个人整理的opencv最基本入门资料

OPENCV初级教程及范例一、安装OPENCV要使用OPENCV，首先需要在计算机上安装它。

安装步骤如下：3.打开命令行工具，并进入解压后的文件夹。

4.运行以下命令来编译和安装OPENCV：cmake .makesudo make install二、OPENCV基本概念1.图像数据结构在OPENCV中，图像被表示为一个多维数组，每个数组元素对应着图像中的一个像素。

例如，对于一个RGB彩色图像，每个像素由三个颜色通道（红、绿、蓝）组成，可以使用3维数组来表示。

2.图像读取和显示import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#显示图像cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows3.图像处理import cv2import numpy as np#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#图像模糊处理kernel = np.ones((5,5), np.float32) / 25blurred = cv2.filter2D(image, -1, kernel) #显示处理后的图像cv2.imshow("Blurred Image", blurred)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows三、OPENCV实例以下是一些使用OPENCV的实际范例：1.边缘检测import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg", 0)#边缘检测edges = cv2.Canny(image, 100, 200)#显示边缘图像cv2.imshow("Edges", edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows2.目标识别import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#创建目标识别器cascade = cv2.CascadeClassifier("cascade.xml")#对图像进行目标识别objects = cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))#绘制识别结果for (x, y, w, h) in objects:cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)#显示识别结果cv2.imshow("Objects", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows这些范例只是OPENCV功能的冰山一角，OPENCV还提供了很多强大的功能和工具。

Opencv新手教程OpenCV是一个开源的计算机视觉库，用于处理图像和视频的各种任务。

它是一个强大的工具，可以应用于从简单的图像处理到复杂的计算机视觉任务。

在本教程中，我们将介绍一些基本的OpenCV功能和使用方法，以帮助你入门。

1. 安装OpenCV2. 导入OpenCV库在你的代码中，你需要导入OpenCV库。

你可以使用以下命令导入OpenCV库：import cv23.加载图像在OpenCV中，你可以使用imread(函数加载图像。

这个函数接受图像的文件路径作为参数，并返回一个代表图像的多维数组。

以下是一个加载图像的例子：image = cv2.imread('image.jpg')4.显示图像你可以使用imshow(函数显示图像。

这个函数接受两个参数，第一个参数是窗口的名称，第二个参数是要显示的图像。

以下是一个显示图像的例子：cv2.imshow('Image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows这个例子中，图像将在一个名为"Image"的窗口中显示。

你可以使用waitKey(函数等待用户的按键操作，然后使用destroyAllWindows(函数关闭窗口。

5.图像预处理OpenCV提供了许多图像预处理功能，如图像的调整、裁剪、旋转、缩放等。

你可以使用这些功能来改变图像的外观和大小。

以下是一些常用的图像预处理函数的例子：gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像转换为灰度图像resized_image = cv2.resize(image, (width, height)) # 调整图像大小cropped_image = image[y:y+h, x:x+w] # 裁剪图像rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE) # 旋转图像这个例子中，我们将图像转换为灰度图像、调整大小、裁剪和旋转图像。

opencv基本操作OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源计算机视觉库，是计算机视觉领域中最常用的库之一。

它由C++编写，支持Python、Java等多种编程语言。

OpenCV提供了各种各样的算法和函数，可用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。

本文将介绍OpenCV的基本操作，包括图像的读取、显示、保存、颜色空间转换、图像缩放、图像平移、图像旋转、图像翻转、图像阈值化、图像平滑、边缘检测等。

1. 图像的读取、显示、保存OpenCV可以读取多种格式的图像文件，包括BMP、JPEG、PNG、TIFF等。

读取图像的函数是cv::imread()，语法如下：cv::Mat cv::imread(const string& filename, int flags = cv::IMREAD_COLOR);其中，filename是要读取的图像文件名，flags是读取图像的方式，可以是cv::IMREAD_COLOR（默认）、cv::IMREAD_GRAYSCALE（灰度图像）、cv::IMREAD_UNCHANGED（包括alpha通道的图像）等。

读取图像后，可以使用cv::imshow()函数将图像显示出来，语法如下： void cv::imshow(const string& winname, InputArray mat);其中，winname是窗口的名称，mat是要显示的图像。

最后，使用cv::imwrite()函数将图像保存到文件中，语法如下：bool cv::imwrite(const string& filename, InputArray img, const vector<int>& params = vector<int>());其中，filename是要保存的图像文件名，img是要保存的图像，params是保存图像的参数，比如JPEG的压缩质量等。

opencv, 大纲OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉和机器学习库，它包含一系列用于图像处理和计算机视觉的算法。

