opencv怎么用( 二 ) _opencv

3.具体过程：
建议先总览全书，掌握OpenCV的框架和结构，结合绪论或是概述，了解OpenCV的使用情况和用途。一般书上会给出环境配置和需要下载的工具，请严格按照书上的要求做。书上推荐用VC++ 6.0，是有道理的，因为这个版本的VC有着相当广大的使用基础，CSDN,PUDN等论坛中都有大量的代码支持。而且国内外师生的使用经验也很丰富。我曾经使用VS 2008来完成，结果发现环境变量等配置远比这个要复杂，以后学习过程中出了莫名其妙的问题还要逐步排查。
建议根据章节了解每个局部功能，先正确运行书上的例子（光盘有代码）。再次基础上进行功能修改和消化，达到融会贯通。比如书上教会你opencv的图像格式，那么你需要重点考虑图像数据的读写操作，在此基础上试着插入算法，对图像进行修改（比如简单的翻转、反色等等）。这种方法保证了你吃透了每一个例子，并且能区分关键代码和通用代码，方便你以后代码融合使用。你不需要知道每一个函数的实现过程，你只需要知道每个函数的参数是什么，功能是什么，有什么特殊要求（比如图像格式，参数内存分配）。如果不清楚，除了可以参考SDK的说明文档，或者MSDN，也可以上百度知道或者自己写简单的剥离程序测试每个函数。
建议根据某个课题融合你所了解的方法，完成一个小小的项目。比如，你做个人脸检测或是行人检测。这些东西都有相当成熟的技术，大量的论文，实现方法五花八门。你不必被纷繁的论文所吓倒，吸收其优秀的算法思想，去其糟粕取其精，结合你自己的算法完成任务就行。这样，你可以在此基础上撰写你自己的论文，编写演示程序来支持你的论文，做实验程序来测试你的数据。如果你完成了这些步骤，可以说，你的opencv就算入门了。
4.Python和opencv怎么用,求用图解释opencv显示图像要把图像放在工程文件的debug 目录里； OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library 。
OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV用C++语言编写，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。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE （版本2.5）的接口。
这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。
5.如何从入门开始学习OpenCV?方法如下：
1. 先去下载最新版OpenCV，网址如下：/project/opencvlibrary/opencv-win/2.4.3/OpenCV-2.4.3.exe 。下载完成后解压到相应目录。本人解压到D:\Program Files\OpenCV2.4.3 。
2. 有的文章提到使用CMake把OpenCV下面的范例生成为Visual Studio的工程，此处我没有这样做。直接使用范例。这里先把OpenCV目录下面的几个重要目录做个说明：
doc目录：主要包含OpenCV的帮助文档。其中opencv2refman.pdf主要是OpenCV的各种类和函数的使用说明。
opencv_tutorials.pdf，主要是下面教学代码目录里面各个教学范例的简单讲解。
opencv_cheatsheet.pdf主要是最常用OpenCV类和函数的集合。此3个PDF文档对自学者帮助最大。
samples\cpp\tutorial_code目录：里面包含基本教学代码。和上面的opencv_tutorials.pdf文档遥相呼应，构成一个完整的自学体系。
build目录：包含编译，调试，发布所需要的各类动态库，静态库，头文件等。因为OpenCV2.4.3好像只支持Visual Studio 2008以上版本，我在这里以Visual Studio 2008为例讲解如何让范例跑起来。