前言：
python-openCV是一种强大的计算机视觉库，可用于处理图像和视频等多媒体数据。它可以帮助您快速处理和分析图像和视频数据，并且在计算机视觉领域具有广泛的应用。在学习python-openCV时，一个速查手册是一个必不可少的工具。
你可以当本专栏当做一个速查手册，可以看到每一个方法的实际效果图片，而不用看繁杂的文档说明。速查手册可以为您提供清晰的方法说明，帮助您快速查找需要的信息。为了更好地帮助用户，这个速查手册致力于提供每个方法的实例图片，以便用户可以更直观地了解每个方法的效果。
在python-openCV中，首先您需要了解如何在计算机上安装OpenCV-Python，并学习基本的GUI特性，例如显示和保存图像和视频，控制鼠标事件以及创建轨迹栏等。接下来，您可以学习图像的基本操作，例如像素编辑和几何变换等。同时，还有一些数学工具和代码优化技巧可以帮助您更高效地使用OpenCV。
在接下来的学习中，您将了解到OpenCV内部的不同图像处理函数，例如滤波、形态学操作、边缘检测和直方图等。此外，还将学习有关特征检测和描述符的信息，例如SIFT、SURF和ORB等。同时，视频分析是计算机视觉中的重要领域，OpenCV提供了许多技术来帮助您进行视频分析，例如对象跟踪等。此外，还将学习有关相机校准、立体成像以及3D重建等的信息。
在机器学习方面，OpenCV提供了许多函数，可以帮助您执行各种计算机视觉任务，例如分类和聚类等。在计算摄影学方面，OpenCV提供了许多技术，例如图像去噪和图像增强等。
最后，本速查手册还将介绍有关目标检测技术，例如人脸检测等，以及OpenCV-Python Binding的使用方法。
OpenCV
OpenCV，全称为“Open Source Computer Vision Library”，是一个开源的计算机视觉库，由Gary Bradsky于1999年在英特尔创立，第一版于2000年问世。随后，Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky，一起管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。该库被广泛应用于图像和视频处理、对象检测和跟踪、人脸识别、机器学习等领域。
OpenCV最初的应用之一是在2005年的DARPA挑战赛上，它被用于赢得该比赛的冠军。在Willow Garage的支持下，该项目继续得以发展，由Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky领导。现在，OpenCV支持与计算机视觉和机器学习有关的多种算法，并且正在不断扩展。
OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python、Java等，并且可以在不同平台上使用，如Windows、Linux、OS X、Android和iOS等。其中，基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作的接口也正在积极开发中。
OpenCV-Python
而OpenCV-Python则是针对Python编程语言所开发的API，它结合了OpenCV C++ API和Python语言的最佳特性。Python是由Guido van Rossum发起的通用编程语言，因其简单性和代码可读性而广受欢迎。虽然相较于C/C++等语言，Python速度较慢，但是我们可以轻松地使用C/C++扩展Python，从而实现用C/C++编写计算密集型代码并创建可用作Python模块的Python包装器。这使得代码能够在后台以实际的C++代码运行，速度与原始的C/C++代码相同，而且编写起来比C/C++更容易。OpenCV-Python正是基于原始的OpenCV C++实现的Python包装器。
OpenCV-Python利用了Numpy，这是一个高度优化的库，用于使用MATLAB样式的语法进行数值运算。所有OpenCV数组结构都可以与Numpy数组相互转换。这使得与使用Numpy的其他库（例如SciPy和Matplotlib）的集成变得更加容易。因此，OpenCV-Python可以方便地用于处理和分析图像、视频等视觉数据，并且为Python程序员提供了一个高效、易用和灵活的解决方案。
专栏结构：
OpenCV简介：
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可用于处理图像和视频等多媒体数据。它由C++编写，但也有Python，Java和MATLAB等语言的接口，这使得它成为许多计算机视觉研究人员和工程师使用的首选工具之一。OpenCV提供了许多功能，包括图像处理，特征检测，目标检测，机器学习等。
了解如何在计算机上安装OpenCV-Python：
要在计算机上安装OpenCV-Python，您需要首先安装Python。然后，您可以使用pip命令来安装OpenCV-python。这将为您提供Python的OpenCV包，以便您可以开始在Python中使用OpenCV。如果您需要使用C++或其他语言的接口，则需要相应的安装程序。
OpenCV中的GUI特性：
OpenCV提供了许多GUI特性，可以帮助您控制图像和视频。您可以使用OpenCV来显示图像和视频，并可以将它们保存到磁盘。您还可以使用OpenCV控制鼠标事件，并创建轨迹栏。这些特性可以帮助您对图像和视频进行更好的控制和处理。
核心操作：
OpenCV提供了许多核心操作，可以帮助您对图像进行基本操作，例如像素编辑，几何变换等。这些操作包括代码优化和一些数学工具等。
OpenCV中的图像处理：
OpenCV提供了许多图像处理函数，可以帮助您进行各种操作。这些函数包括滤波，形态学操作，边缘检测，直方图等等。
特征检测与描述：
特征检测和描述是计算机视觉中的重要组成部分，OpenCV提供了许多函数来帮助您执行这些操作。这些函数包括SIFT，SURF，ORB等。
视频分析：
视频分析是计算机视觉中的重要领域，OpenCV提供了许多技术来帮助您进行视频分析，例如对象跟踪等。
相机校准和3D重建：
相机校准和3D重建是计算机视觉中的重要组成部分，OpenCV提供了许多函数来帮助您执行这些操作。这些函数包括立体成像和相机校准等。
机器学习：
OpenCV还提供了许多机器学习函数，可以帮助您执行各种计算机视觉任务，例如分类和聚类等。
计算摄影学：
计算摄影学是计算机视觉中的另一个重要领域，OpenCV提供了许多技术来帮助您执行计算摄影学操作，例如图像去噪和图像增强等。
目标检测（objdetect模块）：
目标检测是计算机视觉中的重要组成部分，OpenCV提供了objdetect模块，可以帮助您进行目标检测，例如人脸检测等。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-632263.html
OpenCV-Python Binding：
OpenCV-Python Binding是OpenCV与Python语言的接口，使得Python开发者可以使用OpenCV中的函数和方法来进行计算机视觉任务。在本节中，您将学习如何使用OpenCV-Python Binding。这包括如何在Python中使用OpenCV的各种功能，以及如何调用OpenCV的C++函数。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-632263.html
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