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在本教程中，我们将学习使用OpenCV跟踪对象。OpenCV 3.0开始引入跟踪API。我们将学习如何和何时使用OpenCV 4.2中可用的8种不同的跟踪器- BOOSTING, MIL, KCF, TLD, MEDIANFLOW, GOTURN, MOSSE和CSRT。我们还将学习现代跟踪算法背后的一般理论。

计算机视觉是人工智能的一个交叉领域，意图赋予计算机和其它具有计算能力的电子设备高层次的对图像和视频的理解能力。其能力范围是获取、处理并分析数字图像。

上世纪末Intel发起了一个计算机视觉项目，也是OpenCV的前身。也许上世纪一词会让你以为它很古老，但其实OpenCV一致活跃在计算机视觉的前沿，并致力于成为计算机视觉领域的标准API。

随着世界各地的组织都希望将其运营数字化，将物理文档转换为数字格式是非常常见的。这通常通过光学字符识别 (OCR) 完成，其中文本图像（扫描的物理文档）通过几种成熟的文本识别算法之一转换为机器文本。当在干净的背景下处理打印文本时，文档 OCR 的性能最佳，具有一致的段落和字体大小。

1. OpenCV 初识与安装

本部分要了解 OpenCV （Open Source Computer Vision Library）的相关简介，OpenCv 可以运行在多平台之上，轻量级而且高效，由一系列 C 函数和少量 C++类构成，提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口，所以在学习的时候，要注意查阅资料的语言实现相关问题。

本文字数：

在本文中，我们将学习如何使用 OpenCV 在图像上绘制和书写。绘图是计算机视觉中的常见例程，用于突出显示和标记图像的重要部分。例如，如果要标记图像中的所有汽车，则需要在它们周围绘制正方形。

OpenCV 为我们提供了应用示例，但对于Windows 上的开发者，当前的方式可能不太友好，这部分内容还需要编译成Visual Studio 工程，便于我们在Windows 上学习和研究OpenCV。本文将详细介绍一下官方提供的示例程序的相关知识点，主要围绕如下5个内容展开，供大家学习参考。

目标

学会

• 使用OpenCV和Numpy函数查找直方图
• 使用OpenCV和Matplotlib函数绘制直方图
• 你将看到以下函数：cv.calcHist

通用选项组的选项以build开头，这些编译选项时都可以关闭或打开，不会影响整体功能。