Opencv简介和第一个opencv程序资料

基于OpenCV的图像处理实践一、引言随着计算机技术的持续发展，图像处理已经成为了一个重要的领域。

而在图像处理中，OpenCV（开源计算机视觉）的出现是一次重要的突破。

OpenCV作为一款规模宏大并且功能强大的开源图像处理库，其可用于许多不同的应用领域，如计算机视觉、机器学习和图像处理等。

本文旨在介绍OpenCV的基本概念和应用实践。

二、OpenCV的基本概念OpenCV（全称Open Source Computer Vision Library，即开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，它以C/C++语言编写。

OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉库，拥有非常多的计算机视觉算法实现，包括各种图像处理、拍摄、分析以及基于机器学习的功能等。

OpenCV的主要特点有以下几个方面：1. 跨平台OpenCV库可以同时运行在Windows、Linux、Mac OS X、Android和iOS等各种系统上，开发人员不需要因为平台的变化而写不同的代码，使用OpenCV可以使得跨平台的开发变得十分方便。

2. 灵活易用OpenCV对于图像处理的各个领域都拥有大量的各种算法实现，因此可以很灵活的搭建各种形式的计算机视觉应用。

3. 高效性和准确性OpenCV的各种库都经过了严格的测试和优化，因此在运行效率上和处理准确性上都表现出色。

4. 自由开源OpenCV是完全开源的库，其提供各种开源功能模块。

由于很多开源开发者的积极参与，使得OpenCV的更新速度很快，其支持的算法也越来越多。

三、OpenCV的常见应用1. 图像处理OpenCV最常见的应用领域就是图像处理，它拥有各种人脸识别、图像去噪、边缘检测、图像纠正等处理功能。

这些处理函数可以帮助开发人员对图像进行处理，得到更好的图像质量和更准确的结果。

2. 视频分析除了图像处理，OpenCV还涉及到视频和实时视频分析的领域，包括视觉物体跟踪、视频稳定、帧率控制等等，这些应用可以使得视频分析的效果更加准确和稳定。

OpenCV图像处理技术介绍一、概述OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款用于计算机视觉和机器视觉的开源跨平台库。

它被广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器学习、人工智能等领域，是一种非常强大、开放的框架。

本文将重点介绍 OpenCV 图像处理技术，以帮助读者了解它的具体应用和实现过程。

二、图像的读取和展示要使用 OpenCV 进行图像处理，需要先加载图像。

OpenCV 支持多种图像格式，如 BMP、JPEG、PNG、GIF 等。

用OpenCV 加载图像的方法有两种：一种是cv::imread() 函数，另一种是 cv::VideoCapture 类。

cv::imread() 函数可以通过指定图像路径或网络 URL 加载本地或远程图像，读取后返回一个 cv::Mat 对象，然后可以使用cv::imshow() 函数将图像展示在屏幕上。

三、灰度化和二值化灰度化将一个彩色图像转换为黑白图像，使得图像的像素值只有一个亮度值，而没有颜色信息。

在 OpenCV 中，可以通过cv::cvtColor() 函数将一张彩色图像转换为灰度图像。

二值化是将灰度图像中的像素值转换为 0 或 255，即黑色或白色。

它主要用于将图像转换为二进制图像，方便进一步处理。

在OpenCV 中，可以使用 cv::threshold() 函数实现图像的二值化，可以设置操作的阈值、最大值和操作类型等参数。

四、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑或增强的处理方法。

在 OpenCV 中，可以使用 cv::GaussianBlur() 函数实现图像的高斯滤波，可以设置卷积核的大小和标准差等参数，以及边缘处理的方法。

此外，还可以使用 cv::medianBlur() 函数进行中值滤波，cv::bilateralFilter() 函数进行双边滤波，以及 cv::blur() 函数进行均值滤波等。

opencv 使用手册OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法。

OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。

OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。

OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。

OpenCV 还提供了机器学习模块，可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。

要使用 OpenCV，首先需要安装 OpenCV 库。

可以使用 pip 命令安装opencv-python 和 opencv-contrib-python。

安装完成后，可以通过以下命令导入 OpenCV 模块：```pythonimport cv2 as cv```然后可以调用 OpenCV 提供的各种函数来处理图像和视频。

