📌 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官方文档教程视频同步练习!