结合OpenCV与计算机视觉

计算机视觉是一门跨学科的科学领域，研究计算机如何从数字图像或视频中获得高层次的理解。计算机视觉是世界范围内组织和学术界发展最快的领域之一。增长背后的原因包括处理能力的可负担性、开源计算机视觉算法，当然还有更便宜的相机的可用性。计算机视觉使计算机和系统能够从数字照片、视频和其他视觉输入中提取有用的信息，并根据这些信息采取行动或提供建议。此外，计算机视觉赋予机器感知、观察和理解的能力，就像人工智能赋予机器思考的能力一样。

由于其性质，计算机视觉被应用于包括能源、公用事业、制造业和汽车在内的多个行业，并且市场仍在迅速扩大。OpenCV是一个机器学习库，旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础设施，并促进机器感知在商业产品中的使用。对于那些不了解的人来说，计算机科学中的库是可以在编程代码中引用的文件，程序，例程，脚本或函数的集合。OpenCV是为计算效率而设计的，包括对实时应用程序的强烈关注。OpenCV旨在为计算机视觉应用程序提供标准基础设施，使用户可以访问2500多种传统和尖端算法。这些算法可用于识别人脸、去除红眼、识别物体、提取物体的3D模型、跟踪移动物体、将大量帧拼接成高分辨率图像等等。

什么是开放计算机视觉库(OpenCV)?

OpenCV广泛应用于图像处理。它可以读取和存储图片、视频、矩阵运算、统计、图像处理等。它可用于目标跟踪、人脸识别、纹理分析、动态视频图像处理等。

OpenCV提供了一个简单的GUI界面，例如在屏幕上显示图像，在窗口上添加滑块，检测鼠标和键盘输入，方便我们验证或呈现结果。但是，由于OpenCV最初的设计重点是算法的处理，对系统硬件的支持和接口组件的完整性都不高，所以如果要开发一个完整的C/ c++应用程序，仍然需要使用Qt、应用程序框架。OpenCV提供的函数便于我们推导更高级的图像处理算法。这部分类似于MATLAB的函数，但执行速度比MATLAB快得多，通常比用C/ c++编写的函数要快。除了C/ c++之外，OpenCV还支持其他编程语言，如Java或Python，这些语言可以支持相当多的程序。

OpenCV可以应用在哪里?

OpenCV包含几个实时计算机视觉函数库。因此，OpenCV被广泛应用于图像处理，如实时人脸检测与识别、物体识别、运动识别、物体跟踪、动态视频等，在捕获图像后进行识别。与机器学习和深度学习、计算机视觉、人工智能(AI)相关的函数库，应用于生活和工作中，如自动泊车、辅助驾驶、车道偏差检测等技术。它与目标检测密切相关。该技术在工业生产线上的更多应用，提高产品的缺陷率，以及物体检测的准确性一直是大家关注的焦点，期待OpenCV能带来不一样的贡献。

OpenCV的常见应用领域如下:

• 图像处理。
• 人机界面(HCI)
• 对象标识。
• 图像切割。
• 人脸识别。
• 运动检测。
• 场景重构(运动结构)。
• 立体和多相机校正和深度计算。
• 移动机器人视觉。

什么是计算机视觉?

计算机视觉是将静止图像或视频数据转换为未来的决策或新的表达方式的过程，所以这些转换都是为了达到一定的目的。

计算机视觉的基本概念-图像分割:

从图像的其他部分中分离和提取特定区域的过程称为图像分割。由于图像分割过程是对图像中的前景对象和背景进行区分的，所以通常称为图像二值化过程。图像分割在图像分析、图像识别、图像检测等方面具有重要意义。

在计算机视觉领域，分割是指将数字图像细分为多个图像子区域的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示，使其更容易理解和分析。图像分割就是在位图图像中固定物体和边界。图像分割是对图像中的每个像素进行标记的过程，使具有相同标记的像素具有一些共同的视觉属性。图像分割的结果是图像上的子区域的集合或从图像中提取的轮廓线的集合(边缘检测)。子区域中的每个像素在某些特征或计算特征(如颜色、亮度和纹理)的度量下是相似的。相邻区域在某一特征的度量下差别很大。

在图像分割的过程中，图像可以看作是一个由像素组成的有序集合，图像分割就是将这个集合按照一定的规则划分为若干个子集的过程。在图像分割的过程中，图像可以看作是一个由像素组成的有序集合，图像分割就是将这个集合按照一定的规则划分为若干个子集的过程。

图像分割方法:

• 阈值法:该方法是根据图像灰度值的分布特征确定一定的阈值，进行图像分割。
• 边界分割法:该方法通过检测封闭某一区域的边界来进行图像分割。通俗地说，这种方法沿着封闭的边缘线把它所包围的区域切掉。
• 区域提取法:这类方法的特点是根据特定区域与其他背景区域的差异进行图像分割。