opencv简介（附电子书资料）
概述
- OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、目标检测、模式识别等领域，是计算机视觉领域最常用的工具之一。
- 电子书学习资料：
https://pan.quark.cn/s/8b52624e1e2f
核心特点
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开源免费
基于BSD许可协议，允许商业和非商业自由使用、修改和分发，无需支付版权费用。 -
跨平台支持
兼容Windows、Linux、macOS、Android、iOS等系统，同时支持x86、ARM等架构，便于嵌入式设备开发（如无人机、机器人）。 -
多语言接口
原生用C/C++编写，提供Python、Java、MATLAB等接口，降低开发门槛（Python接口因简洁性被广泛使用）。 -
丰富的算法库
包含超过2500个优化过的函数，覆盖：- 基础图像处理（滤波、缩放、边缘检测等）；
- 特征提取（SIFT、SURF、ORB等）；
- 目标检测与跟踪（Haar级联、HOG、YOLO集成等）；
- 机器学习（支持向量机、k近邻、神经网络等）；
- 摄像头标定、立体视觉、运动分析等。
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高效性能
底层代码经过优化，支持多线程和GPU加速（通过CUDA或OpenCL），可处理实时视频流（如摄像头输入）。
发展历程
- 1999年：由英特尔研究员Gary Bradski发起，最初为内部研究工具。
- 2000年：首次公开版本发布。
- 2006年：移交给Willow Garage维护，推动商业化应用。
- 2015年：发布OpenCV 3.0，引入深度学习模块（dnn），支持TensorFlow、Caffe模型部署。
- 2021年：OpenCV 4.x系列持续更新，强化对深度学习和实时处理的支持。
典型应用场景
- 安防监控：人脸识别、异常行为检测；
- 自动驾驶：车道线识别、障碍物检测；
- 医疗影像：病灶识别、医学图像分割；
- 增强现实（AR）：实时场景叠加虚拟物体；
- 机器人视觉：目标抓取、环境导航；
- 手机应用：美颜相机（人脸关键点检测）、二维码扫描。
入门示例（Python）
安装OpenCV（Python）：
pip install opencv-python
读取并显示一张图片：
import cv2# 读取图片（默认BGR格式）
img = cv2.imread("test.jpg")# 转换为灰度图
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 显示图片
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Gray", gray_img)# 等待按键后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
总之，OpenCV凭借其强大的功能和易用性，成为计算机视觉领域的“基础设施”，无论是学术研究还是工业应用，都是入门和进阶的必备工具。