大家好，我是活到老，学到老的猿氛。最近因为工作需要开始学习OpenCV，在此把学到的内容通过文字分享出来，希望通过这种内容输出的形式提高自己对知识的理解。

大部分语言课程的第一步是Hello World，OpenCV对我而言的第一步是开发环境的设置，参考官方文档（https://docs.opencv.org/）指引。

我自己是在Windows+VS环境下开发，Windows下面提供了两种环境安装方式：Pre-build Libraries预建库和CMake自编译。前者安装简单，包含了OpenCV基础模块，后者可以根据源代码自定义编译需要的模块，比如opencv-contrib。本文介绍的CMake的安装方案。

在OpenCV中，哪些算法具有专利保护并不是一个固定的列表，因为专利情况会随着时间的推移和专利权的到期而发生变化。然而，我可以根据一些已知的信息和趋势来提供一些可能具有专利保护的算法示例，但请注意这些信息可能不是最新的或全面的。

首先，需要明确的是，OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，其大部分算法都是基于开源和公开的研究成果实现的，因此很多算法本身并不直接受到专利保护。然而，在某些情况下，OpenCV中使用的某些算法或技术的实现可能受到专利保护，特别是当这些算法或技术是由第三方开发并申请了专利时。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它支持多种编程语言，其中包括C++和Python。在OpenCV中，有基础的IO和GUI功能，用于读取、保存和显示图像。

前端如何使用openCV

简介

本文主要讲述opencv及opencv_contrib库在windows下基于vs2017编译安装指南。所用OpenCV版本为OpenCV4.4，编译平台为vs2017。

文章目录

• 1 下载
• 2 编译与安装

写在前面的话

OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，其支持多语言、跨平台，功能强大。OpenCV-Python为OpenCV提供了Python接口，使得使用者在Python中能够调用C/C++，在保证易读性和运行效率的前提下，实现所需的功能。OpenCV-Python Tutorials是官方提供的文档，其内容全面、简单易懂，使得初学者能够快速上手使用。

2014年段力辉在当时已翻译过OpenCV3.0，但时隔五年，如今的OpenCV4.1中许多函数和内容已经有所更新，因此有必要对该官方文档再进行一次翻译。

前言

计算机视觉基础首先是处理图像、视频这些非结构化的数据，

而图像处理库比较常用和强大的有 PIL、OpenCV 模块，

本项目主要讲述 OpenCV 的具体用法

内容目录

主要介绍了opencv模块在图像处理方面的一些常用操作。

计划学习OpenCV很久了，一直下不了决心，正好最近接触头条文章。借此机会记录下本人从零开始学习OpenCV的整个过程。

OpenCV是什么：

一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，主要实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，其主要由C++语言开发，但保留了大量的C语言接口，也包含大量的python,java和matlab的接口，如今，也提供了对C#, Ruby,Go的接口。

因为其跨平台，可以在Linux,Windows,Mac OS等操作系统上运行，因为其使用C/C++语言编写，因此轻量高效。

一、开胃菜之一 ? 关于OpenCV的命名空间

OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，有两种方法可以访问。第一种是，在代码开头的适当位置，加上usingnamespace cv;这句。

另外一种是在使用OpenCV类和函数时，都加入cv::命名空间。不过这种情况难免会不爽，每用一个OpenCV的类或者函数，都要多敲四下键盘写出cv::，很麻烦。

OpenCV 中文版官方教程来了。

OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。

最新Opencv-Python中文版官方文档：

http://woshicver.com