opencv是什么？它有什么功能和特性？它值不值得我们去学习？我们该如何去学习呢？

本文主要是介绍opencv是什么？它有什么功能和特性？它值不值得我们去学习？我们该如何去学习呢？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.opencv是什么？

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，旨在提供一系列丰富的图像处理和计算机视觉算法，以及用于构建实时图像处理和机器视觉应用程序的开发工具。它最初由英特尔开发，现在由一个由自愿者组成的跨学科团队进行维护。

OpenCV提供了300多种算法，涵盖了对象识别、人脸检测和识别、图像分割、运动跟踪、立体视觉、摄像机标定等多个领域。它支持多种编程语言，包括C++、Python、Java和MATLAB，并且能够在多个操作系统上运行，如Windows、Linux、macOS以及基于ARM架构的嵌入式设备等。

OpenCV使用NumPy和其他科学计算库进行高效的数据处理，并支持GPU加速，从而能够处理大规模的图像和视频数据。它还提供了丰富的文档和示例代码，以帮助开发人员快速上手并加快开发速度。

由于其功能强大、易于使用且具有良好的跨平台性能，OpenCV被广泛应用于各种领域，包括智能交通系统、医疗影像分析、工业自动化、安防监控、机器人技术、增强现实等。它是计算机视觉领域中一个不可或缺的工具，为开发人员提供了丰富的功能和工具，以满足各种图像处理和机器视觉的需求。

2.功能详细介绍

OpenCV具有丰富的功能和特性，使其成为一款广受欢迎的计算机视觉库。以下是一些OpenCV的主要功能和特性：

1. 图像处理功能：OpenCV提供了各种强大的图像处理功能，包括图像滤波、边缘检测、缩放、旋转、颜色空间转换、直方图均衡化等。

2. 物体检测与识别：OpenCV包含了多种用于目标检测和识别的算法和模型，如Haar级联检测器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征检测器、深度学习模型等。

3. 人脸检测与识别：OpenCV提供了人脸检测器和人脸识别算法，用于检测人脸、识别特征点、生成人脸特征向量等任务。

4. 图像分割和图像融合：OpenCV包含了多种图像分割算法，如基于边缘、区域、像素等的分割方法，同时还提供了图像融合和重构的功能。

5. 模式匹配和特征提取：OpenCV支持模板匹配、特征点检测和描述符提取等功能，用于图像匹配、物体跟踪等任务。

6. 摄像机校准和立体视觉：OpenCV提供了摄像机校准算法、立体匹配算法等功能，可用于相机标定、三维重建等应用。

7. 实时图像处理：OpenCV支持实时视频流的处理和分析，能够实时处理来自摄像头的图像数据，并实时显示处理结果。

8. 机器学习支持：OpenCV集成了机器学习库（如ML库），提供了多种机器学习算法和工具，如支持向量机、随机森林、神经网络等。

这些功能和特性使OpenCV成为一款功能强大、灵活多样的计算机视觉库，适用于各种图像处理和计算机视觉应用的开发需求。同时，OpenCV的跨平台性和开源特性也使其受到广泛的关注和应用。

3.它值得我们去学习吗？

我认为学习OpenCV是非常值得的，特别是对于那些对计算机视觉和图像处理感兴趣的人士。以下是我认为学习OpenCV的一些重要原因：

1. 广泛应用：OpenCV是一款在计算机视觉领域应用非常广泛的库，它可以用于各种应用，如智能交通系统、医疗影像分析、安防监控、增强现实、机器人技术等。学习OpenCV可以帮助你在这些领域中获得更多的机会和挑战。

2. 强大功能：OpenCV提供了丰富而强大的图像处理和计算机视觉功能，包括图像滤波、特征检测、物体识别、人脸检测、运动跟踪等。通过学习OpenCV，你可以掌握这些功能并应用于实际项目中。

3. 跨平台支持：OpenCV支持多种编程语言和操作系统，因此可以在不同的平台上进行开发和部署。这使得OpenCV在各种环境下都能发挥作用，增加了它的灵活性和适应性。

