OpenCV 教程

OpenCV教程介绍了OpenCV的基本和高级概念。我们的OpenCV教程适用于初学者和专业人士。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库。它为机器提供了识别人脸或物体的功能。在本教程中，我们将学习使用Python编程语言的OpenCV概念。

我们的OpenCV教程包括读取和保存图像、Canny边缘检测、模板匹配、Blob检测、轮廓、鼠标事件、高斯模糊等所有主题。

什么是OpenCV

OpenCV是一个Python开源库，用于人工智能、机器学习、人脸识别等计算机视觉领域。

在OpenCV中，CV是计算机视觉的缩写形式，它被定义为一种研究领域，帮助计算机理解数字图像（如照片和视频）的内容。

计算机视觉的目的是理解图像的内容。它从图片中提取描述，可以是一种物体、文本描述、三维模型等等。例如，汽车可以通过计算机视觉技术识别道路上的不同对象，如交通灯、行人、交通标志等，并做出相应的行动。

计算机视觉允许计算机以与人类相同的效率执行相同类型的任务。以下是两个主要的任务定义：

• 对象分类 – 在对象分类中，我们对特定对象的数据集进行模型训练，并且该模型将新对象分类为属于一个或多个训练类别之一。
• 对象识别 – 在对象识别中，我们的模型将识别出特定对象的一个实例 – 例如，在图像中解析出两个面孔，并将其中一个标记为Virat Kohli，另一个标记为Rohit Sharma。

历史

OpenCV代表开源计算机视觉库，广泛用于图像识别或标识。它由英特尔在1999年正式发布。在早期阶段，它是用C/C++编写的，但现在也常用于Python的计算机视觉。

OpenCV的第一个alpha版本于2000年在IEEE计算机视觉和模式识别会议上发布，之后在2001年至2005年期间发布了五个beta版本。第一个1.0版本在2006年发布。

OpenCV的第二个版本于2009年10月发布，带来了重大变化。第二个版本对C++接口进行了重大改变，旨在更容易、更类型安全、更好地实现模式。目前，由一个独立的俄罗斯团队进行开发，并每六个月发布新版本。

OpenCV的工作原理

在本教程中，我们将学习计算机如何进行图像识别。

计算机如何识别图像

人眼根据所见信息提供了大量的信息。机器通过观察一切，将视觉转换为数字并存储在内存中。这里的问题是计算机如何将图像转换为数字。答案是使用像素值来将图像转换为数字。像素是数字图像或图形显示设备上可以显示和表示的最小单位。

该位置的图像强度由数字表示。在上面的图片中，我们显示了灰度图像的像素值，该图像仅由一个值组成，即该位置的黑色强度。

有两种常见的识别图像的方法：

1. 灰度图像

灰度图像是指只包含黑色和白色两种颜色的图像。根据灰度图像中的亮度测量，黑色被视为最低强度，白色被视为最高强度。当我们使用灰度图像时，计算机会根据像素的暗度水平为每个像素值分配一个值。

2. RGB

RGB是红、绿、蓝三种颜色的组合，它们一起形成了一种新的颜色。计算机从每个像素中检索该值，并将结果放入一个数组中以供解释。

为什么要使用OpenCV进行计算机视觉

• OpenCV是免费提供的。
• 由于OpenCV库是用C/C++编写的，因此速度很快。现在可以与Python一起使用。
• 它需要较少的RAM使用量，可能为60-70 MB。
• 计算机视觉作为OpenCV是可移植的，并且可以在任何能运行C语言的设备上运行。

先决条件

在学习OpenCV之前，您必须具备Python编程语言的基础知识。

教程对象

我们的OpenCV教程旨在帮助初学者和专业人士。