OpenCV快速入门【完结】：总目录—

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前言
目录
- 1. OpenCV快速入门：初探
- 2. OpenCV快速入门：像素操作和图像变换
- 3. OpenCV快速入门：绘制图形、图像金字塔和感兴趣区域
- 4. OpenCV快速入门：图像滤波与边缘检测
- 5. OpenCV快速入门：图像形态学操作
- 6. OpenCV快速入门：窗口交互
- 7. OpenCV快速入门：直方图、掩膜、模板匹配和霍夫检测
- 8. OpenCV快速入门：目标检测——轮廓检测、轮廓的距、点集拟合和二维码检测
- 9. OpenCV快速入门：图像分析——傅里叶变换、积分图像
- 10. OpenCV快速入门：图像分析——图像分割和图像修复
- 11. OpenCV快速入门：特征点检测与匹配
- 12. OpenCV快速入门：相机标定——单目视觉和双目视觉
- 13. OpenCV快速入门：移动物体检测和目标跟踪
总结

前言

在当今的计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个功能强大、开源的计算机视觉库，在图像处理和计算机视觉方面发挥着重要作用。它提供了丰富的功能，包括图像处理、计算机视觉、机器学习等，是许多计算机视觉项目的首选工具。
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本系列文章旨在为初学者提供一个快速入门的指南，介绍OpenCV的基础知识和应用。本系列基于OpenCV 3.4版本，从基础的像素操作到复杂的图像分析技术，涵盖了广泛的主题。每个部分不仅介绍了相关的理论基础，如算法原理和公式，还提供了大量的实践代码，使理论与实践紧密结合。希望为初入计算机视觉领域学习和实践的朋友们提供了宝贵的资源。

什么是OpenCV: OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供各种图像处理和视觉算法。
安装OpenCV: 介绍了如何在不同操作系统上安装OpenCV，并准备好开发环境。
图像读取与显示: 解释如何使用OpenCV读取图像文件，以及如何在窗口中显示它们。
视频加载与摄像头调用: 讨论了从视频文件和摄像头读取数据的方法，以及如何关闭窗口和释放资源。
图像的基本存储方式: 探讨了图像数据在OpenCV中如何以RGB矩阵的形式存储，包括矩阵操作和像素访问。
图像保存: 演示了如何保存处理后的图像。
深拷贝与浅拷贝: 解释了在图像处理中浅拷贝和深拷贝的区别及其应用。
图像颜色空间: 介绍了不同的颜色空间，如RGB、灰度、HSV、LAB和YUV，及其在OpenCV中的应用。

2. OpenCV快速入门：像素操作和图像变换

OpenCV快速入门：像素操作和图像变换【文章链接】

像素操作: 本部分深入探讨了像素级别的图像处理技术，包括像素统计、图像之间的基本操作（如加法、加权混合）、二值化处理，以及使用LUT（查找表）进行高效的像素级处理。
图像变换: 详细介绍了图像变换的各种方法，如旋转、缩放、平移、翻转，以及更高级的仿射和投射变换。每个变换的基本原理和代码实现都被详尽讲解，提供了对图像几何变换深入理解的机会。
极坐标变换: 特别介绍了极坐标变换及其逆变换的原理和实现，这是一种特殊但实用的图像变换技术，常用于特定图像处理场景。

3. OpenCV快速入门：绘制图形、图像金字塔和感兴趣区域

OpenCV快速入门：绘制图形、图像金字塔和感兴趣区域【文章链接】

绘制图形: 这一部分教授了如何使用OpenCV在图像上绘制基本图形，包括直线、圆、矩形、椭圆、多边形，以及如何在图像上添加文字。还介绍了绘图函数中的可选参数使用方法，并展示了如何手工绘制OpenCV的logo。
图像金字塔: 讲解了高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的概念和应用。这部分内容对于理解图像在不同分辨率下的表示及其处理非常关键。
感兴趣区域（ROI）: 探讨了如何在OpenCV中定义和操作感兴趣区域（ROI），包括使用数组切片方式和OpenCV特有的截取方法。ROI在图像处理中用于聚焦特定区域进行操作或分析。

