OpenCV入门指南：基础概念与数据结构详解

OpenCV学习笔记深入探讨了图像处理领域的基础概念，包括但不限于： 1. 图像与灰度： - 图像被视为连续函数f(x,y,t)，静态图像则不随时间变化，用矩阵形式表示。 - 灰度图像是一种单色图像，通过亮度值（通常用8位量化表示）反映从黑到白的过渡。 2. 离散化与量化： - 图像采样是数字化过程，采样间隔需满足采样定理。 - 量化是将连续灰度值转换为有限数量的数字等级，过少的量化可能导致伪轮廓的出现。 3. 空间关系与距离： - 城市街区距离仅限于水平和垂直移动，而棋盘距离允许对角线移动。 - 邻接性涉及像素间的连接，如4-邻接和8-邻接。 4. 区域与边界： - 区域是由相连像素构成的集合，具有连通性，可以识别出图像中的物体。 - 边界是区域之间分界的点集，边缘则是图像局部特征的体现，与像素梯度相关。 5. 图像分析工具： - 直方图用于分析灰度分布，反映图像的亮度对比度。 - 对比度是物体亮度与背景亮度的比较，影响图像的可读性和视觉效果。 - 噪声是图像质量的敌人，分为多种类型，如白噪声，其功率谱保持恒定。 - 信噪比(SNR)衡量图像质量，是噪声功率与有用信号功率的比例。 6. 数据结构在图像处理中的应用： - 图像数据结构层次分明，从底层的像素矩阵到高层的关系模型，如分割图像、几何表示和关系模型。 - 矩阵用于存储和处理图像数据，链表用于边界描述，图则用于整体描述图像区域之间的关系。 通过掌握这些基础概念，学习者能够更好地理解和操作OpenCV库，进行图像处理、特征检测、物体识别等任务。后续的学习可能涉及更复杂的算法和技术，如边缘检测、特征提取、机器学习在计算机视觉中的应用等。