OpenCV实战教程：从零开始的计算机视觉之旅

第一部分：基础入门

1. OpenCV简介
   • 什么是OpenCV及其应用领域
   • 开发环境搭建（Windows/MacOS/Linux）
   • 安装配置和第一个程序"Hello OpenCV"
2. 图像基础
   • 图像的数字表示方式
   • 色彩空间（RGB、HSV、灰度图）
   • 图像读取、显示与保存
3. 基本图像操作
   • 像素访问与修改
   • 图像通道分离与合并
   • 图像裁剪与调整大小

第二部分：图像处理核心技术

1. 图像增强和滤波
   • 亮度与对比度调整
   • 图像平滑（均值滤波、高斯滤波）
   • 图像锐化（拉普拉斯算子）
2. 图像形态学操作
   • 腐蚀与膨胀
   • 开运算与闭运算
   • 形态学梯度
3. 边缘检测
   • Sobel算子
   • Canny边缘检测
   • 实战：检测图像中的边缘

第三部分：特征提取与目标检测

1. 特征点提取
   • 角点检测（Harris角点）
   • SIFT/SURF特征（概念介绍）
   • ORB特征提取与匹配
2. 轮廓检测与分析
   • 轮廓查找
   • 轮廓属性（面积、周长、形状）
   • 实战：简单形状识别
3. 目标检测入门
   • 模板匹配
   • 级联分类器
   • 实战：人脸检测

第四部分：实用应用开发

1. 视频处理基础
   • 视频读取与保存
   • 视频帧处理
   • 实战：视频中运动目标追踪
2. 条形码与二维码识别
   • 条形码检测原理
   • QR码识别
   • 实战：制作二维码扫描器
3. 文本识别入门
   • 图像预处理
   • 使用Tesseract与OpenCV结合
   • 实战：简单OCR应用

第五部分：进阶项目实战

1. 人脸识别系统
   • 人脸检测与对齐
   • 特征提取与匹配
   • 实战：简单人脸识别应用
2. 图像拼接与全景图制作
   • 特征匹配与变换
   • 图像融合技术
   • 实战：制作全景照片
3. 深度学习与OpenCV结合
   • 深度学习基础概念
   • 使用OpenCV加载和运行预训练模型
   • 实战：使用YOLO进行对象检测

第六部分：实战项目与拓展

1. 综合项目：智能监控系统
   • 运动检测
   • 物体追踪
   • 异常行为识别
2. 移动平台部署
   • Android/iOS平台上的OpenCV
   • 性能优化考虑
   • 实战：开发手机AR应用
3. 未来发展与学习资源
   • 计算机视觉前沿技术
   • 推荐学习资源与社区
   • 如何继续深入学习