OpenCV3编程学习笔记及实例代码解析

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理功能以及使用这些功能的编程接口。该压缩包中涉及的程序代码涵盖了OpenCV的基本使用、视频处理、图像合成、用户交互、图像分析等多个方面。 具体来说，文件中提及的程序小代码主要涉及以下几个知识点： 1. 使用前置摄像头录制视频与拍照。这涉及到OpenCV中视频捕获模块（VideoCapture）的使用，可以通过摄像头实时读取视频帧，并进行进一步的处理或者保存。 2. 利用滑条实现亮度调节和线性混合。这展示了如何通过创建滑条控件（createTrackbar）与图像处理相结合，实现对图像属性的实时调整，以及如何在不同的图像之间进行线性混合操作。 3. 鼠标交互绘制矩形和图像修复。这部分演示了如何捕捉鼠标事件，并使用这些事件来控制图像的某些区域，例如绘制矩形框或者使用鼠标拖动进行图像的局部修复。 4. 使用ROI（感兴趣区域）进行图片叠加。这涉及了图像区域选取的概念，以及如何在不同图像之间进行特定区域的叠加操作。 5. 多通道颜色分离与混合以及颜色衰减。这部分内容展示了如何处理彩色图像的不同通道（通常是红色、绿色、蓝色），以及如何对颜色进行衰减处理，从而达到特定的视觉效果。 6. 实现三种线性滤波。滤波是图像处理中的一个重要技术，线性滤波可以用于图像的平滑处理。这里可能包括了如均值滤波、高斯滤波和中值滤波等不同类型的线性滤波操作。 7. 水漫填充、滑条调节阈值化、边缘检测Canny的用法、霍夫变换描线、仿射变换、按键实现重映射变换。这些内容都属于图像处理的高级技术，涉及图像分割、特征检测、几何变换等方面。 8. 凸包生成、滑条绘制轮廓、计算轮廓的矩、一维直方图绘制、反向投影。这些知识点更偏向于图像分析，例如轮廓检测可以用于形状分析，直方图和反向投影可以用于图像的统计分析和模式识别。 整个压缩包的内容为计算机视觉领域的初学者提供了一个实践OpenCV编程的平台，并且涵盖了从基础到进阶的多个层面的知识点。通过阅读学习笔记和练习代码，学习者可以逐步掌握OpenCV库的使用，并应用于实际的计算机视觉项目中。"