例如，可以使用 `()` 函数读取图像，使用 `()` 函数显示图像，使用 `()` 函数等待用户按键，使用 `()` 函数关闭所有窗口。

以下是一个简单的示例代码，用于读取一张图片并显示出来：```pythonimport cv2 as cv读取图片img = ("./data/")显示图片("image", img)等待用户按键，按下 q 键退出while True:if (1000) & 0xFF == ord("q"):break()```以上是 OpenCV 的基本使用手册，更多详细信息和函数文档可以在OpenCV 官方网站上查看。

opencv手册“OpenCV手册”指的是关于OpenCV（开源计算机视觉库）的详细指南。

OpenCV是一个包含数百种计算机视觉算法的开源库，广泛应用于图像处理、机器视觉和深度学习等领域。

该手册旨在为用户提供关于OpenCV的全面和深入的信息，以帮助用户快速上手并高效地使用该库。

以下是 opencv手册内容：1.概述：介绍OpenCV的基本概念、发展历程、应用领域和优势等。

2.安装与配置：提供在不同操作系统上安装和配置OpenCV的详细步骤，包括依赖项的安装、编译和安装等。

3.核心模块：介绍OpenCV的核心模块和功能，包括图像处理、特征检测、目标跟踪等。

4.图像处理：深入介绍图像处理的各种算法和技术，如滤波、色彩空间转换、边缘检测等。

5.计算机视觉：详细阐述计算机视觉的基本概念和算法，包括特征检测、目标跟踪和姿态估计等。

6.机器学习与深度学习：介绍如何使用OpenCV进行机器学习和深度学习任务，包括模型训练、数据预处理等。

7.实践应用：提供实际应用OpenCV的示例和案例，如人脸识别、物体检测和交通监控等。

8.优化与扩展：指导用户如何优化OpenCV的性能和扩展其功能，包括使用并行计算和自定义算法等。

9.文档与资源：提供OpenCV的官方文档、社区论坛和其他相关资源的链接，以便用户获取更多信息和支持。

10.常见问题与解答：总结使用OpenCV过程中常见的问题和解决方法，帮助用户快速解决问题。

总之，OpenCV手册是一本全面而深入的指南，旨在为用户提供有关OpenCV的详细信息和使用指导。

通过阅读这本手册，用户可以快速上手并掌握OpenCV的核心功能和应用技巧，从而更好地利用该库进行计算机视觉相关的项目开发和应用。

opencv4应用开发-入门,进阶与工程化实践引言随着计算机视觉技术的飞速发展，OpenCV已成为计算机视觉领域的核心库。

OpenCV4在图像处理、目标检测、机器学习等领域的应用日益广泛。

本文将带领大家从入门到进阶，再到工程化实践，深入探索OpenCV4的魅力。

第一部分：入门篇1.1 OpenCV4简介首先，我们来了解一下OpenCV4。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法。

OpenCV4在保持原有功能的基础上，进一步优化了算法性能，并增加了许多新的功能模块。

1.2 环境配置在开始OpenCV的学习之前，我们需要配置好开发环境。

这包括安装OpenCV 库、选择合适的编程语言（如Python、C++等）以及相应的开发工具（如PyCharm、Visual Studio等）。

1.3 基本操作在掌握了环境配置后，我们可以开始学习OpenCV的基本操作，如图像的读取、显示、保存等。

通过这些基础操作，我们可以对图像进行简单的处理，如灰度转换、噪声去除等。

第二部分：进阶篇2.1 图像处理算法在掌握了基本操作后，我们可以进一步学习OpenCV提供的各种图像处理算法，如滤波、边缘检测、形态学处理等。

这些算法可以帮助我们更好地理解和处理图像。

2.2 目标检测与跟踪目标检测和跟踪是计算机视觉的重要应用之一。

OpenCV提供了多种目标检测和跟踪的方法，如Haar级联、HOG+SVM、深度学习模型等。

通过这些方法，我们可以实现人脸检测、行人检测等功能。

2.3 机器学习与计算机视觉近年来，机器学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。

OpenCV4结合了多种机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，使得我们可以在计算机视觉任务中更好地利用机器学习的能力。

