OpenCV计算机视觉学习资源解析

本资源集合包含以下资料，帮助学习者全面掌握OpenCV：

1. 学习OpenCV 3中文版:

• 涵盖OpenCV库的安装与配置（Windows、Linux、Mac OS）。
• 介绍OpenCV基本数据结构（Mat、IplImage）。
• 讲解基本图像操作：读取、显示、保存、颜色空间转换。
• 涵盖滤波操作：平滑滤波、边缘检测。
• 介绍特征检测（SIFT、SURF、ORB）和对象识别技术。

2. OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）:

• 提供实践教程，利用OpenCV进行图像处理和分析。
• 涵盖图像几何变换、图像分割、光流分析、视频处理。
• 涉及深度学习模块DNN，以及与TensorFlow、PyTorch结合应用。
• 探讨高级话题：SLAM、立体视觉。

3. 图像讲座-总集篇:

• 讲解图像处理基本理论：傅里叶变换、图像金字塔、图像数学模型。
• 介绍OpenCV之外的图像处理库和工具。
• 提供实用的图像处理技巧和实战项目。

通过学习这些资源，您将能够：

• 理解OpenCV基本概念和核心功能。
• 掌握图像处理和计算机视觉基本算法。
• 应用OpenCV解决实际问题，例如图像识别、目标检测等。

学习路径建议

建议按照以下顺序学习：

1. 学习OpenCV 3中文版: 建立OpenCV基础知识。
2. 图像讲座-总集篇: 补充图像处理理论基础。
3. OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）: 深入实践，掌握高级应用。

总结

这套资源为学习OpenCV提供了全面 guidance，无论您是初学者还是有一定经验的开发者，都可以从中受益。