OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的C++和Python接口函数，用于处理图像和视频数据。这个压缩包“学习opencv 包含源码”显然是为了帮助用户深入理解OpenCV的工作原理，通过阅读和学习源代码来提升技能。
OpenCV的主要功能包括：
1. 图像处理：包括图像读取、显示、保存，以及各种图像变换，如灰度化、直方图均衡化、滤波、边缘检测等。这些是图像分析的基础步骤，为后续的特征提取和目标识别提供准备。
2. 特征检测与匹配：OpenCV提供了SIFT、SURF、ORB等特征检测算法，以及BFMatcher、FlannBasedMatcher等特征匹配方法。这些技术广泛应用于图像拼接、物体识别等领域。
3. 目标检测：OpenCV包含了Haar级联分类器、HOG检测器等，可以用于人脸检测、行人检测等任务。同时，还支持基于深度学习的SSD、YOLO等现代目标检测模型。
4. 机器学习与深度学习：OpenCV集成了SVM、决策树、随机森林等传统机器学习算法，同时也支持深度学习框架如TensorFlow、DNN模块，可以用来训练和部署神经网络模型。
5. 三维重建：OpenCV提供了立体视觉、结构光、SLAM等算法，可以用于实现3D环境的重建。
6. 视频分析：OpenCV支持视频的读取、播放、编码和解码，可以进行运动分析、背景减除、视频稳定等操作。
7. AR（增强现实）：结合图像处理和特征匹配，OpenCV可以实现虚拟物体与真实世界的融合，常用于AR应用的开发。
在学习OpenCV源码时，你需要关注以下几个方面：
1. 数据结构：了解如Mat、Point、Rect等核心数据结构，它们是OpenCV进行图像操作的基础。
2. 图像处理函数：深入理解如filter2D、threshold、warpPerspective等函数的工作原理，掌握如何实现自定义图像处理算法。
3. 计算机视觉算法：研究特征检测、匹配、目标检测等模块的源码，理解其内部实现细节。
4. 优化技巧：学习OpenCV如何利用多线程、SIMD指令等手段提高性能。
5. Python接口：了解C++源码如何被封装成Python接口，这对于使用Python进行OpenCV开发非常有帮助。
6. 深度学习模块：探索DNN模块，理解如何加载预训练模型，进行图像分类或对象检测。
7. 实践项目：将理论知识与实际项目结合，例如实现一个简单的目标检测应用，以此巩固和应用所学。
通过深入学习OpenCV源码，不仅可以提升对计算机视觉的理解，还能增强编程能力，特别是对于图像处理和机器学习算法的实现。同时，这也有助于开发者更好地利用OpenCV解决实际问题，或者扩展和定制OpenCV的功能。
