OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的图像处理和计算机视觉库，主要由C++编写，同时也支持Python、Java等其他语言。本教程是OpenCV编程的中文简介，旨在为初学者提供快速入门的指导，无需深入阅读冗长的官方手册。
### 1. OpenCV的特点
#### (1) 总体描述
OpenCV是一个跨平台的库，广泛应用于实时图像处理、计算机视觉以及机器学习等领域。它提供了大量的函数和算法，用于图像分析、识别、特征提取等任务。
#### (2) 功能
OpenCV包含了图像和视频的读取、显示、处理、存储功能，以及各种图像变换、滤波、特征检测、物体识别等功能。此外，还支持机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林等。
#### (3) OpenCV模块
OpenCV由多个模块组成，如core基础模块、imgproc图像处理模块、highgui图形用户界面模块、videoio视频处理模块等，每个模块都专注于特定的视觉任务。
### 2. 学习资源
#### (1) 参考手册
OpenCV的官方文档详尽介绍了库中的每个函数和类，是学习的重要参考资料。
#### (2) 网络资源
包括OpenCV的官方网站、社区论坛、博客文章等，提供了丰富的教程、示例代码和问题解答。
#### (3) 书籍
多本专门介绍OpenCV的书籍，如《Learning OpenCV》和《OpenCV Python Tutorial》，可以帮助深入理解OpenCV的原理和应用。
#### (4) 示例代码
OpenCV源码中的样例程序可以帮助理解库的用法。
### 3. OpenCV命名规则
#### (1) 函数名
通常以cv或cv2开头，后面跟着描述功能的单词或短语。
#### (2) 矩阵数据类型
主要使用`Mat`类表示矩阵，可以存储图像数据。
#### (3) 图像数据类型
如`IplImage`（旧版本）和`cv::Mat`（新版本），表示图像对象。
#### (4) 头文件
通常包含头文件如`<opencv2/opencv.hpp>`来引入所有必要的函数和类。
### 4. 编译建议
针对不同操作系统，如Linux和Windows，有不同的编译和链接方法，通常需要配置OpenCV的库路径和头文件路径。
### 5. GUI指令
OpenCV提供了一些基本的图形用户界面（GUI）指令，如创建和关闭窗口、加载和显示图像、处理鼠标和键盘事件等。
### 6. 基本数据结构
#### (1) 图像数据结构
`IplImage`（旧）和`cv::Mat`（新）是两种主要的图像数据结构，用于存储图像数据。
#### (2) 矩阵与向量
`Mat`类不仅用于图像，也可以表示一般的矩阵和向量。
#### (3) 其他结构
包括点、矩形、标量等，用于描述图像的几何形状和数值。
### 7. 图像处理
#### (1) 内存管理
涉及图像的分配、释放、复制以及设置和获取感兴趣区域（ROI）和通道（COI）。
#### (2) 读写操作
`imread`和`imwrite`函数用于读取和保存图像文件。
#### (3) 访问像素
可以直接或间接访问图像的像素值，进行像素级别的操作。
这个简介教程覆盖了OpenCV的基本概念和常用功能，适合初学者快速上手。随着对OpenCV的深入学习，可以进一步探索更复杂的计算机视觉算法和应用。
