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尽管之前写过一篇关于OpenCV的介绍，但依然有朋友对其不甚了解。所以，经常能碰到有人问我诸如以下一些问题：OpenCV能不能实现人脸识别？OpenCV有没有车辆检测的API？OpenCV有没有三维重建的函数？面对这样的问题，我也很困惑。到底该如何给他们解释，才能让它们明白，OpenCV确实很强大，但还没有他们想象中的那么强大。其实，OpenCV的全称，是Open source Computer Vision Library,开放源代码计算机视觉库。也就是说，它是一套关于计算机视觉的开放源代码的API函数库。这也就意味着，(1)不管是科学研究，还是商业应用，都可以利用它来作开发;(2)所有API函数的源代码都是公开的，你可以看到其内部实现的程序步骤；(3)你可以修改OpenCV的源代码，编译生成你需要的特定API函数。但是，作为一个库，它所提供的，仅仅是一些常用的，经典的，大众化的算法的API。一个典型的计算机视觉算法，应该包含以下一些步骤：(1)数据获取（对OpenCV来说，就是图片）；(2)预处理;(3)特征提取;(4)特征选择;(5)分类器设计与训练;(6)分类判别;而OpenCV对这六个部分，分别（记住这个词）提供了API。下面我分别就这六个部分对一些常见问题进行必要的解释。
对于数据获取，计算机视觉领域的数据，无非就是图片和视频两种。图片，有bmp,jpg,png,tiff....各种压缩和非压缩格式。所以，对压缩格式的图片而言，OpenCV内部必然包含了对应的图片解压缩函数(一般都是包含了开源的图片解压函数库，例如，对于jpg压缩格式而言，就包含了libjpg开源库)。而对于视频而言，常见的有.rmvb,.avi,.asf等格式，不同的格式，代表着不同的视频压缩算法(对于AVI格式，尽管都是avi格式，但内部的压缩算法仍然不相同。具体原因请参考我的另一篇博客:，也就需要对应的解压算法来解压。尽管OpenCV提供了一些读写视频文件的API，但是，它也仅仅是一个接口而已，其内部，依然需要调用相应的视频编解码器的API来进行解码。常用的视频编解码器有：xvid,ffmpeg等。也就是说，如果你想利用OpenCV来进行视频读写之类的操作，是需要安装此类视频编解码器的。安装了相应的视频解码器之后，你就可以调用OpenCV的视频相关API来进行视频文件的读取操作了，当然，视频文件被解码之后，变成了一张一张的图片，然后才能被OpenCV所处理。另外，还有一种情况，就是数据来自于相机，包括数字相机和模拟相机。不管是哪种相机，你都要想办法获取到相机发送给PC的图片数据（PC在内存里面接收到的来自相机的数据可能是jpg格式，也可能是bmp格式）。如果，你在PC内存中接收到的是相机发送过来的jpg压缩格式，还需要进行图片数据的内存解压。
对于预处理，一般就是去除或者降低噪声，光照归一化，亮度归一化，模糊化，锐化，膨胀，腐蚀、开闭等这些操作（详见，冈萨雷斯，《数字图像处理》一书）。而对于这些操作，OpenCV分别(又提到这个词了)提供了相应API函数。而光照的预处理，OpenCV提供了一个直方图均衡化的API，后续可能会提供一些gammar矫正之类的函数。
文章，自然就知道了。
对于特征选择，OpenCV并没有提供特定的函数来进行衡量。而特征的分类能力的高低评价，有很多种分析方法，有兴趣的朋友，可以阅读"《机器学习》Tom. Mitchell(著),曾华军(译)，机械工业出版社"这本书；
对于分类器部分，OpenCV提供了SVM,CART,boost,bayes,bdt,ANN,这几种常用的算法。而这些基本已经覆盖了常用的分类器。所以，你需要做的，就是知道怎么调用其接口，各种分类器的优点和缺点（该部分，建议阅读“机器学习”这本书）。
文章了。然后，根据这些文章中阐述的原理和方法，来编程实现你要的东西。实际上，也就等于搭建一个属于你私有的积木块。其实，OpenCV中的每一个API函数，也就是这么来的。
Mat temp;
CvMat tmp;
void gamma_correct(Mat& img, Mat& dst, double gamma) {
img.convertTo(temp, CV_32FC1, 1.0/255.0, 0.0);
tmp=temp;
cvPow(&tmp, &tmp, gamma);
temp.convertTo(dst , CV_8UC1 , 255.0 , 0.0);
}
