图像分割是计算机视觉和图像处理中的一个重要任务，它用于将图像分割成不同的区域或对象。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了多种图像分割算法和接口。本文将介绍OpenCV中的几种常见图像分割技术。

使用OpenCV做商业软件是否存在法律风险，主要取决于几个关键因素，包括OpenCV的许可证类型、商业软件的具体使用方式以及是否遵守了相应的许可协议。

一、OpenCV的许可证类型

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了大量的视觉处理算法，被广泛应用于各种视觉任务中。关于OpenCV的许可证，需要注意的是，OpenCV本身可能采用多种许可证，但常见的许可证类型是BSD许可证。

最近有小伙伴推荐，希望可以将经典的项目整理一下，集成手册，便于小伙伴在日常的学习中使用。于是小编挑选了# OpenCV 的应用#专栏中的 20 篇经典内容，集结成册，便于小伙伴们阅读和学习。

本手册中主要涉及以下几部分，首先是对 OpenCV 中自带的基本函数进行介绍。其次是 OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用 OpenCV 实现特定对象的检测，例如车道线检测、路面的坑洼检测、等；另一方面是基于 OpenCV 实现图像增强，例如利用 OpenCV 消除运动所引起的图像模糊等。最后是 OpenCV 与深度学习等其他相结合实现图像分割、人脸检测、运动检测等难度较大的问题。

目标

在本章中，我们将学习

• 凸性缺陷以及如何找到它们
• 查找点到多边形的最短距离
• 匹配不同的形状

理论和代码

IT之家 6 月 4 日消息，OpenCV 是一款跨平台的计算机视觉和机器学习软件平台，在计算机视觉领域广泛使用，是目前人工智能应用中的重要基础平台。

OpenCV 4.10.0 版本更新于昨日发布（点此查看），对其深度神经网络（DNN) 模块进行了许多改进、实验性 NumPy 2.0 支持、Android 改进、NVIDIA CUDA 12.4+ 平台支持、RISC-V 和 ARM 改进、oneAPI 2024 支持、

文章目录

前言

在 OpenCV 中，有许多图像增强和滤波的方法可用于改善图像质量、减少噪声以及突出图像特征。下面是几种常用的基础图像增强和滤波技术：

OpenCV中的模板匹配是一种常见的图像处理技术，它用于在图像中查找与给定模板相匹配的区域。模板匹配是一种强大的工具，可用于目标检测、图像识别、特征匹配等应用领域。在OpenCV中，可以使用不同的算法和函数来实现模板匹配，其中最常用的是基于像素灰度值的匹配方法。