以下是 OpenCV 的主要大纲：1. 基础操作：图像读取、保存、显示和变换颜色空间转换（例如 RGB 到灰度、HSV 等）图像滤波（模糊、锐化等）2. 特征检测与描述符：特征点检测（如 SIFT, SURF, ORB 等）特征点匹配3. 图像分割与轮廓检测：阈值分割边缘检测（如 Canny, Sobel, Laplacian 等）轮廓检测与拟合4. 模板匹配：使用 OpenCV 的模板匹配方法来查找图像中的模板5. 相机校正与标定：使用 OpenCV 的相机标定和校正功能来获取相机参数6. 运动分析：光流法（如 Lucas-Kanade, Horn-Schunck 等）背景减除（例如 MOG2, GMM 等）7. 3D重建：使用立体视觉或深度相机进行点云重建8. 视频分析：视频流处理（帧差分、背景减除等）9. 机器学习与目标检测：使用 OpenCV 的机器学习模块进行目标检测（例如 Haar Cascades, HOG, DNN 等）10. 其他：OpenCV 还提供了许多其他功能，如图像金字塔、透视变换、光栅化等。

11. 扩展模块：OpenCV 还有许多扩展模块，如用于视频编辑和特效的 `cvx`，用于面部识别的 `face`，用于光学字符识别的 `text` 等。

12. 交互式 API：Python, C++, Java 和其他语言的 API。

OpenCV 支持多种编程语言，包括 Python、C++、Java 和其他语言。

这意味着你可以使用你最喜欢的编程语言来开发计算机视觉应用程序。

13. 优化与性能：OpenCV 经过优化，可以在各种硬件上运行，包括CPU、GPU 和 FPGA。

此外，OpenCV 还支持多线程和并行计算，以提高性能。

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。

opencv入门与技术实践OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了用于图像处理和计算机视觉任务的各种函数和工具。

它可以用于从图像和视频中提取特征、检测对象、进行图像分割和增强等多种应用。

本文将介绍OpenCV的入门知识和一些技术实践。

一、OpenCV入门知识1. 安装OpenCV：首先需要下载OpenCV的安装包，并按照官方文档的指引进行安装。

安装完成后，可以在自己的代码中引入OpenCV库。

2. 图像读取与显示：使用OpenCV可以很方便地读取和显示图像。

通过cv2.imread()函数可以读取图像，并通过cv2.imshow()函数显示图像。

3. 图像操作：OpenCV提供了丰富的图像操作函数，例如图像的裁剪、缩放、旋转、镜像等。

这些函数可以帮助我们对图像进行各种处理。

4. 颜色空间转换：OpenCV支持常见的颜色空间转换，如RGB到灰度图像的转换、RGB到HSV的转换等。

通过cv2.cvtColor()函数可以实现不同颜色空间之间的转换。

5. 边缘检测：OpenCV提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等。

这些算法可以帮助我们找到图像中的边缘。

6. 特征提取与描述：OpenCV支持多种特征提取和描述算法，如SIFT、SURF、ORB等。

这些算法可以帮助我们在图像中提取出关键点和描述子，用于图像匹配和目标检测等任务。

二、OpenCV技术实践1. 目标检测：OpenCV可以用于目标检测任务。

通过训练一个分类器，可以检测图像中的特定对象。

常见的目标检测算法有Haar级联分类器和基于深度学习的算法。

2. 图像分割：OpenCV提供了多种图像分割算法，如基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于聚类的分割等。

这些算法可以将图像分割成不同的区域，用于图像分析和目标提取等任务。

3. 图像增强：OpenCV可以对图像进行增强处理，如直方图均衡化、对比度增强、锐化等。

这些处理可以改善图像的质量和清晰度，使得图像更适合后续的分析和处理。

OpenCV学习笔记（一）摘要：由于最近AR（增强现实）这个概念非常火爆，各种基于AR的应用及游戏逐渐面向大众，而在AR中最重要的两个技术就是跟踪识别和增强渲染，其中跟踪识别是通过OpenCV这个开源的计算机视觉库来实现的，所以我就想着研究一下这个库，这里是个人的学习笔记，不是什么权威的教程，如果你们有错误也麻烦帮我指出哈。

