初识OpenCV
简介
提及计算机视觉（computer vision），就不得不提起图像处理（image processing）。虽然两者没有明确的界线，但是通常将图像处理理解为计算机视觉的预处理过程。因此，在介绍计算机视觉之前，有必要先介绍图像处理。
图像处理一般指数字图像处理（digital image processing），是通过数学函数和图像变换等手段，对二维数字图像进行分析，从而获得图像数据中的潜在信息。其内容通常包括图像压缩、图像增强与复原，以及匹配、描述和识别三大部分，涵盖了噪声去除、图像分割、特征提取等多种处理方法与技术。
计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学，即利用计算机来模拟人的视觉机理。它通过摄像头代替人眼，对目标进行识别、跟踪和测量，并通过对视觉数据的处理获取更深层次的信息。例如，通过三维重建技术对环绕建筑物一周的视频进行分析，可以在计算机中重构出建筑物的三维模型；又如，通过安装在车辆上的摄像头拍摄前方场景，可以推断车辆是否能够顺利通过前方区域，从而辅助决策。
对于人类来说，通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情，因此有些人会误认为实现计算机视觉也是一件简单的事情，但事实并非如此。计算机视觉本质上是一个“逆问题”，即通过观测到的信息去恢复被观测物体或环境的信息。在这个过程中往往会丢失部分信息，导致信息不完整，从而增加问题的复杂性。例如，在使用单个摄像头拍摄场景时，由于缺失了距离信息，常常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此，计算机视觉仍然是一项具有挑战性的研究领域，还有很长的发展道路要走。
无论是图像处理还是计算机视觉，本质上都需要在计算机中处理数据。因此，研究人员必须面对一个棘手的问题——如何将研究成果通过代码实现并进行仿真验证。在这一过程中，经常会遇到重复编写基础功能程序的问题，也就是人们常说的“重复造轮子”。
为了给研究人员提供“现成的车轮”，英特尔（Intel）公司提出了开源计算机视觉库（Open Source Computer Vision Library，OpenCV）的概念。该库集成了大量图像处理与计算机视觉领域的通用算法，从而有效避免重复和低效的开发工作，OpenCV 也因此应运而生。
OpenCV 由一系列 C 语言函数和 C++ 类构成。除了支持 C/C++ 开发外，还支持 C#、Ruby 等编程语言，并提供 Python、MATLAB、Java 等语言接口，可运行于 Linux、Windows、macOS、Android 和 iOS 等多种操作系统。OpenCV 的出现极大地优化了计算机视觉算法验证的流程，因此受到了众多研究者的青睐。
经过二十多年的发展，OpenCV 已成为计算机视觉领域最重要的工具之一。
参考资料
视频教学：https://www.bilibili.com/video/BV1jk4y1i7gN
图书教学：https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7209964621702
参考代码：https://github.com/tungchiahui/OpenCV_Projects