OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多强大的计算机视觉和机器学习算法。以下是一些基础的OpenCV实践教程。
基础操作
- 安装 OpenCV：在开始实践之前，你需要先安装OpenCV。你可以通过以下链接了解如何在你的操作系统上安装OpenCV：OpenCV 安装教程
- 读取图像：使用
cv2.imread()函数可以读取图像。 - 显示图像：使用
cv2.imshow()函数可以显示图像。 - 保存图像：使用
cv2.imwrite()函数可以保存图像。
图像处理
- 灰度转换：使用
cv2.cvtColor()函数可以将图像转换为灰度图。 - 边缘检测：使用
cv2.Canny()函数可以进行边缘检测。 - 图像滤波：使用
cv2.GaussianBlur()函数可以对图像进行高斯模糊。
应用案例
- 人脸识别：OpenCV提供了人脸识别的功能，可以用于实现人脸检测和人脸识别。
- 目标跟踪：OpenCV可以用于实现目标跟踪，例如在视频中进行车辆跟踪。
扩展阅读
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