第三部分：工程化实践篇3.1 项目管理与团队协作在大型项目中，良好的项目管理至关重要。

我们需要根据项目的需求，制定合适的开发计划，并进行有效的团队协作。

一、介绍OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，可以用于各种应用领域，如图像处理、目标检测、人脸识别等。

本文将介绍如何使用Python代码轻松入门OpenCV，帮助读者快速掌握OpenCV的基本使用方法。

二、安装在开始学习OpenCV之前，首先需要安装OpenCV库。

可以通过命令行或者Anaconda来安装OpenCV，具体安装方法可以参考OpenCV冠方全球信息站提供的安装教程。

安装完成后，需要确保OpenCV库已经成功导入到Python环境中。

三、图像加载与显示1. 导入必要的库在Python代码中，首先需要导入OpenCV库和NumPy库。

OpenCV库提供了图像处理的函数，NumPy库用于数组操作和数学计算。

```pythonimport cv2import numpy as np```2. 读取图像文件使用`cv2.imread()`函数可以读取图像文件，并将图像数据存储为一个多维数组。

```pythonimg = cv2.imread('image.jpg')```3. 显示图像使用`cv2.imshow()`函数可以显示图像，需要指定显示窗口的名称和要显示的图像数据。

```pythoncv2.imshow('image', img)cv2.w本人tKey(0)cv2.destroyAllWindows()```四、图像处理1. 灰度转换使用`cv2.cvtColor()`函数可以将彩色图像转换为灰度图像。

