OpenCV入门指南：计算机视觉库详解

"OpenCV_编程入门.doc 是一份关于OpenCV编程入门的文档，由Gady Adam翻译，主要内容包括OpenCV的概述、命名约定、编译命令、C程序实例、图像处理、矩阵操作以及视频序列处理等基础知识。文档还提到了OpenCV的主要特性，如图像数据操作、图像与视频I/O、矩阵与向量操作等，并列举了OpenCV的不同模块，如cv、cvaux、cxcore和highgui。此外，还提供了参考资料的链接，包括官方网页和参考手册的路径。" OpenCV是一个开源的计算机视觉库，主要用C++编写，同时也支持Python、Java等其他语言。它针对实时应用进行了优化，可在不同的操作系统、硬件和窗口管理器上运行。OpenCV库包含了一系列中高层API，方便开发者进行图像处理、视频分析、模式识别等任务。 OpenCV的基础功能包括： 1. **图像数据结构**：如IplImage和Mat，用于存储和处理图像数据。 - IplImage是旧版OpenCV中的图像结构，而Mat是新版本中的核心数据结构，支持高效的内存管理和矩阵运算。 2. **矩阵与向量操作**：提供线性代数运算，如矩阵乘法、解线性系统、特征值和奇异值分解等。 3. **图像处理**： - 图像的读取、存储、创建和释放，以及图像转换（例如色彩空间转换）。 - 绘图命令，如绘制线条、矩形、圆等图形。 - 滤波操作，如平滑滤波、边缘检测（如Canny算子）。 - 形态学操作，如腐蚀、膨胀、开闭运算。 4. **视频序列处理**：从视频中捕获帧，获取或设置帧信息，以及视频文件的读写。 5. **结构分析**：如连接成分分析、轮廓提取、Hough变换、Delaunay三角化等。 6. **摄像头标定**：包括模板匹配、标定、基础矩阵和Homography估计，用于立体视觉和3D重建。 7. **动作分析**：如光流计算、目标跟踪、运动分割。 8. **对象识别**：通过特征匹配、HMM等方法进行物体检测和识别。 9. **基本GUI**：创建窗口显示图像，支持键盘鼠标交互，滚动条等。 OpenCV还提供了多个模块，如： - cv：包含OpenCV的核心功能。 - cvaux：包含辅助或实验性的函数。 - cxcore：专注于数据结构和线性代数算法。 - highgui：处理图形用户界面（GUI）的函数，如显示图像、视频，处理键盘鼠标事件。 对于初学者，了解OpenCV的基本概念和使用方式是至关重要的。可以通过官方文档、示例代码和实践项目来深入学习。在实际编程过程中，熟悉OpenCV的命名约定和编译命令，可以更高效地集成OpenCV到自己的项目中。同时，不断探索OpenCV提供的各种功能，可以提升在计算机视觉领域的开发能力。