OpenCV4 是一个强大的计算机视觉库，广泛用于图像处理和视频分析任务。本教程主要围绕OpenCV中的图像加载、显示、保存以及对图像进行算术操作、位操作和统计分析等基本操作展开。
图像文件的加载是通过`imread`函数完成的。默认情况下，OpenCV使用BGR色彩空间加载彩色图像，但也可以选择加载灰度图像或其他格式的图像。例如，`IMREAD_UNCHANGED`保留图像原始格式，`IMREAD_GRAYSCALE`将彩色图像转换为灰度，而`IMREAD_COLOR`则始终加载为彩色图像。
显示图像则由`imshow`函数负责，它支持大多数图像格式，但不支持透明通道。`imwrite`函数用于保存图像，支持多种格式，并允许用户自定义保存参数。
在OpenCV中，`Mat`是核心的数据结构，代表图像数据。它包含了图像的头部信息（如尺寸、通道数、类型等）和实际数据块。`Mat`对象可以是单通道或多通道的，其类型与图像深度对应，如8位无符号（CV_8U）、16位无符号（CV_8S）等，以及单通道（如CV_8UC1）或多通道（如CV_8UC3）。
创建`Mat`对象的方法包括：从现有图像创建，创建空白对象，设置特定值的矩阵，以及创建单通道或多通道图像。访问和遍历`Mat`中的像素值是图像处理的基础，可以通过索引或迭代器实现。
在图像算术操作方面，我们可以执行加减乘除来改变图像的亮度和对比度。例如，通过加法可以调整图像亮度，而`addWeighted`函数可以更精细地调整亮度和对比度，甚至模拟透明效果。这些操作要求输入图像的大小和类型一致，以避免数据溢出。
位操作是另一种重要的图像处理手段，包括与（AND）、或（OR）、非（NOT）和异或（XOR）。这些操作可以用于图像掩模，例如选择性地修改图像的某些区域。通过设置掩模（mask），我们可以指定仅对图像的特定部分进行操作，这对于实现区域操作（ROI）非常有用。
OpenCV提供了计算图像像素值的统计信息，如最大值、最小值、均值和方差，以及像素分布。这些信息对于理解图像的整体特性，以及在处理和分析中做出决策至关重要。
OpenCV4 图像处理与视频分析教程涵盖了从基本的图像读取和显示，到复杂的算术和位操作，再到像素统计分析的一系列功能。这些知识点构成了计算机视觉和图像处理的基础，对于开发视觉应用或进行图像分析的开发者来说，是不可或缺的工具和概念。