```pythongray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)```2. 边缘检测使用`cv2.Canny()`函数可以进行边缘检测，需要指定阈值参数。

```pythonedges = cv2.Canny(gray_img, 100, 200)```五、图像保存使用`cv2.imwrite()`函数可以将处理后的图像保存为文件。

OpenCV的基本数据类型OpenCV提供了多种基本数据类型。

虽然这些数据类型在C语言中不是基本类型，但结构都很简单，可将它们作为原子类型。

可以在―…/OpenCV/cxcore/include‖目录下的cxtypes.h文件中查看其详细定义。

在这些数据类型中最简单的就是CvPoint。

CvPoint是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体。

CvPoint有两个变体类型：CvPoint2D32f和CvPoint3D32f。

前者同样有两个成员x，y，但它们是浮点类型；而后者却多了一个浮点类型的成员z。

CvSize类型与CvPoint非常相似，但它的数据成员是integer类型的width和height。

如果希望使用浮点类型，则选用CvSize的变体类型CvSize2D32f。

CvRect类型派生于CvPoint和CvSize，它包含4个数据成员：x，y，width和height。

(正如你所想的那样，该类型是一个复合类型)。

下一个(但不是最后一个)是包含4个整型成员的CvScalar类型，当内存不是问题时，CvScal ar经常用来代替1，2或者3个实数成员(在这个情况下，不需要的分量被忽略)。

CvScalar 有一个单独的成员val，它是一个指向4个双精度浮点数数组的指针。

所有这些数据类型具有以其名称来定义的构造函数，例如cvSize()。

(构造函数通常具有与结构类型一样的名称，只是首字母不大写)。

记住，这是C而不是C++，所以这些构造函数只是内联函数，它们首先提取参数列表，然后返回被赋予相关值的结构。

【31】各数据类型的内联构造函数被列在表3-1中：cvPointXXX()，cvSize()，cvRect()和cvScalar()。

这些结构都十分有用，因为它们不仅使代码更容易编写，而且也更易于阅读。

假设要在(5，10)和(20，30)之间画一个白色矩形，只需简单调用：cvRectangle(myImg,cvPoint(5,10),cvPoint(20,30),cvScalar(255,255,255));表3-1：points, size, rectangles和calar三元组的结构结构成员意义CvPoint int x, y 图像中的点CvPoint2D32f float x, y 二维空间中的点CvPoint3D32f float x, y, z 三维空间中的点CvSize int width, height 图像的尺寸CvRect int x, y, width, height 图像的部分区域CvScalar double val[4] RGBA 值或IplImage*传递到程序。

Python计算机视觉库OpenCV 引言计算机视觉是指利用计算机和相关技术来模拟和实现人类视觉功能的学科。

近年来，随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术也得到了极大的发展和应用。

其中，OpenCV作为计算机视觉领域中的重要工具之一，受到了广泛关注。

本文将对OpenCV进行详细介绍，包括其基本原理、应用实例以及未来发展方向等方面。

一、OpenCV的基本原理OpenCV是一个跨平台的开源计算机视觉库，由英特尔公司发起并支持。

它可以运行在Windows、Linux、Mac OS等多种操作系统上，提供了丰富的计算机视觉算法和图像处理功能。

OpenCV最初是针对一个具体的研究项目而开发的，但现在已成为计算机视觉领域中的标准工具之一。

OpenCV的主要功能包括：1.图像载入和显示：OpenCV可以读取多种图像格式，包括JPG、BMP、PNG等，并提供统一的接口进行显示。

2.形状检测：OpenCV可以检测和匹配图像中的几何形状，包括线条、矩形、圆形等。

3.物体检测和识别：OpenCV可以检测和识别图像中的物体，包括人脸、车辆、纹理等各种类型。

4.图像分割和重构：OpenCV可以对图像进行分割和重构，提取图像中的关键物体、目标等。

二、OpenCV的应用实例1.人脸识别人脸识别是计算机视觉领域中的典型应用之一。

OpenCV提供了多种人脸检测和识别算法，可以高精度地检测到人脸，并对其进行分类、跟踪等操作。

这些算法包括Haar特征检测、LBP特征检测、深度学习等。

2.车牌识别车牌识别是计算机视觉领域中的另一个典型应用。

OpenCV可以通过图像处理算法对车牌区域进行精确定位和识别，从而实现自动识别车牌号码的功能。

这对于不同类型的道路监控和交通管理系统非常重要。

