项目概述
计算机视觉是人工智能领域的重要分支，致力于让计算机能够理解和解释视觉信息。OpenCV（Open Source Computer
Vision Library）作为最流行的计算机视觉库，为图像处理、特征提取、目标检测等任务提供了丰富的算法实现。
 

计算机视觉的基础概念与应用场景
计算机视觉是让计算机模拟人类视觉系统的技术，通过图像传感器获取视觉信息，利用算法处理和分析图像，从中提取有
意义的信息。主要应用场景包括：
• 医疗影像分析：辅助医生诊断疾病
• 自动驾驶：识别道路、车辆、行人等
• 工业检测：产品质量检测和缺陷识别
• 安防监控：人脸识别、行为分析
• 增强现实：虚拟信息与现实世界的融合
 

OpenCV库的简介与核心功能
OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习库，支持多种编程语言（C++、Python、Java等）。其核心功能包括：
• 图像处理和变换
• 特征检测和描述
• 目标检测和跟踪
• 摄像头和视频处理
• 机器学习算法
 

项目目标与预期成果
本项目旨在通过实际案例深入学习OpenCV的核心功能，掌握图像处理、特征提取、目标检测等关键技术，最终实现车牌
识别、手势识别和增强现实等实用系统。
图像处理基础
图像处理是计算机视觉的基础，涉及图像的获取、变换、增强和分析。理解图像处理的基本原理对于后续的高级应用至关
重要。
 

图像读取、显示与保存
在OpenCV中，图像被视为多维数组，每个像素由一个或多个数值表示。掌握图像的基本操作是进行更复杂处理的前提。