OpenCV简介

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它可以用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。OpenCV最初是由英特尔公司开发的，后来成为了开源项目，现在由OpenCV开源社区维护。OpenCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括图像滤波、边缘检测、图像分割、特征提取、目标检测、人脸识别等。它支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，可以在不同的操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等。OpenCV的优点在于它的简单易用性和高效性。它提供了丰富的工具和算法，使得开发者可以快速地构建计算机视觉应用程序。同时，OpenCV使用C++编写，具有高效的计算性能，可以处理大规模的图像和视频数据。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以帮助开发者快速构建高效的图像处理和计算机视觉应用程序。它的开源性和跨平台性使得它成为了一个广泛使用的工具。

课程优势

        由于市面上的书本或者视频、博客等大多是以Python为基础进行OpenCV讲解，以这种方式的目的主要是Python的语言较为简单、上手容易。但是在工业上大多数图像处理都是基于C++进行开发，这样在真正步入企业的时候大多数人对C++都很茫然（本人就是）。C++相比于Python进行图像处理主要有以下几个好处：

         （1）C++和Opencv比python开发项目更快速：C++是一种编译型语言，与Python相比，它的执行速度更快。Opencv是一个基于C++的计算机视觉库，也是一个高性能的库。因此，使用C++和Opencv开发项目可以获得更快的执行速度；

         （2）C++和Opencv比Python开发项目更稳定：C++是一种静态类型语言，可以在编译时发现许多错误，而Python是一种动态类型语言，只有在运行时才会发现许多错误。因此，使用C++和Opencv开发项目可以获得更稳定的代码；

        （3）C++和Opencv比Python开发项目更容易进行优化：C++和Opencv是高性能的库，可以通过优化代码来提高执行速度。C++和Opencv提供了许多优化技术，如多线程、SIMD指令等，可以使代码更高效。

        （4） C++和Opencv比Python开发项目更适合于大型项目：C++和Opencv是用于开发大型项目的强大工具。它们可以处理大量的数据和复杂的算法，因此适合于开发大型项目。

        （5）C++和Opencv比python开发项目更容易与其他语言集成：C++是一种通用的编程语言，可以与其他语言集成。Opencv也可以与其他库和语言集成。因此，使用C++和Opencv开发项目可以更容易地与其他语言进行集成。

基于以上优势，本人准备以C++编程语言开设一门较为系统的课程方面大家提前了解到C++对图像的处理流程。

本人简介

本人研究生学历、具有四年的图像开发经验，其中包含了AI图像处理技术以及传统图像算法处理技术。具有三段的工作经验,分别在科大讯飞、快克智能、泰禾智能以及目前的公司，CSDN拥有粉丝1.6万。

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课程目录

第一章序言

        1.课程简介

        2.C++Open CV本课程学习规划

第二章 Open CV基础

        1.开发环境的安装

        2.搭建第一个小项目

        3.单张图像进行读写操作及代码实现

        4.多张图像进行读写操作及代码实现

        5.不同通道三种方式对图像像素进行遍历及代码实现

        6.不同通道三种方式对图像像素进行遍历

        7.常用的数据结构与函数

        8.本地以及实时视频处理原理及程序设计

第三章图像基本操作

        1.Mat对象的解析

        2.图像混合及代码实现

        3.改变图像的亮度与对比度原理及代码实现

        4.图像中绘制形状与添加文字原理及代码实现

        5.图像颜色通道的分离与合并原理及代码实现

        6.灰度化与二值化原理及代码实现

        7.阈值操作原理与代码实现

第四章图像处理

        1.阈值操作原理与代码实现

        2.非线性滤波原理及代码实现

        3.形态学基本操作原理及代码实现

        4.图像边缘处理

        5.上采样与下采样原理与代码实现

        6.卷积与自定义线性滤波

        7.几种不同的算子原理及代码实现

        8.边缘检测与Canny算子

        9.霍夫变换原理及代码实现

        10.不同通道图像直方图原理及代码实现

        11.关于直方图的相关应用及代码实现

        12.模板匹配算法原理及代码实现

        13.轮廓发现原理及代码实现

        14.凸包之Graham扫描法与Jarvis步进法详解

        15.矩概念与图像矩详解

第五章项目实战

        项目1：去除发票中的印章区域

        项目2：小物体计数

        项目3：车牌检测与图像分割