📌 什么是OpenCV？

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供图像处理、视频分析、机器学习等工具。它被广泛应用于人脸识别、物体检测、图像增强等领域。

🧠 核心功能

  • 图像处理：滤波、边缘检测、颜色空间转换
  • 视频分析：运动目标跟踪、背景减除、帧率调整
  • 机器学习：预训练模型调用、自定义分类器训练
  • 深度学习：与TensorFlow/PyTorch集成，支持CNN等算法

📘 学习路径

📚 基础篇

  1. 安装环境：pip install opencv-python
  2. 第一个程序：读取/显示图像 
    import cv2
img = cv2.imread('test.jpg')
cv2.imshow('OpenCV', img)
cv2.waitKey(0)
  3. 图像操作：旋转、缩放、裁剪
  4. 颜色空间转换：BGR ↔ RGB

🛠️ 进阶篇

  1. 边缘检测：Canny算法实践
  2. 模板匹配：寻找图像中的特定模式
  3. 视频流处理：实时摄像头捕捉
  4. 目标跟踪：使用Kalman Filter或OpenCV的cv2.Tracker

🧪 实战篇

  1. 人脸识别：调用预训练模型（如Haar Cascade）
  2. 手写数字识别：结合KNN算法
  3. 项目拓展：点击OpenCV入门指南获取完整代码示例

🖼️ 图片示例

OpenCV_Logo
图像处理_基础
目标跟踪_实战

📌 小贴士：学习OpenCV时，建议搭配OpenCV官方文档和教程视频同步练习！