OpenCV学习路线图

下面是针对初学者设计的一个学习路线图：

路线图 

第1周：计算机视觉和OpenCV概述

• 介绍计算机视觉及其应用领域
• 讨论OpenCV的历史、特点和工作原理
• OpenCV的安装和配置（Windows/Linux/macOS）
• 了解OpenCV的基本数据结构（cv::Mat等）

第2周：OpenCV基础

• 图像的基本操作（读取、显示、保存图片）
• 图像的属性（色彩空间、像素访问与修改）
• 图像的几何变换（缩放、旋转、剪切）

第3周：图像处理

• 图像阈值操作、二值化
• 平滑和滤波（模糊、中值滤波等）
• 边缘检测和图像梯度
• 形态学操作（腐蚀、膨胀、开操作、闭操作）

第4周：特征检测与描述

• 角点检测（Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测）
• 边缘检测（Canny边缘检测）
• 关键点检测和特征描述（SIFT、SURF、ORB）

第5周：图像分割与识别

• 轮廓检测与分析
• 对象检测（Haar级联分类器、HOG+SVM方法）
• 简单的图像分类实践

第6周：视频分析

• 读取、显示和保存视频
• 帧间差分和背景减除
• 光流法跟踪运动对象