📌 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
- 安装环境:
pip install opencv-python
- 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)
- 图像操作:旋转、缩放、裁剪
- 颜色空间转换:BGR ↔ RGB
🛠️ 进阶篇
- 边缘检测:Canny算法实践
- 模板匹配:寻找图像中的特定模式
- 视频流处理:实时摄像头捕捉
- 目标跟踪:使用Kalman Filter或OpenCV的
cv2.Tracker
🧪 实战篇
- 人脸识别:调用预训练模型(如Haar Cascade)
- 手写数字识别:结合KNN算法
- 项目拓展:点击OpenCV入门指南获取完整代码示例
🖼️ 图片示例
📌 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!