day1 - OpenCV安装与环境配置

本期我们介绍 OpenCV 的背景知识以及如何安装 OpenCV 。

完成本期内容，你可以：

了解 OpenCV 的背景知识
掌握安装 OpenCV 及其拓展库

若要运行案例代码，你需要有：

操作系统：Ubuntu 16 以上或者 Windows10
工具软件：VScode 或者其他源码编辑器
硬件环境：无特殊要求
核心库：python 3.6.13， opencv-contrib-python 3.4.11.39

OpenCV的概述

OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。

OpenCV的体系结构如图所示：

请添加图片描述

CORE–核心功能模块

opencv 基本数据结构、动态数据结构、绘图函数、数组操作相关函数、辅助功能与系统函数和宏、与OpenGL的互操作。
imgproc–图像处理模块

线性和非线性的图像滤波、图像的几何变换、其他(Miscellaneous)图像转换、直方图相关、结构分析和形状描述、运动分析和对象跟踪、特征检测、目标检测等。
Object Detection—目标检测

级联分类器及SVM。
features2D–2维特征框架

特征检测与描述、特征检测提取匹配接口、关键点与匹配点绘图及对象分类。
Calib3d Stereo—摄像机标定及三维重建模块

多视角几何算法、单个立体摄像头标定、物体姿态估计、立体相似性算法、3D信息的重建等。
HighGUI–高层GUI图形用户界面

媒体的输入输出、视频捕捉、图像和视频的编码解码、图像交互界面的接口等内容。
Machine Learning—机器学习

统计模型、贝叶斯分类器、最近邻分类器、支持向量机、决策树、提升、梯度提升树、随机数、超随机数、最大期望、神经网络及机器学习数据。
VO—视频分析组件

运动估计、背景分离、对象跟踪等视频处理相关内容。
Stitching—图片拼接模块

拼接流水线、特点寻找和匹配图像、估计旋转、自动校准、图像歪斜、接缝估测、曝光补偿、图片混合。

OpenCV的优点

OpenCV的优势：

编程语言：OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++ API和Python语言的最佳特性。
跨平台：可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
丰富的API：完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。

具体步骤

OpenCV的安装以及配置

安装OpenCV

安装OpenCV可以直接在终端运行
```
pip install opencv
```
为了更快地进行安装配置，通常会从清华镜像中下载和安装 OpenCV-Contrib-Python。
```
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python
```

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