“视觉”是人类和动物最重要的感觉。 计算机视觉（Computer Vision）是指利用计算机实现人类视觉功能——对客观世界中v个三维场景的感知、识别和理解。
因为人类是被赋予视觉的生物，所以很容易错误地认为“计算机视觉也是一项非常简单的任务”。然而，大多数机器视觉系统仍处于非常简单和原始的阶段。
和OpenCV（开源计算机视觉库）是一个基于开源分发的跨平台计算机视觉库。它实现了图像处理和计算机视觉中许多常见的算法。 ，提供计算机视觉问题解决工具。
正因为如此，对于想要进入嵌入式行业的同学来说，学习OpenCV是很有必要的。新年伊始，讯威又推出新作——《iTOP-3568开发板机器视觉OpenCV开发手册》
1教程内容
本教程将介绍OpenCV的基本概念、基本图像操作、如何使用OpenCV处理图像、线性滤波和非线性滤波、形态学滤波、边缘检测。 ，以帮助开发者参考。
2 OpenCV 的优势
1.编程语言OpenCV基于C++实现，同时还提供python、Ruby ，Matlab 和其他语言界面。 OpenCV-Python 是 OpenCV 的 Python API，它结合了 OpenCV C++ API 和 Python 语言的最佳功能。本教程手册将使用OpenCV-Python进行学习。
2。跨平台 OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows、Linux、OS、。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发。
3。活跃的开发团队自2000年公开第一个预览版以来，现已更新至OpenCV4.5.3。
4。丰富的API完整传统计算机视觉算法，涵盖主流机器学习算法，同时增加对深度学习的支持。
3 教程目录
第 1 章了解 OpenCV
1.1 什么是计算机视觉
1.2 什么是 OpenCV
1.3 OpenCV的优点
1.4 什么是 OpenCV-Python
1.5 OpenCV-Python安装
第二章 图像基本操作
2.1 来自计算机的图像
2.2 读取图像文件
2.3 写入图像文件信息
2.4 视频处理中
2.4.1 读取视频文件
2.4.2 视频播放
第三章使用OpenCV处理图像
3.1 颜色转换
3.2 ROI区域
3.2.1 位置提取ROI
3.2.2 颜色通道提取ROI
3.3 边界填充
3.4 图像阈值分割
3.4.1 全阈值分割
3.4.2 自适应阈值分割
3.5 图像绘制
3.5.1 画线
3.5.2 绘制矩形
3.5.3 画圆
3.5.5 多边形绘制
3.5.6 文字添加
3.6 图像几何变换
3.6.1 图像缩放
3.6.2 图像翻转
3.6.3 图像旋转
3.7 图像融合
第四章线性滤波和非线性滤波
4.1 什么是过滤
4.2 平均滤波器
4.3 盒式过滤器
4.4 高斯滤波器
4.5 中值滤波器
4.6 双边过滤
第 5 章形态过滤
5.1 形态学运算简介
5.2 扩展操作
5.3 腐蚀操作
5.4 开放操作
5.5 封闭式运行
5.6 梯度运算
5.7 高帽操作
5.8 黑帽操作
第 6 章 边缘检测
6.1 边缘检测概述
6.2Sobel算子边缘检测
6.3Scharra过滤器操作员边缘检测
6.4 Laplacian 算子边缘检测
6.5 Can任何操作员边缘检测
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