====================================== =======分割线========================================= =========前言：什么是OpenCV?可能还有人不清楚吧，简单地说，OpenCV——Open Source Computer Vision Library,即开源计算机视觉库，它是基于C语言和部分C++语言来开发，可用于计算机视觉、图像处理以及模式识别和跟踪。

一、准备工作：1.下载OpenCV安装包：到OpenCV的官网（）下载最新版本的OpenCV安装包，由于OpenCV针对不同平台都有安装程序，所以我们只需要根据当前开发环境选择合适的平台版本即可，这里我们是在win7 64bit操作系统下进行开发，所以应该下载OpenCV for Windows：我们选择了当前的最新版本3.1，下载完毕后，我们得到其安装文件：opencv-3.1.0.exe2.安装Visual Studio 2015二、安装配置：1.安装：双击打开下载好的opencv-3.1.0.exe文件，进行安装（其实是解压），选择安装目录：安装完毕之后，在其安装目录下可以看到两个文件夹：build和sources,其中build是OpenCV使用时要用到的一些库文件，而sources中则是OpenCV为我们提供的一些demo示范源码：2.环境变量配置：上面步骤只是完成了安装，但是要能够正常使用OpenCV来进行开发，我们还需要进行环境变量的配置，我的电脑—>属性—>高级系统设置—>环境变量，找到Path变量，选中并点击编辑：64位系统的需要在path添加“;opencv安装路径\build 64\vc14\bin”（注：英文输入法中的“;”是分割符，用于与前面其他软件的配置参数分开），例如我的配置参数应该为：;E:\OpenCV\opencv\build 64\vc14\bin。

OpenCV基础知识学习--第三弹------------恢复内容开始------------获取图像像素指针CV_Assert（myImage.depth() == CV_8U ）Mat.ptr<uchar> (int i=0) 获取像素矩阵的指针，索引 i 表⽰第⼏⾏，从 0 开始计⾏数获得当前⾏指针 const uchar *current = myImage.ptr<uchar>(row)获取当前像素点 p (row,col) 的像素值 p(row,col) = current[col]像素范围处理 saturate_cast<uchar>saturate_cast<uchar>(-100) 返回 0saturate_cast<uchar>（288）返回 255saturate_cast<uchar>（100）返回 100这个函数的功能是确保 RGB 值的范围在 0-255 之间图像像素的运算操作加法：add(m1, m2, img);减法：subtract(m1, m2, img);乘法：multiply(m1,m2,img);除法：divide(m1, m2, img);参数1：进⾏运算的图像1参数2：进⾏运算的图像2参数3：运算结果输出的图像滚动条操作int createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname,int* value, int count,TrackbarCallback onChange = 0,void* userdata = 0);createTrackbar("Value", "滚动条", &lightValue,maxValue,onTrack);参数1：滚动条名称参数2：滚动条所在的窗⼝名称参数3：随滚动条改变的数值变量参数4：滚动条数值改变的最⼤值（最⼩值默认 0）参数5：响应滚动条数值改变的函数参数6：附加传递的参数（任意类型）图像位运算bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask = noArray());参数1：进⾏运算的图像1参数2：进⾏运算的图像2参数3：输出结果的图像bitwise_and(m1,m2,img);imshow( "与运算", img);bitwise_or(m1, m2, img);imshow( "或运算", img);bitwise_xor(m1, m2, img);imshow( "异或运算", img);bitwise_not(m2, img);imshow( "⾮运算", img);使⽤ rectangle 绘制图像rectangle(InputOutputArray img, Rect rec,const Scalar& color, int thickness = 1,int lineType = LINE_8, int shift = 0);参数1：要进⾏绘制的图像参数2：要绘制的⼤⼩参数3：图像的颜⾊参数4：选择填充还是描边操作 <0 填充 >0描边参数5：线型类型参数6：对中⼼坐标和半径值中的⼩数位进⾏移位。

OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例目录1.初始化矩阵： (2)2.IplImage 到cvMat的转换 (2)3.cvArr(IplImage或者cvMat)转化为cvMat (2)4.图像直接操作 (3)5.cvMat的直接操作 (3)6.间接访问cvMat (5)7.修改矩阵的形状——cvReshape的操作 (6)8.计算色彩距离 (8)CvMat是OpenCV比较基础的函数。

