OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android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。
计算机视觉需要学习哪些编程语言?C++:C++是一种高性能的编程语言,常用于计算机视觉中的实时图像处理和计算。C++可以提供高效的内存管理、指针操作和多线程支持等功能。
Python:
Python是计算机视觉领域中常用的编程语言之一,因为它具有易学、易读、易用、可扩展、丰富的生态系统等特点。Python可以用于图像处理、机器学习、深度学习、数据分析等方面。
MATLAB:
MATLAB是一种专门用于数学计算和科学工程计算的编程语言,它也广泛应用于计算机视觉领域。MATLAB提供了许多有用的工具箱和函数,用于图像处理、信号处理、统计分析和机器学习等方面。
JavaScript:
JavaScript是一种用于Web开发的编程语言,也可以用于计算机视觉应用的前端界面设计和交互。JavaScript可以用于构建交互式Web应用程序、动态图形和虚拟现实应用程序等。
谈到图像处理就不得不提图像直方图,一般来说,图像直方图是指灰度直方图,即图像通过灰度变换后得到的灰度图像的像素值的分布。
灰度图像图是只针对灰度图像,平常接触的彩色图像都是由三个灰度图像(Red,Green,Blue)叠加而成,可以说每个灰度图像都有自己的灰度直方图。
那么这个直方图有什么用呢,从表面来看,直方图可以直观地表示这幅图像像素点的分布情况,可以很明显的看出一幅图像的明暗程度,缺点也很明显,丢失了图像的图片特征和方向。
不过在谈到一幅图像的直方图都是指这张彩色图像的灰度直方图,这就需要将三张灰度图像化成一张,这里我采用opencv中的cvtColor函数来进行灰度化。
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