4. 开源社区支持：OpenCV是一个开源项目，拥有庞大的开发者社区和文档资源。学习OpenCV可以让你受益于这个开源社区，获得更多的学习资料和技术支持。

5. 前景广阔：随着人工智能、机器学习和计算机视觉的快速发展，OpenCV作为计算机视觉领域的重要工具，具有很大的发展潜力。学习OpenCV可以让你跟上这些最新技术的发展，并为未来的职业发展奠定良好的基础。

总而言之，学习OpenCV是非常值得的，它不仅可以提升你的技术水平和竞争力，还可以为你在计算机视觉领域的职业发展打开更广阔的机会。如果你对图像处理和计算机视觉感兴趣，那么学习OpenCV将会是一个非常有益的选择。

4.我们该如何去学习呢？

学习OpenCV可以通过以下方式进行，这里我为大家提供了详细的介绍：

1. 官方文档：OpenCV官方网站提供了详细的文档和教程，包括官方文档、示例代码以及相关资源下载。你可以通过阅读官方文档来了解OpenCV的基本概念、API接口以及使用方法。官方文档地址为：https://docs.opencv.org/

2. 在线课程：有许多在线课程提供了关于OpenCV的学习内容，例如Coursera、Udemy、edX等平台上都有相关的教学课程。这些课程往往包括视频教学、实践项目和测验等，可以帮助你系统地学习OpenCV的理论和实践技能。

3. 图书教程：有很多经典的书籍介绍了OpenCV的基础知识和高级应用技巧，如《学习OpenCV 4计算机视觉编程》、《OpenCV实战》等。通过阅读这些书籍，你可以更深入地理解OpenCV的原理和应用。

4. 实践项目：通过做一些实际的项目来学习OpenCV，可以帮助你更好地掌握其应用技能。可以选择一些简单的项目开始，比如人脸检测、目标追踪、图像滤波等，逐步提升自己的技能水平。

5. 参与开源社区：OpenCV拥有庞大的开源社区，你可以通过参与开源项目、提交代码、提出问题等方式积极参与到社区中，从而学习到更多实际经验和知识。

6. 实验室和课程：如果你是在学校或科研机构学习，可以尝试加入实验室或参与相关课程，通过实验和导师的指导来学习OpenCV的理论和实践应用。

学习OpenCV需要结合多种方式，包括阅读文档、参与课程、实践项目等，以及积极参与社区和实验室等活动。通过多样化的学习方式，可以更全面地掌握OpenCV的知识和应用技能，为将来的实践应用打下坚实的基础。

5.实战代码

最后我为大家推荐20个opencv计算机视觉的GitHub实战项目：

1. OpenCV： https://github.com/opencv/opencv
2. OpenCV Contrib： https://github.com/opencv/opencv_contrib
3. OpenCV-Python：https://github.com/skvark/opencv-python
4. SimpleCV：https://github.com/sightmachine/SimpleCV
5. Deep Learning for Computer Vision with Python：https://github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-for-Computer-Vision-with-Python
6. pyimagesearch：https://github.com/jrosebr1/pyimagesearch
7. OpenCV-Python-Tutorials：https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials
8. OpenCV Computer Vision with Python：https://github.com/jesolem/PCV
9. OpenCV.js：https://github.com/opencv/opencv.js
10. OpenCV Face Recognition：https://github.com/informramiz/opencv-face-recognition
11. DLib：https://github.com/davisking/dlib
12. OpenCV Object Tracking：https://github.com/abewley/sort
13. Sign-Language-Interpreter：https://github.com/akshitac8/Sign-Language-Interpreter
14. OpenCV.js Real-time Image Processing：https://github.com/ccrisan/opencvjs-realtime-image-processing
15. OpenCV-Based Real-Time Barcode and QR Code Scanner：https://github.com/ZBar/ZBar
16. OpenCV Motion Detection：https://github.com/hkirsman/opencv-motion-detection
17. Object Detection with OpenCV and Python：https://github.com/Spidy20/Object-Detection-with-OpenCV-and-Python
18. OpenCV Eye Blink Detection：https://github.com/kairess/eye_blink_detector
19. OpenCV-based Human Emotion Recognition：https://github.com/AnuraagReddy123/Emotion_Recognition
20. OpenCV Face and Eye Detection with Haar Cascades：https://github.com/parvezk/opencv-face-and-eye-detection