初学者应该掌握并熟练应用。

但是我认为计算机专业学习的方法是，不断的总结并且提炼，同时还要做大量的实践，如编码，才能记忆深刻，体会深刻，从而引导自己想更高层次迈进。

1.初始化矩阵：方式一、逐点赋值式：CvMat* mat = cvCreateMat( 2, 2, CV_64FC1 );cvZero( mat );cvmSet( mat, 0, 0, 1 );cvmSet( mat, 0, 1, 2 );cvmSet( mat, 1, 0, 3 );cvmSet( mat, 2, 2, 4 );cvReleaseMat( &mat );方式二、连接现有数组式：double a[] = { 1, 2, 3, 4,5, 6, 7, 8,9, 10, 11, 12 };CvMat mat = cvMat( 3, 4, CV_64FC1, a ); // 64FC1 for double// 不需要cvReleaseMat，因为数据内存分配是由double定义的数组进行的。

2.IplImage 到cvMat的转换方式一、cvGetMat方式：CvMat mathdr, *mat = cvGetMat( img, &mathdr );方式二、cvConvert方式：CvMat *mat = cvCreateMat( img->height, img->width, CV_64FC3 ); cvConvert( img, mat );// #define cvConvert( src, dst ) cvConvertScale( (src), (dst), 1, 0 ) 3.cvArr(IplImage或者cvMat)转化为cvMat方式一、cvGetMat方式：int coi = 0;cvMat *mat = (CvMat*)arr;if( !CV_IS_MAT(mat) ){mat = cvGetMat( mat, &matstub, &coi );if (coi != 0) reutn; // CV_ERROR_FROM_CODE(CV_BadCOI);}写成函数为：// This is just an example of function// to support both IplImage and cvMat as an inputCVAPI( void ) cvIamArr( const CvArr* arr ){CV_FUNCNAME( "cvIamArr" );__BEGIN__;CV_ASSERT( mat == NULL );CvMat matstub, *mat = (CvMat*)arr;int coi = 0;if( !CV_IS_MAT(mat) ){CV_CALL( mat = cvGetMat( mat, &matstub, &coi ) );if (coi != 0) CV_ERROR_FROM_CODE(CV_BadCOI);}// Process as cvMat__END__;}4.图像直接操作方式一：直接数组操作 int col, row, z;uchar b, g, r;for( y = 0; row < img->height; y++ ){for ( col = 0; col < img->width; col++ ){b = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3]g = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3 + 1];r = img->imageData[img->widthStep * row + col * 3 + 2];}}方式二：宏操作：int row, col;uchar b, g, r;for( row = 0; row < img->height; row++ ){for ( col = 0; col < img->width; col++ ){b = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 );g = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 + 1 );r = CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * 3 + 2 );}}注：CV_IMAGE_ELEM( img, uchar, row, col * img->nChannels + ch ) 5.cvMat的直接操作数组的直接操作比较郁闷，这是由于其决定于数组的数据类型。

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。

一、概述在当今数字化时代，图像处理已经成为了许多行业中必不可少的一部分。

而OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个开源的计算机视觉库，已经受到了广泛的关注和应用。

本文将围绕OpenCV4在应用开发中的入门、进阶与工程化实践展开讨论，帮助读者更好地了解OpenCV4的使用和开发技巧。

二、OpenCV4的入门1. OpenCV4的基本介绍OpenCV是一个跨评台的计算机视觉库，由一系列开源代码和程序组成，包括用C、C++、Python等多种编程语言编写。

它广泛应用于物体识别、人脸识别、文字识别、图像处理以及机器视觉等领域。

2. 安装OpenCV4在入门阶段，读者需要了解如何在自己的开发环境中安装OpenCV4。

这涉及到不同操作系统的安装步骤，以及与开发环境的集成等内容。

3. HelloWorld示例为了熟悉OpenCV4的使用，可以通过编写一个简单的HelloWorld 示例来了解OpenCV的基本结构和功能。

三、OpenCV4的进阶1. 图像处理基础在进阶阶段，读者需要深入了解OpenCV4中的图像处理基础知识，包括图像读取、显示、保存，以及图像的色彩空间转换、图像的缩放和裁剪等内容。

2. 特征提取与匹配了解OpenCV4中特征提取与匹配的功能，可以帮助开发者在实际项目中应用图像识别和配准等技术。

3. 目标检测与跟踪学习OpenCV4中的目标检测与跟踪算法，可以帮助开发者实现在视瓶流中的物体检测和跟踪。

四、OpenCV4的工程化实践1. 结合实际场景OpenCV4的工程化实践需要结合实际的场景，包括面部识别、车牌识别、人脸检测等现实场景的图像处理和计算机视觉应用。

