OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了众多用于图像处理、计算机视觉以及机器学习的函数。在"OpenCV Symposium IPP Intro 于仕琪"这个主题中，我们很显然会深入探讨OpenCV在图像处理和模式识别方面的应用，以及如何与Visual C++集成开发。
OpenCV最初由Intel开发，旨在提高计算机视觉算法的性能，它支持C++、Python、Java等多种编程语言。在Visual C++环境下使用OpenCV，开发者可以利用其强大的功能来构建图像处理和分析的应用程序。
在"Intro"部分，可能涵盖的内容包括OpenCV的基本概念、安装过程、开发环境的设置，以及如何在Visual Studio中配置OpenCV项目。这可能涉及到添加库路径、包含头文件和链接库文件等步骤。
OpenCV的核心知识点可能包括以下几个方面：
1. 图像读取和显示：使用`imread`和`imshow`函数，可以方便地加载和显示图像，这是所有图像处理任务的基础。
2. 基本图像操作：如图像的裁剪、缩放、旋转、颜色空间转换（如RGB到灰度），这些都是通过OpenCV的函数如`resize`、`rotate`、`cvtColor`等实现的。
3. 图像滤波：包括高斯模糊、中值滤波、差分滤波等，这些可以用于消除噪声或突出图像特征。
4. 边缘检测：如Canny、Sobel、Hough变换等，它们用于检测图像中的边缘，是许多目标检测算法的起点。
5. 特征检测和匹配：如SIFT、SURF、ORB等，这些方法用于在不同图像间找到对应的关键点，常用于图像拼接、物体识别等领域。
6. 机器学习模块：OpenCV提供了各种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等，用于分类、回归或对象检测。
7. 视觉几何：包括单应性矩阵、标定、立体视觉等，这些在计算摄像机姿态、进行三维重建等方面非常有用。
8. 实时视频处理：通过捕获设备接口，OpenCV可以处理来自摄像头的实时视频流，并进行实时分析。
在"IPP"（Intel Performance Primitives）部分，可能会讲解如何结合Intel的优化库提升OpenCV在Intel处理器上的性能。IPP提供了一系列优化的数学和信号处理函数，可以显著提高图像处理的速度。
"OpenCV Symposium IPP Intro 于仕琪"的主题涵盖了OpenCV的入门知识，特别是如何在Visual C++环境中有效地使用它，以及如何利用Intel IPP优化性能。通过学习这些内容，开发者可以构建高效且功能丰富的计算机视觉应用程序。提供的PDF文档很可能是会议的讲义或教程，包含了详细的技术讲解和实例代码，对于想要深入学习OpenCV和C++的开发者来说是一份宝贵的资源。
OpenCV-Symposium-IPP.rar （1个子文件） 
OpenCVSymposium_IPP.pdf 220KB