4. OpenCV快速入门：图像滤波与边缘检测

OpenCV快速入门：图像滤波与边缘检测【文章链接】

噪声种类与生成: 介绍了不同类型的噪声，包括椒盐噪声、高斯噪声和彩色噪声，以及它们在图像中的生成方式。
卷积操作: 解释了卷积操作的基本原理，并展示了如何在OpenCV中实现卷积操作。
线性滤波: 包括均值滤波、方框滤波、高斯滤波和可分离滤波。详细讨论了这些滤波器的原理、公式和代码实现。
非线性滤波: 探讨了中值滤波和双边滤波的原理、公式和代码实现，这些滤波方法在特定情况下优于线性滤波。
边缘检测: 详细介绍了Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子和Canny算子，包括它们的原理、公式和如何在OpenCV中实现。此外，还讲解了如何自定义边缘检测滤波器。

5. OpenCV快速入门：图像形态学操作

OpenCV快速入门：图像形态学操作【文章链接】

图像形态学基础: 包括背景介绍、像素距离的概念和度量方法、图像连通性的定义、类型和应用，以及结构元素的类型和用途。
膨胀与腐蚀: 详细讲述了膨胀和腐蚀操作的原理、应用和代码实现。这些是图像形态学中最基本的操作。
开运算与闭运算: 解释了开运算和闭运算的应用及其代码实现，这些操作在图像预处理和特征提取中非常重要。
黑帽运算与礼帽运算: 讲解了黑帽运算和礼帽运算的应用和代码实现，这些高级形态学操作用于提取图像的特定特征。
击中与击不中: 介绍了击中运算和击不中运算，以及它们在图像分析中的应用，这些运算对于特定模式的检测非常有效。
细化与粗化: 讲述了细化和粗化操作的应用及其代码实现，这些操作用于调整图像中对象的大小和形状。

6. OpenCV快速入门：窗口交互

OpenCV快速入门：窗口交互【文章链接】

鼠标操作: 包括鼠标操作的基本介绍、不同类型的鼠标事件、事件标志，以及如何在OpenCV中实现鼠标交互，包括获取坐标位置、监听滚轮事件和在图像中显示鼠标坐标的方法。
键盘操作: 介绍了如何通过代码捕获和响应键盘事件，以及waitKey方法的使用。
添加窗口控件: 讨论了如何在OpenCV窗口中添加滑动条（Trackbar），包括基本使用和自定义滑动条回调函数。
实现鼠标跟随绘制方框的交互效果: 展示了如何创建一个交互式应用，允许用户使用鼠标在窗口中绘制方框，包括代码的实现和解析。
自由调节窗口图像的尺寸: 介绍了如何实现窗口中图像尺寸的动态调整，包括相应的代码实现和解释。
中文显示乱码问题: 讨论了在OpenCV中处理中文显示乱码的问题，提供了解决步骤和代码实现。

7. OpenCV快速入门：直方图、掩膜、模板匹配和霍夫检测

OpenCV快速入门：直方图、掩膜、模板匹配和霍夫检测【文章链接】

直方图基础: 包括直方图的概念、作用、在OpenCV中的生成方法、归一化和均衡化的原理和实现，以及自适应均衡化和匹配的技术。
掩膜技术: 介绍了掩膜的定义、作用、原理和在OpenCV中的实现方法。掩膜技术在图像处理中用于特定区域的分析和处理。
模板匹配: 讨论了模板匹配的基本原理、公式和在OpenCV中的实现，包括不同场景下的应用示例。
霍夫变换: 详细介绍了霍夫变换的概念、原理、步骤和公式，包括直线和圆的霍夫变换在OpenCV中的应用。霍夫变换是图像分析中用于检测几何形状的重要技术。

8. OpenCV快速入门：目标检测——轮廓检测、轮廓的距、点集拟合和二维码检测

OpenCV快速入门：目标检测——轮廓检测、轮廓的距、点集拟合和二维码检测【文章链接】

轮廓检测: 包括图像轮廓的概念、轮廓检测算法的简介、基本步骤，以及轮廓检测的函数说明，如轮廓发现、面积、周长、外接多边形、点到轮廓距离和凸包检测。还包括轮廓检测的代码实现。
轮廓的距: 介绍了几种不同的轮廓距离量度，包括几何距、中心距和Hu距，以及它们的代码实现。
点集拟合: 探讨了最小包围三角形和最小包围圆形的拟合方法。
二维码检测: 详细介绍了使用OpenCV版本3.4.4.19和qrcode库进行二维码检测的完整过程，包括图像读取、二值化、滤波处理、轮廓检测、确定“回”字形位置、确定点顺序（使用内积原理和公式）、仿射变换，以及最终的二维码解码。