2. 性能优化与并行化在实际工程应用中，性能优化和并行化是很重要的一部分。

读者需要学习如何利用OpenCV4中的并行化技术和性能优化方法，以提高图像处理和计算机视觉算法的速度和效率。

3. 实战案例分析通过实际的工程化实践案例分析，读者可以更好地了解OpenCV4在不同行业领域中的应用，以及如何解决实际问题和挑战。

opencv知识点总结1. 图像处理基础图像处理是OpenCV的核心功能之一。

OpenCV提供了丰富的图像处理算法，包括图像的读取、保存、显示、缩放、旋转、灰度化、滤波、边缘检测、直方图均衡化等。

使用OpenCV可以对图像进行各种处理操作，满足不同需求。

2. 特征检测与描述特征检测与描述是计算机视觉领域的重要研究内容，OpenCV提供了多种特征检测与描述算法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（速度加速特征）、ORB（Oriented FASTand Rotated BRIEF）等。

这些算法可以用于在图像中检测关键点，并对这些关键点进行描述，从而实现图像的特征匹配和识别。

3. 目标跟踪与运动估计目标跟踪与运动估计是在视频处理中经常遇到的问题。

OpenCV提供了多种目标跟踪算法，如基于光流的运动估计算法、卡尔曼滤波器等。

这些算法可以用于在视频中跟踪移动目标，并估计目标的运动轨迹。

4. 三维重建与立体视觉三维重建与立体视觉是计算机视觉领域的重要研究方向，OpenCV提供了多种三维重建和立体视觉算法，如立体匹配算法、三维点云重建算法、立体标定算法等。

这些算法可以用于对多张图像进行立体匹配，重建出三维场景的结构。

5. 目标识别与分类目标识别与分类是计算机视觉的经典问题，OpenCV提供了多种目标识别和分类算法，如Haar特征级联分类器、HOG（方向梯度直方图）特征分类器、深度学习模型等。

这些算法可以用于在图像中检测和识别出特定目标，如人脸、车辆、物体等。

6. 机器学习与模式识别OpenCV还提供了多种机器学习和模式识别算法，如支持向量机（SVM）、K均值聚类、决策树、随机森林等。

这些算法可以用于对图像数据进行分类、聚类、回归等任务，实现图像的智能识别和分析。

7. 深度学习与神经网络随着深度学习技术的兴起，OpenCV也提供了对深度学习和神经网络的支持。

OpenCV对多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）进行了整合，并提供了神经网络模型的导入、预测、微调等功能。

OpenCV入门教程OpenCV是一个开源计算机视觉库，用于图像处理和机器视觉任务。

它可以进行图像和视频的读取、处理、分析和识别，并提供了丰富的图像处理函数和算法。

在本篇文章中，我们将介绍OpenCV的基本概念和使用方法。

第一步是安装OpenCV库。

在安装之前，你需要先安装Python和pip，在命令行中运行`pip install opencv-python`即可完成OpenCV的安装。

安装完成后，我们可以开始使用OpenCV了。

首先需要导入OpenCV库：```pythonimport cv2```接下来，我们可以读取图像。

OpenCV提供了`imread`函数用于从文件中读取图像，并可以指定读取图像的方式，如彩色、灰度等。

例如，读取一张彩色图像可以使用以下代码：```pythonimg = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)```读取完成后，我们可以显示图像。

OpenCV提供了`imshow`函数用于显示图像。

例如，将读取到的图像显示在窗口中可以使用以下代码：```pythoncv2.imshow("Image", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows```在显示图像之前，我们还可以进行图像处理。

OpenCV提供了很多图像处理函数，包括图像缩放、旋转、平移、滤波、边缘检测等。

例如，将图像转为灰度图可以使用以下代码：```pythongray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)```除了对图像的处理外，OpenCV还提供了很多机器视觉相关的函数和算法，如人脸检测、目标跟踪等。

例如，使用OpenCV进行人脸检测可以使用以下代码：```pythonface_cascade =cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_img,scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)```这段代码会使用默认的人脸检测模型对灰度图进行人脸检测，并将检测到的人脸用矩形框标记出来。

个人整理的opencv最基本入门资料OpenCV最基本入门资料OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的开源计算机视觉库，用于处理图像和视频。

