openCV快速入门.pdf

OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，它支持多种编程语言，以C/C++为主。其设计目的是方便研究人员和开发者在应用程序中集成视觉功能，提供了广泛的图像处理和计算机视觉的算法。OpenCV不仅可以处理图像数据，还可以处理视频流、矩阵运算等多种数据类型。 在OpenCV中，图像数据通常以矩阵的形式存在。矩阵结构是库中非常重要的一个概念，因为大部分图像处理操作都是通过矩阵运算来实现的。矩阵数据类型按照存储的数据类型不同分为许多种，如8位无符号整型矩阵（CV_8U）、16位有符号整型矩阵（CV_16S）等。 OpenCV的命名规则有其特定的风格，比如函数名通常以“cv”作为前缀，后面跟着具体的函数名称。例如，图像矩阵数据类型可以通过不同后缀来表示其通道数和每个通道的位数，如CV_8UC3表示三通道8位无符号整型矩阵。 在处理图像时，用户首先需要进行内存分配来创建新图像，操作完成后要释放内存以避免内存泄漏。图像的读写操作也是图像处理中非常常见的需求，OpenCV提供了从文件读取图像和将图像保存到文件的功能。访问图像像素时，可以直接访问或间接访问，直接访问通常效率更高，但是对初学者来说可能更容易出错。 绘图指令是OpenCV中用来在图像上绘制图形和文字的功能。例如，可以使用绘图函数在图像上绘制矩形、圆形、线段等。此外，还可以对图像进行转换，如将彩色图像转换为灰度图像，或者在不同的彩色空间之间进行转换。 视频处理是OpenCV中另一个重要的应用领域。从视频流中捕捉帧是一个常见的需求，OpenCV支持从摄像头或视频文件中捕获帧。用户可以初始化摄像头捕捉器或视频文件捕捉器，然后逐帧获取图像。此外，还可以获取视频流的相关信息，如视频流设备信息和帧图信息，并保存视频文件。 OpenCV的基本数据结构包括图像数据结构和矩阵与向量。图像数据结构中最为典型的是IPL图像，它是早期OpenCV的图像数据结构。矩阵与向量包括一般矩阵、标量等。其它结构类型还包括点和矩形框等几何结构。 在编程语言方面，OpenCV提供了C和C++的接口。C例程是OpenCV的原生接口，而C++接口是建立在C例程之上，提供了面向对象的编程接口。 编译建议部分则涉及到了在不同操作系统上编译OpenCV的建议。OpenCV支持Linux和Windows等操作系统，其配置和编译过程也各有不同。 OpenCV还提供了大量的学习资源，包括参考手册、网络资源和书籍等。对于初学者而言，这些资源能够帮助他们更好地理解和使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉项目开发。