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本文介绍了计算机视觉的基础，并详细探讨了OpenCV库中16个核心函数，包括图像读取、颜色空间转换、图像大小调整、旋转、翻译、阈值处理、自适应阈值、图像分割、按位操作、边缘检测、过滤、轮廓检测、SIFT和SURF特征检测以及特征匹配。这些函数是理解和应用计算机视觉模型的关键，适合初学者掌握。
Introduction
计算机视觉是目前任何行业中最热门的领域之一。由于技术和研究的快速发展，它正在蓬勃发展。但对于新手来说，这可能是一个令人生畏的空间。数据科学家在转向计算机视觉时面临一些共同的挑战，包括：
- 我们如何清理图像数据集？图像有不同的形状和大小
- 一直存在的获取数据的问题。我们应该在构建计算机视觉模型之前收集更多图像吗？
- 学习计算机视觉模型是否必须学习深度学习？我们可以不使用机器学习技术吗？
- 我们可以在自己的机器上构建计算机vsiion模型吗？不是每个人都可以访问GPU和TPU！
我当然遇到了大部分挑战，我相信大多数人也必须拥有这些挑战。这些是作为计算机视觉初学者提出的正确问题 - 这是个好消息！你是在正确的地方。
在本文中，我们将通过令人敬畏的OpenCV库回答大部分问题。它像计算机视觉任务的灯塔一样突出，很容易成为最受欢迎的CV库。
但OpenCV有一个警告 - 为新手导航可能有点困难。 OpenCV中有许多可用的功能，但它可能会变得令人生畏：
- 了解各种可用功能
- 仪表用于您的特定问题的功能
我个人认为学习如何导航OpenCV对于任何计算机视觉爱好者来说都是必须的。 因此，我决定写这篇文章，详细介绍OpenCV中的不同（常见）函数，它
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