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引言： 

图像处理和计算机视觉的发展，离不开计算机技术的不断发展和创新。开源计算机视觉库 OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，已经成为了许多专业和非专业用户的首选工具。本文旨在为读者提供一份 OpenCV4.9.0 版本的简要使用说明，介绍 OpenCV 常见算法的应用和相应的编程示例。我们将介绍 OpenCV 的基本功能和基本操作，包括图像读取存储、颜色空间转换、边缘检测、特征提取、图像平滑、图像分割等。通过本文，读者将学会如何使用 OpenCV 的各种功能，从而更好地进行图像和视频处理、计算机视觉相关领域和应用的开发。

注意：本文部分章节都未实现大家可以前往管网查看英文版本，本人博客将逐步进行相关文章的编写。

• 介绍
• OpenCV 教程
• OpenCV-Python 教程
• OpenCV.js教程
• contrib 模块教程
• 常见问题解答
• 书目
• 主要模块：
  • 核心。核心功能
  • imgproc。图像处理
  • IMGcodecs。图像文件读写
  • 视频IO。视频 I/O
  • 高级。高级 GUI
  • 视频。视频分析
  • 校准3D。相机校准和 3D 重建
  • 功能2D。2D 特征框架
  • objdetect。目标检测
  • DNN的。深度神经网络模块
  • 机器学习。
  • 弗兰。多维空间中的聚类和搜索
  • 相片。计算摄影
  • 拼接。图像拼接
  • 加皮。图形 API
• 额外模块：
  • 阿尔法马特。阿尔法消光
  • 阿鲁科。Aruco 标记，模块功能已移至 objdetect 模块
  • BGSEGM的。改进的背景-前景分割方法
  • 生物启发。受生物启发的视觉模型和衍生工具
  • cannops。昇腾后端的操作。
  • 卡利布。用于 3D 重建的自定义校准图案
  • 库达里特姆。矩阵上的操作
  • cudabgsegm。背景细分
  • cudacodec。视频编码/解码
  • cudafeatures2d。特征检测和描述
  • cudafilters。图像过滤
  • 库代姆普罗克。图像处理
  • 库达遗产。旧版支持
  • cudaobjdetect。目标检测
  • Cudaoptflow。光流
  • cudastereo。立体声对应
  • Cudawarping。图像变形
  • 库德夫。设备层
  • 用于计算机视觉程序交互式可视化调试的 GUI
  • 数据。用于处理不同数据集的框架
  • dnn_objdetect。用于对象检测的 DNN
  • dnn_superres。用于超分辨率的 DNN
  • DPM。基于可变形零件的模型
  • 脸。人脸分析
  • *类型。使用 freetype/harfbuzz 绘制 UTF-8 字符串
  • 模糊。基于模糊数学的图像处理
  • 高密度纤维素。分层数据格式 I/O 例程
  • 痉挛。用于高效图像分割的分层特征选择
  • img_hash。该模块带来了不同图像哈希算法的实现。
  • intensity_transform。该模块带来了强度转换算法的实现，用于调整图像对比度。
  • 朱莉娅。OpenCV 的 Julia 绑定
  • line_descriptor。从图像中提取的行的二进制描述符
  • 麦克白图模块
  • optflow。光流算法
  • 卵子。OGRE 3D 可视化
  • phase_unwrapping。阶段解包 API
  • 情节。垫子数据的绘图函数
  • 质量。图像质量分析 （IQA） API
  • 快速。基于剪影的 3D 对象跟踪
  • 注册图像注册
  • RGBD的。RGB-深度处理
  • 显著性。显著性 API
  • SFM。运动结构
  • 形状。形状距离和匹配
  • 立体声。立体对应算法
  • structured_light。结构光 API
  • 超。超分辨率
  • surface_matching。表面匹配
  • 发短信。场景文本检测与识别
  • 跟踪。查询API
  • videos选项卡。视频防抖
  • 即 3D 展示台
  • wechat_qrcode。微信二维码检测器，用于检测和解析二维码。
  • xfeatures2d。额外的 2D 特征框架
  • ximgproc。扩展图像处理
  • xobjdetect。扩展目标检测
  • xphoto的。其他照片处理算法