它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，使开发者能够快速构建各种视觉应用程序。

本文将为您提供一份个人整理的OpenCV最基本入门资料，帮助您快速入门并了解OpenCV的基本概念和使用方法。

一、OpenCV简介OpenCV是跨平台的计算机视觉库，最初由英特尔公司于1999年开发并发布。

它包含了超过2500个优化的算法，涵盖了图像处理、特征提取、目标检测、机器学习等领域。

OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，且具有良好的兼容性和扩展性。

二、安装OpenCV在开始学习OpenCV之前，首先需要安装OpenCV库。

下面是安装OpenCV的基本步骤：1.下载OpenCV：在OpenCV官方网站（不提供链接，请自行搜索）上下载适合您操作系统的OpenCV版本，并解压缩到本地目录。

2.配置环境变量：将OpenCV所在目录添加到系统的环境变量中，以便系统能够正确找到OpenCV库文件。

3.配置IDE：如果使用集成开发环境（IDE）进行开发，还需要配置IDE以正确链接和使用OpenCV库。

三、OpenCV基本概念在使用OpenCV之前，需要了解一些基本的概念：1.图像表示：OpenCV中的图像使用多维数组来表示，可以是二维的灰度图像，也可以是三维的彩色图像。

了解图像的表示方式有助于理解后续的图像处理操作。

2.像素操作：像素是图像的最基本单元，每个像素都包含了图像上某个位置的颜色信息。

OpenCV提供了各种像素操作函数，可以获取、设置、修改像素的值。

3.图像处理：OpenCV提供了丰富的图像处理函数，包括滤波、边缘检测、直方图均衡化等。

通过这些函数，可以对图像进行各种操作，实现图像的增强、降噪、特征提取等功能。

OpenCV知识点1. 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于处理图像和视频的函数和工具。

OpenCV最初由Intel开发，并于2000年首次发布。

目前，OpenCV已经成为计算机视觉领域最受欢迎和广泛使用的库之一。

2. 图像处理2.1 图像读取与显示使用OpenCV可以轻松地读取和显示图像。

下面是一个简单的示例代码：import cv2# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像cv2.imshow('Image', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()2.2 图像缩放与裁剪OpenCV提供了丰富的函数来处理图像的缩放和裁剪。

下面是一些常用的函数：•resize()：调整图像大小。

•crop()：裁剪图像。

import cv2# 缩放图像resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))# 裁剪图像cropped_img = img[y:y+h, x:x+w]2.3 图像滤波滤波是一种常用的图像处理技术，用于去除噪声、平滑图像以及检测边缘等。

OpenCV提供了多种滤波方法，如均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。

import cv2# 均值滤波blurred_img = cv2.blur(img, (ksize, ksize))# 高斯滤波blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigma)# 中值滤波blurred_img = cv2.medianBlur(img, ksize)2.4 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务之一。

OpenCV提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子、Canny边缘检测等。

一篇文章就梳理清楚了PythonOpenCV的知识体系这是一篇学习量很大的文章观前提醒，本篇文章涉及知识点巨大，建议先收藏，再慢慢学习。

本篇文章目的将为你详细罗列Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。

核心分成24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。

1. OpenCV 初识与安装本部分要了解OpenCV （Open Source Computer Vision Library）的相关简介，OpenCv 可以运行在多平台之上，轻量级而且高效，由一系列 C 函数和少量 C++类构成，提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口，所以在学习的时候，要注意查阅资料的语言实现相关问题。

这个阶段除了安装 OpenCV 相关库以外，建议收藏官方网址，官方手册，官方入门教程，这些都是最佳的学习资料。

模块安装完毕，需要重点测试OpenCV 是否安装成功，可通过Python 查询安装版本。

2. OpenCV 模块简介先从全局上掌握 OpenCV 都由哪些模块组成。

例如下面这些模块，你需要找到下述模块的应用场景与简介。

core、imgproc、highgui、calib3d、features2d、contrib、flann、gpu、legacy、ml、objdetect、photo、stitching。

整理每个模块的核心功能，并完成第一个 OpenCV 案例，读取显示图片。

3. OpenCV 图像读取，显示，保存安装 OpenCV 之后，从图像获取开始进行学习，包含本地加载图片，相机获取图片，视频获取，创建图像等内容。

只有先获取图像之后，才能对图像进行操作处理，信息提取，结果输出，图像显示，图像保存。

对于一个图像而言，在 OpenCV 中进行读取展示的步骤如下，你可以将其代码进行对应。

1.图像读取；2.窗口创建；3.图像显示；4.图像保存；5.资源释放。

涉及需要学习的函数有cv2.imread()、dWindow()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()、cv2.destroyWindow()、cv2.destroyAllWindows()、 cv2.imshow()、cv2.cvtColor()、cv2.imwrite()、cv2.waitKey()。