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第二章：OpenCV基本使用主讲：李红蕾使用OpenCV读取图像编写第一个OpenCV程序OpenCV环境配置了解OpenCV的基础知识3.Pillow模式转换的函数是（）A

changeto().Bconvert().Cpoint().Dmerge()4.色彩分离的函数是（）A

open().Bimsplit()Csplit()Dmerge()复习1.

Pillow读取图像的函数是（）A

imread().Bread().Copen()Dimopen()2.Pillow保存图像的函数是（）A

save()B

imsave()Cwrite().Dimwrite()01了解OpenCV的基础知识OpenCV是什么OpenCV

OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C和C和少量C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面很多通用的算法OpenCV与其他视觉函数库的性能比较OpenCV优点OpenCV

能方便地与基于Python的其他软件库集成，如NumPy、SciPy、Matplotlib等。简化了计算机视觉程序和解决方案的开发。拥有包括300多的跨平台的中、高层API。OpenCV具有优秀的性能表现，运行速度快。跨平台：运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上OpenCV能够

使用OpenCV

，可以完成读写图像捕获并保存视频过程图像（过滤，变换）执行特征检测在视频或图像中检测特定对象，如面部，眼睛，汽车。分析视频，即估计其中的运动，减去背景并跟踪其中的对象。OpenCV主要应用领域OpenCV模块

OpenCV的基本单元是模块，每个模块都包含了大量函数。Core：核心功能模块，模块主要包含OpenCV库的基础结构以及基本操作，例如OpenCV基本数据结构、绘图函数、数组操作相关函数、动态数据结构等Imgproc：图像处理模块，提供基本的图像处理功能，包括滤波以及类似的卷积操作。GPU:GPU加速库，提供基于CUDAGPU上的优化加速。。dnn：深度神经网络模块，支持主流深度学习框架训练生成与导出的模型.Feature2d:2D功能框架，包含用于检测、描述、特征匹配等算法。Ml：机器学习模块，包含了大量的统计模型和机器学习算法实现，如K-近邻、支持向

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