9. OpenCV快速入门：图像分析——傅里叶变换、积分图像

OpenCV快速入门：图像分析——傅里叶变换、积分图像【文章链接】

傅里叶变换: 包括离散傅里叶变换(DFT)的原理、公式和代码实现。讨论了如何使用傅里叶变换进行卷积，包括卷积的原理、公式和实现方法。
离散余弦变换: 解释了离散余弦变换(DCT)的原理、公式和代码实现。
傅里叶逆变换: 提供了傅里叶逆变换的原理、公式和代码实现，用于将频域数据转换回时域。
积分图像: 探讨了积分图像的原理和代码实现。积分图像是一种高效的图像处理技术，用于快速计算图像区域的像素和。

10. OpenCV快速入门：图像分析——图像分割和图像修复

OpenCV快速入门：图像分析——图像分割和图像修复【文章链接】

图像分割: 介绍了漫水填充法、分水岭法、GrabCut法和Mean-Shift法的原理、实现步骤和代码实现。这些方法用于将图像分割成具有不同特征的多个区域。
漫水填充法: 讨论了漫水填充法的原理，实现步骤和代码实现，用于区域生长式的图像分割。
分水岭法: 解释了分水岭法的原理、实现步骤和代码实现，这是一种基于形态学的图像分割技术。
GrabCut法: 介绍了GrabCut法的原理、实现步骤和代码实现，这是一种基于图割的图像分割方法。
Mean-Shift法: 讨论了Mean-Shift法的原理、实现步骤和代码实现，这是一种基于密度的非参数聚类技术。
图像修复: 介绍了图像修复的基本原理，包括Telea方法和Navier-Stokes方法的原理和代码实现。
修补算法: 讨论了修补算法的原理、实现步骤和OpenCV中的代码实现，包括方形和圆形补丁的修补。

11. OpenCV快速入门：特征点检测与匹配

OpenCV快速入门：特征点检测与匹配【文章链接】

角点检测: 包括角点特征的概念、特点、关键点绘制的代码实现及函数解析。讨论了Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测、FAST角点检测和亚像素角点检测的原理、公式、代码实现和函数解析。
特征点检测: 介绍了SIFT、SURF和ORB算法的原理、代码实现和函数解析。特别注意，由于SIFT和SURF的知识产权问题，需要使用OpenCV版本3.4.2.16及其配套的opencv_contrib版本。
特征点匹配: 讨论了BF匹配器、FLANN匹配器和RANSAC特征点匹配的原理、代码实现和函数解析。这些方法用于在不同图像之间匹配特征点，以实现图像对齐、识别等任务。

12. OpenCV快速入门：相机标定——单目视觉和双目视觉

OpenCV快速入门：相机标定——单目视觉和双目视觉【文章链接】

相机标定的基本原理: 包括相机模型、坐标系、相机的内部和外部参数、镜头畸变的解释、透视变换的概念，以及标定的重要性和应用场景。
单目视觉: 讨论了单目视觉的原理、公式和应用领域。介绍了实现单目视觉标定的步骤，包括准备标定板、捕获标定图像、提取角点和计算内参与畸变参数。还包括单目视觉相机标定的实战应用。
双目视觉: 解释了双目视觉的原理、应用和与单目视觉的对比。讨论了实现双目视觉标定的步骤和OpenCV中相关函数与方法的使用。

13. OpenCV快速入门：移动物体检测和目标跟踪

OpenCV快速入门：移动物体检测和目标跟踪【文章链接】

移动物体检测和目标跟踪技术: 概括了移动物体检测的基本概念和算法类型，以及目标跟踪的基本原理和不同的跟踪算法，如差值法、模板跟踪、特征跟踪、密度跟踪、模型跟踪和基于学习的跟踪方法。
实际应用和代码实现: 讨论了各种检测和跟踪技术在实际视频或摄像头数据中的应用，包括相应的算法原理、公式及其在OpenCV中的代码实现，涉及从简单的差值法到复杂的学习式跟踪方法。