RV1126 NO.33:OPENCV简介
一.opencv的作用
OpenCV是一款跨平台的计算机视觉和机器学习开源软件库，采用Apache 2.0许可协议。该库支持Linux、Windows、Android和Mac OS等多种操作系统，具有轻量高效的特点。其核心由C函数和少量C++类组成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了众多图像处理和计算机视觉领域的通用算法。
二.Opencv的用途：
OpenCV功能强大且应用广泛，涵盖图像增强、人脸识别、目标检测、图像分割、特征提取、图层叠加等各类图像处理任务。几乎所有常见的图像处理需求都可以通过OpenCV实现。后续课程将系统讲解OpenCV的基础功能，并结合RV1126平台的API进行视频图像处理实践。
2.1.图像增强
图像增强是指通过特定技术对原始图像进行数据变换或信息补充，有选择性地强化感兴趣区域特征或抑制不必要的图像元素。OpenCV提供了丰富的API来实现图像增强功能，包括均值滤波、高斯滤波、伽马校正、锐化、膨胀等多种方法，这些功能都能有效改善图像质量。如图所示，经过OpenCV增强处理后，右侧图像显示出更平滑的视觉效果。
2.2.人脸检测
人脸识别是一种基于面部特征进行身份验证的生物识别技术。该技术通过摄像头或视频采集设备自动检测并识别图像中的人脸信息。OpenCV为此提供了丰富的接口支持，其人脸检测功能是其核心特性之一。如图所示，系统通过OpenCV实现了对人脸的实时检测识别。
2.3.目标检测
目标检测是指利用AI模型识别图像中所有感兴趣的目标，并确定其类别和位置信息。作为计算机视觉的核心功能之一，目标检测需要处理物体外观、姿态变化等多种因素，因此在视觉领域一直存在较大技术挑战。为降低开发门槛，OpenCV提供了丰富的API接口，帮助开发者快速实现目标检测功能。如图所示，通过OpenCV的目标检测系统能够准确识别图片中的动物种类。
2.4.图层叠加
图像叠加是指在源图像中选定特定区域，并将自定义图片元素融入该区域的技术。其核心原理是将两个图像的像素数据进行融合处理。这种技术最常见的应用场景包括：在视频画面中嵌入品牌LOGO、添加实时时间戳等元素。如图所示，通过在原始图片上叠加OPENCV标志图标，我们成功实现了LOGO植入的效果。