随着计算机技术以及电子技术的迅猛发展，图像作为人类感知世界的最主要来源，是人类获取、表达和传递信息的重要手段，使用计算机进行图像处理的数字图像处理技术迅速发展。OpenCV 开源计算机视觉库成为了在图像处理和计算机视觉方面的热门技术。
OpenCV 具备强大的图像和矩阵运算能力。其丰富的函数处理功能，可以大大减少开发者的工作量，有效提高开发效率和程序运行的可靠性 。因此，OpenCV 广泛用于图像和视频处理中。
在实际生活和生产的过程中，需要对图像进行简单的处理，但是很多不理想的情况下，图像的特征不够凸出，甚至模糊，无法达到预期的效果，因此会有相应的图像去雾技术、自适应去噪技术、分割技术等等。OpenCV 在这些领域中就发挥着很重要的作用。以下是比较典型的一些运用 OpenCV 进行图像特征检测的案例：
- 用于对车辆轮廓的检测
- 图像特征的提取和处理
- 图形边缘检测
OpenCV 的特点
OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library ，是一个跨平台的计算机视觉库。它由英特尔公司发起并参与开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。
OpenCV 具有如下的特点：
跨平台
OpenCV 是跨平台的，无论你的操作系统是 Window ， Android ， Maemo ， FreeBSD ， OpenBSD ， iOS ， linux 还是 Mac OS ，都可以使用 OpenCV 进行图像处理。
多种语言接口
OpenCV 的底层实现是基于 C/C++ 的，它的主要接口也是 C++ 语言，但是依然保留了大量的 C 语言接口。opencv 也提供了多种语言接口（例如 Python ， Java ， Ruby ， Matlab 等等）。这些语言的 API 接口函数可以透过在线文档获取。现在也提供对于 C# ， Ch ， Ruby 的支持。
OpenCV 的前景与应用场景
如今计算机视觉在机器人应用领域比较广泛，应用前景也是相当好的。opencv 在我们做研究和开发的路上也是发挥着巨大的作用。比如你想制作巡线小车，机械臂色块抓取， 色块追踪小车等的话，那么计算机视觉就是你必须要学习的知识。当然 OpenCV 只是一个库。图像识别，手势识别，图像处理，二维码处理，深度学习，姿势识别等等都可能用到。
OpenCV 的应用场景
系统性的应用
OpenCV 具备强大的图像和矩阵运算能力。具有丰富的处理函数，减少开发者的工作量，有效提高开发效率和程序运行的可靠性 。因此，OpenCV 广泛用于图像处理，近几年，OpenCV 在图像特征检测以及图像识别方面发挥着巨大作用。
图像特征检测
在实际生活和生产的过程中，需要对图像进行简单的处理，但是很多不理想的情况下，图像的特征不够凸出，甚至模糊，无法达到预期的效果，因此会有相应的图像去雾技术、自适应去噪技术、分割技术等等。OpenCV 在这些领域中就发挥着很重要的作用。以下是比较典型的一些运用 OpenCV 进行图像特征检测的案例：
- 用于对车辆轮廓的检测
- 图像特征的提取和处理
- 图形边缘检测
图像内容识别
在计算机视觉领域中，交互信息的检测和判断是十分重要的，而图像又在视觉领域占有很大的比重。因此对于图像内容的识别对于之后对信息做出判断十分重要。此外，在生产领域对图像信息的采集和分析也尤为重要。以下是一些比较典型的图像内容识别的案例：
- 人脸识别
- 手势识别
- 人机交互
- 动作识别
- 运动跟踪
- 物体识别
我们身边的应用（部分例子）
- 创建一幅空白图像作为背景图；
- 在同一个 cvWindow 上显示多幅图像；
- 转换图像的色彩空间；
- 根据两个像素点确定直线；
- 替换图像中的部分区域；
- 在图像上画标记；
- 判断一幅图是灰度图还是彩图。
初学者可能遇到的问题
问题一：没有合适的教程
对于小白来讲， 找到一个合适的教程， 就像有人在领路一样， 可以让你更快的入门， 自己也可以少花很多的时间， 当然最重要的是一个好的教程可以让你少走很多的弯路。但是，目前的教程跟博客， 有时候未必可以满足需求，不是内容杂乱不系统，就是内容宽泛不带有实际效用。
问题二：缺乏项目参考
学习 OpenCV ，建议大家结合项目来学习，项目驱动会让你学习更有目的性，接触更多的算法工具，从而进行算法调优。
其实像 github （开源软件代码仓库）上面有很多结合 OpenCV 与机器人的开源代码，但是对于刚入门的新手来讲，只有代码但缺乏文档的工程是很难啃的，而且大部分的开源项目连注释都没有，读起来费时费力。
另外也没有人告诉你为什么在项目里最终采用了这个算法，你无从得知在整个项目中遇到了哪些问题，他是怎么解决的。
问题三：学习周期长
python-opencv 比较简单易用，但是你需要一定 python 科学计算的技术储备（例如 Numpy ， Matplotlib 等），还需要花精力学一些 OpenCV 中跟图像处理无关的 API ，比如 OpenCV 中的 HighGUI 组件（写上位机用的）。从开始学习到可以做项目，让人感觉路途漫漫无期，让很多人望而却步或是半途而废。