3.景点识别OpenCV可以通过图像特征匹配和检索等算法，实现对自然景点的识别。

这对于旅游智能化、文化遗产保护等领域有着重要的应用价值。

将来，OpenCV还可以结合语音识别等技术，实现更加智能的景点导览系统。

OpenCV计算机视觉实战指南第一章：介绍OpenCV和计算机视觉OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，广泛用于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域。

本章将介绍OpenCV的概述和应用领域，以及计算机视觉的基本概念和应用。

1.1 OpenCV的背景和发展历程- OpenCV的起源和目标- OpenCV的主要版本和发展历程1.2 计算机视觉的基本概念和应用- 图像处理与计算机视觉的关系- 计算机视觉的主要任务和应用场景第二章：OpenCV的安装和使用本章将介绍如何安装OpenCV库和配置开发环境，并给出一些基本的示例代码，展示OpenCV库的使用。

2.1 安装OpenCV库- 下载和安装OpenCV库- 配置开发环境（IDE、编译器等）2.2 OpenCV库的基本使用- 创建和读取图像- 图像的基本操作（缩放、旋转、平移等）- 图像的滤波和增强第三章：图像处理与分析本章将重点介绍图像处理和分析的基本技术和方法，包括图像滤波、边缘检测、图像分割等。

3.1 图像滤波- 平滑滤波（均值滤波、高斯滤波等）- 锐化滤波（拉普拉斯滤波、边缘增强滤波等）3.2 边缘检测- Sobel算子- Canny边缘检测算法3.3 图像分割- 基于阈值的分割方法- 基于边缘的分割方法第四章：特征提取与描述本章将介绍特征提取和描述的主要方法，包括Harris角点检测、SIFT特征等，并以示例代码展示其在实际应用中的使用。

4.1 Harris角点检测- 角点检测的原理和应用- Harris角点检测算法的实现与示例4.2 SIFT特征- SIFT特征的原理和特点- SIFT特征的提取与匹配第五章：目标检测与识别本章将介绍目标检测和识别的主要方法和技术，包括Haar特征、深度学习等，并展示其在实际场景中的应用。

5.1 Haar特征- Haar特征的原理和提取方法- 基于Haar特征的目标检测与识别5.2 深度学习在目标检测中的应用- 卷积神经网络（CNN）的介绍- 基于CNN的目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）第六章：图像拼接与重建本章将介绍图像拼接和重建的基本方法和技术，包括图像融合、全景图像拼接等，并给出实例代码。

opencv原理
OpenCV是一种计算机视觉库，它采用了许多算法和技术，用
于处理图像和视频数据。

该库通过使用各种功能强大的函数和方法，可以实现多种计算机视觉任务，包括图像处理、特征提取、对象检测和跟踪等。

OpenCV的基本原理是利用数字图像处理技术，通过对图像进
行各种操作来实现我们所需的功能。

在图像处理过程中，OpenCV使用像素级的操作来处理图像，通过对图像进行像素
点的增强、滤波、转换等操作，实现对图像的增强、修复和转换。

OpenCV还包括一些先进的特征提取算法，例如SIFT（尺度
不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（方向性边
角检测器）等。

这些算法可以检测图像中的特征点，从而用于对象检测、图像匹配和跟踪等应用。

另外，OpenCV还提供了一些机器学习算法，例如支持向量机（Support Vector Machines）和随机森林（Random Forests）等，用于图像分类和目标识别。

这些算法可以训练模型，从而能够自动识别图像中的不同对象和场景。

除了以上功能，OpenCV还支持视频处理，包括视频捕捉、视
频编码和解码、视频稳定等。

通过这些功能，我们可以处理实时视频流并提取所需的信息。

总结起来，OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它基于
数字图像处理和机器学习技术，提供了丰富的函数和方法，用于实现图像和视频处理、对象检测和跟踪等计算机视觉任务。

opencv4应用开发-入门,进阶与工程化实践OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以在各种平台上使用。

它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，是许多视觉应用程序的首选库。

在本文中，我们将介绍OpenCV的应用开发入门、进阶和工程化实践。

我们将从简单的图像处理开始，逐渐深入了解OpenCV的功能和功能，然后介绍一些实际应用场景以及如何将OpenCV集成到您的项目中。

首先，我们需要安装和配置OpenCV。

具体步骤因平台而异，但大致可以分为下载和编译OpenCV源代码、配置环境变量以及在项目中导入OpenCV库。

在配置完成后，我们可以开始编写第一个应用程序了。

入门级的OpenCV应用程序通常涉及图像的读取、显示和保存。

