多核架构及编程技术-第6章OpenCV编程入门1

【OpenCV编程入门】章节主要介绍了OpenCV的基本概念、特性、历史、应用领域以及库的结构和主要模块。OpenCV，全称为Open Source Computer Vision Library，是一个由Intel发起的开源计算机视觉库，它包含了大量用C/C++编写的用于图像处理和计算机视觉的算法。 OpenCV的特点包括其跨平台性，支持Windows、Linux等多个操作系统，并且对于非商业和商业应用都是免费的。此外，它强调速度和易用性，能够自动利用Intel的Integrated Performance Primitives (IPP)库进行性能优化。 OpenCV的发展历程始于2000年，至今已经历多个版本的迭代，最新的稳定版为OpenCV 3.4.1。OpenCV的功能非常广泛，涵盖了矩阵和向量运算、图像读写、基本图像处理、GUI功能、以及诸如目标识别、运动分析等高级应用。其中，矩阵运算和线性代数算法为图像处理提供了基础，而图像读写则允许开发者从文件中加载和保存图像。GUI功能如键盘和鼠标事件处理，使用户可以与程序交互。运动分析和目标识别等功能则为高级应用如监控系统和自动驾驶等提供了可能。 OpenCV的库结构主要包括CV、HighGUI、CXCore、CVAux和ML等模块。CV库包含了核心的计算机视觉函数，如图像处理和运动分析；CXCore库提供基础数据结构和线性代数支持；HighGUI库处理与图形用户界面相关的工作；CVAux是辅助库，包含一些额外的计算机视觉功能；ML库则涉及机器学习算法，如分类器和回归分析。 在编程时，OpenCV的函数接口设计遵循一致性原则，以确保库的易用性和可维护性。文件命名和结构也有一定的规范，以cv和cvaux库为例，它们的命名和结构需遵循特定的约定，这有助于保持代码的整洁和易于理解。 对于初学者，了解OpenCV的基本数据类型和数据结构，如IplImage和Mat，是非常重要的。同时，熟悉基本操作，如创建窗口、显示图像、读写图像和视频，是编写OpenCV程序的基础。此外，通过实践提供的示例代码和参考教材，如《OpenCV教程——基础篇》，可以帮助快速上手OpenCV编程。 OpenCV是一个强大的工具，它为开发者提供了丰富的功能和灵活的接口，是计算机视觉领域不可或缺的资源。无论是在学术研究还是工业应用中，掌握OpenCV都能极大地提升图像处理和计算机视觉任务的效率。