【自制视频课程】C++OpnecV基础35讲——第一章前言_c++ opencv前置课有哪些-优快云博客

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供图像处理和视觉算法，适用于多平台和多种编程语言。学习OpenCV能理解图像滤波、特征提取、目标检测等技术，应用在医疗、安防等领域。课程涵盖了OpenCV基础、图像处理、特征提取、目标检测及深度学习在计算机视觉中的应用。

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为什么要学习OpenCV？

        首先，opencv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，可以帮助我们快速地开发出高质量的图像处理应用程序；

        其次，opencv是一个开源库，可以免费使用和修改，这为我们提供了一个学习和研究计算机视觉的良好平台；

        最后，opencv是一个跨平台的库，支持多种操作系统和编程语言，包括C++、Python和Java等，这使得我们可以在不同的平台上开发出具有高度可移植性的图像处理应用程序。

学习opencv可以帮助我们掌握各种图像处理和计算机视觉算法，如图像滤波、特征提取、目标检测、人脸识别等。这些算法可以应用于各种领域，如医疗、安防、交通、娱乐等。例如，在医疗领域，我们可以使用opencv中的图像分割算法来分割医学图像，以便医生更好地诊断疾病。在安防领域，我们可以使用opencv中的目标检测算法来检测和跟踪人员和车辆，以保障公共安全。在交通领域，我们可以使用opencv中的车辆识别算法来实现智能交通系统，提高交通效率。以及我们可以使用opencv中的人脸识别算法来实现人脸识别门禁系统，提高安全性。

        因此，学习opencv它可以帮助我们掌握各种图像处理和计算机视觉算法，应用于各种领域。同时，opencv是一个开源跨平台的库，可以免费使用和修改，为我们提供了一个学习和研究计算机视觉的良好平台。

C++OpenCV学习规划

        1. OpenCV基础知识：首先，学生应该了解OpenCV的基础知识，包括图像的读取、显示、保存以及像素操作等基本操作。

        2. 图像处理算法：接学生应该学习一些常见的图像处理算法，例如滤波、边缘检测、二值化、形态学操作等。

        3. 特征提取与描述：学生应该学习如何提取图像中的特征，并将其描述为向量或描述符。这包括SIFT、SURF、ORB等算法。

        4. 目标检测与跟踪：学生应该学习如何使用OpenCV实现目标检测和跟踪。这包括Haar特征检测、HOG+SVM、卡尔曼滤波等算法。

        5. 深度学习与计算机视觉：最后，学生应该学习如何使用深度学习来解决计算机视觉问题。这包括使用OpenCV和TensorFlow/Keras实现卷积神经网络、循环神经网络等算法。