使用OpenCV的imread()函数可以读取图像，imshow()函数可以将图像显示在屏幕上，imwrite()函数可以将图像保存到磁盘上。

此外，还可以使用OpenCV的函数对图像进行简单的处理，比如调整大小、转换颜色空间等。

在进阶阶段，我们将学习更多复杂的图像处理和计算机视觉功能。

比如，使用OpenCV的Canny边缘检测算法可以检测图像中的边缘，使用Hough变换可以检测图像中的直线和圆，使用轮廓检测可以获取图像中的形状等。

此外，还可以使用OpenCV的支持向量机和神经网络等机器学习算法进行图像分类和目标识别。

在工程化实践方面，我们将学习如何将OpenCV集成到您的项目中。

首先，我们需要了解如何使用CMake构建OpenCV项目，并将OpenCV库链接到您的项目中。

然后，我们将介绍如何使用OpenCV的模块和函数来处理图像和视频流。

此外，还将介绍如何通过OpenCV与其他库和框架进行集成，比如Qt和ROS等。

最后，我们将介绍一些实际应用场景，展示OpenCV在计算机视觉领域的广泛应用。

例如，人脸识别、物体检测、运动跟踪等。

我们将讨论这些应用的原理和算法，并提供示例代码供您参考和学习。

opencv项目实践（实用版）目录1.OpenCV 简介2.OpenCV 项目实践案例3.OpenCV 应用领域4.总结正文一、OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。

OpenCV 的目的是为人工智能、机器视觉、图像处理等领域的研究人员和开发者提供一个通用且高效的平台。

OpenCV 的主要特点有：1.开源：OpenCV 遵循 BSD 许可，允许在开源和商业项目中自由使用。

2.跨平台：OpenCV 支持多种操作系统，包括 Windows、Linux、Mac OS 等。

3.多语言支持：OpenCV 提供了 C++、Python 和 Java 等多种编程语言的接口。

4.强大的功能：OpenCV 包含了图像处理、视频分析、特征提取、目标检测、跟踪、识别等多种功能。

二、OpenCV 项目实践案例以下是几个使用 OpenCV 进行实战的项目案例：1.长时间曝光摄影技术：通过使用 Python 和 OpenCV，可以实现长时间曝光摄影效果，将运动元素模糊，使静止元素更加清晰。

2.OpenCV 项目开发实战：本书介绍了与 OpenCV 移动应用程序相关的基本解决方案，包括搜索世界范围内的豪华建筑、利用姿势控制应用程序、车载后视摄像头和危险警告等。

3.opencv 笔记（CPP）——项目实战：本项目通过提取和处理图像，实现去除多余杂线的效果。

4.opencv--直方图：通过使用 OpenCV 计算图像的直方图，可以分析图像的亮度分布情况，为图像增强和滤波等处理提供依据。

三、OpenCV 应用领域OpenCV 在许多领域都有广泛的应用，包括：1.机器视觉：在工业生产线、智能监控等领域，OpenCV 可以帮助识别和检测物体，进行定位和测量等。

2.计算机视觉：在人脸识别、目标跟踪、图像识别等领域，OpenCV 提供了丰富的算法支持。

基于opencv 计数摘要：1.OpenCV 简介2.计数原理3.OpenCV 实现计数的方法4.OpenCV 计数应用实例5.总结正文：【1.OpenCV 简介】OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。

OpenCV 的主要目标是提供一组通用的计算机视觉算法，以便开发人员能够更容易地实现复杂的计算机视觉功能。

在OpenCV 中，有许多用于图像处理的函数，这些函数可以帮助我们完成各种图像处理任务，如图像读取、图像转换、图像滤波等。

【2.计数原理】计数是一种常见的计算机视觉任务，其主要目标是根据图像中的目标物体，计算出目标物体的数量。

在OpenCV 中，实现计数的基本原理是通过图像处理算法，将图像中的目标物体提取出来，然后对提取出来的目标物体进行计数。

为了实现这个目标，我们需要使用OpenCV 提供的图像处理函数，对图像进行预处理，然后使用一些特定的算法来提取目标物体。

【3.OpenCV 实现计数的方法】在OpenCV 中，实现计数的方法有很多种，其中一种比较常见的方法是使用阈值分割算法。

阈值分割算法是一种将图像中的目标物体提取出来的方法，它通过设置一个阈值，将图像中的像素分为两个部分，一部分是目标物体，另一部分是背景。

在完成阈值分割后，我们可以通过计算分割后的图像中目标物体的个数，来实现计数。

另一种常见的计数方法是使用轮廓提取算法。

轮廓提取算法是一种将图像中的目标物体的轮廓提取出来的方法，它通过计算图像中像素的梯度，来识别像素之间的边缘。

在完成轮廓提取后，我们可以通过计算轮廓的数量，来实现计数。

【4.OpenCV 计数应用实例】一个典型的OpenCV 计数应用实例是使用OpenCV 实现人员计数。

在这个应用中，我们需要首先使用摄像头获取实时的图像，然后使用OpenCV 的图像处理函数，对图像进行预处理，接着使用阈值分割算法或轮廓提取算法，将图像中的人员提取出来，最后计算提取出来的人员的数量。