学习OpenCV3：第一章 概述

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1. 计算机视觉

1. 与人类大脑视觉相比，机器视觉系统不存在一个预先建立的模式识别机制，没有自动控制焦距和光圈，不能与多年的经验相联系。计算机只能从相机或硬盘接受栅格状排列的数字。
2. 额外场景信息可以帮助我们从传感器的层面改善获取信息的质量。
3. 计算机视觉可以通过统计方法对抗噪声，或者通过现有数据建立噪声模型来消除噪声。

2. OpenCV

1. OpenCV是一个开源的计算机视觉库。
2. OpenCV使用C和C++语言编写。
3. OpenCV使用Git作为版本管理工具，使用Cmake来构建工程。

3. OpenCV结构

1. OpenCV采用层级结构，自顶向下分别是OpenCV和操作系统的交互、语言绑定和实例应用程序、opencv_contrib模块（OpenCV核心）、基于硬件加速层的各种硬件优化。

4. 相关网站

1. OpenCV官网（用于下载OpenCV）
2. OpenCV官方参考文档（用于查询OpenCV函数）
3. OpenCV的github文档（用于编译OpenCV源码）
4. 学习OpenCV3的示例程序