OpenCV - 概述
OpenCV 是一个跨平台库，我们可以使用它来开发实时计算机视觉应用程序。它主要侧重于图像处理、视频捕获和分析，包括人脸检测和物体检测等功能。
让我们从定义术语"计算机视觉"开始本章。
计算机视觉
计算机视觉可以定义为一门学科，它解释了如何根据场景中存在的结构的属性，从 2D 图像中重建、中断和理解 3D 场景。它涉及使用计算机软件和硬件对人类视觉进行建模和复制。
计算机视觉与以下领域有很大重叠 −
图像处理 −它专注于图像处理。
模式识别 − 它解释了对模式进行分类的各种技术。
摄影测量 − 它涉及从图像中获取精确的测量值。
计算机视觉与图像处理
图像处理处理图像到图像的转换。图像处理的输入和输出都是图像。
计算机视觉是从图像中构建物理对象的明确、有意义的描述。计算机视觉的输出是对 3D 场景中结构的描述或解释。
计算机视觉的应用
这里我们列出了计算机视觉被广泛使用的一些主要领域。
机器人应用
定位 − 自动确定机器人位置
导航
避障
装配（销孔、焊接、喷漆）
操作（例如 PUMA 机器人操作器）
人机交互 (HRI) −智能机器人与人互动和服务
医学应用
- 分类和检测（例如病变或细胞分类和肿瘤检测）
- 2D/3D分割
- 3D器官重建（MRI或超声波）
- 视觉引导机器人手术
工业自动化应用
- 工业检测（缺陷检测）
- 装配
- 条形码和包装标签读取
- 对象分类
- 文档理解（例如 OCR）
安全应用
生物识别（虹膜、指纹、人脸识别）
监视 −检测某些可疑活动或行为
交通运输应用
- 自动驾驶汽车
- 安全，例如驾驶员警觉监控
OpenCV 库的功能
使用 OpenCV 库，您可以−
读取和写入图像
捕获和保存视频
处理图像（过滤、变换）
执行特征检测
检测视频或图像中的特定对象，例如面部、眼睛、汽车。
分析视频，即估计其中的运动，减去背景并跟踪其中的对象它。
OpenCV 最初是用 C++ 开发的。此外，还提供了 Python 和 Java 绑定。OpenCV 可在各种操作系统上运行，例如 Windows、Linux、OSx、FreeBSD、Net BSD、Open BSD 等。
本教程通过使用 Java 绑定的示例解释了 OpenCV 的概念。
OpenCV 库模块
以下是 OpenCV 库的主要库模块。
核心功能
此模块涵盖用于构建 OpenCV 应用程序的基本数据结构，例如标量、点、范围等。除此之外，它还包括用于存储图像的多维数组 Mat。在 OpenCV 的 Java 库中，此模块作为一个名为 org.opencv.core 的包包含在内。
图像处理
此模块涵盖各种图像处理操作，例如图像过滤、几何图像变换、颜色空间转换、直方图等。在 OpenCV 的 Java 库中，此模块作为一个名为 org.opencv.imgproc 的包包含在内。
视频
此模块涵盖视频分析概念，例如运动估计、背景减法和对象跟踪。在 OpenCV 的 Java 库中，此模块作为一个名为 org.opencv.video 的包包含在内。
视频 I/O
此模块使用 OpenCV 库解释视频捕获和视频编解码器。在 OpenCV 的 Java 库中，此模块作为名为 org.opencv.videoio 的包包含在内。
calib3d
此模块包括有关基本多视图几何算法、单相机和立体相机校准、对象姿态估计、立体对应和 3D 重建元素的算法。在 OpenCV 的 Java 库中，此模块作为名为 org.opencv.calib3d 的包包含在内。
features2d
此模块包括特征检测和描述的概念。在 OpenCV 的 Java 库中，此模块包含在名为 org.opencv.features2d 的包中。
Objdetect
此模块包括对预定义类（如面部、眼睛、杯子、人、汽车等）的对象和实例的检测。在 OpenCV 的 Java 库中，此模块包含在名为 org.opencv.objdetect 的包中。
Highgui
这是一个易于使用的界面，具有简单的 UI 功能。在 OpenCV 的 Java 库中，此模块的功能包含在两个不同的包中，即 org.opencv.imgcodecs 和 org.opencv.videoio。
OpenCV 简史
OpenCV 最初是英特尔的一项研究计划，旨在为 CPU 密集型应用程序提供建议。它于1999年正式推出。
- 2006年，它的第一个主要版本OpenCV 1.0发布。
- 2009年10月，第二个主要版本OpenCV 2发布。
- 2012年8月，OpenCV被非营利组织OpenCV.org接管。
