关于OpenCV 从基础到深入的详解——第一部分引言

一、引言

（一）计算机视觉与 OpenCV 的概述

1. 计算机视觉的发展历程与应用领域

计算机视觉作为一门交叉学科，融合了计算机科学、数学、物理学、神经科学等多个领域的知识，其发展历程见证了人类在模拟和理解视觉感知方面的不懈努力。

早期的计算机视觉研究可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时科学家们开始尝试让计算机理解和处理图像。最初的研究主要集中在简单的图像分析任务，如字符识别等。在这个阶段，由于计算能力的限制和算法的不成熟，进展较为缓慢。

20 世纪 60 - 70 年代，随着数字图像处理技术的兴起，计算机视觉研究开始加速。科学家们致力于开发能够从图像中提取基本特征的算法，例如边缘检测和区域分割等。这些工作为后续更复杂的视觉任务奠定了基础。

到了 20 世纪 80 - 90 年代，随着计算机硬件性能的提升和机器学习技术的初步应用，计算机视觉迎来了新的发展机遇。研究人员开始探索基于模型的视觉方法，尝试建立三维物体模型并从二维图像中恢复物体的三维信息。同时，神经网络等新兴技术也开始在计算机视觉领域崭露头角，尽管当时神经网络的计算资源需求和训练难度限制了其广泛应用。

进入 21 世纪，计算机视觉领域取得了突破性的进展。大规模数据集的出现，如 ImageNet，为基于数据驱动的方法提供了丰富的素材。深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）的发展，彻底改变了计算机视觉的面貌。CNN 在图像分类、目标检测、图像分割等众多任务中取得了超越传统方法的卓越性能。如今，计算机视觉技术已经广泛应用于各个领域。

在安防领域，计