本文探讨了如何使用OpenCV和Python结合计算机视觉与机器学习，创建智能视觉系统。通过OpenCV的图像处理功能和Python的机器学习库，如支持向量机（SVM），实现图像分类、目标检测等任务，展示了两者结合的强大潜力。
OpenCV与机器学习的结合：探索计算机视觉和智能算法的交汇点
计算机视觉和机器学习是两个快速发展的领域，它们在各自的领域中都取得了巨大的成功。然而，当它们相互结合时，就会产生更加强大和创新的应用。本文将探讨如何使用OpenCV和Python来结合计算机视觉和机器学习，以创建具有高级功能的智能视觉系统。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它支持多种编程语言，包括Python。与此同时，Python是一种流行的编程语言，具有丰富的机器学习库，如NumPy、Scikit-learn和TensorFlow。通过结合OpenCV和Python中的机器学习库，我们可以在计算机视觉任务中应用强大的机器学习算法。
首先，我们需要安装OpenCV和Python的机器学习库。可以使用pip命令在Python环境中安装它们。安装完成后，我们可以开始编写代码。
import cv2
import numpy as np
from sklearn
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