📷OpenCV 教程
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专题导读
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先按顺序读前几篇建立框架，再用图文要点回看流程、配置和判断点；遇到工具类内容，可以直接跳到对应小节做复现。
阅读路径
按这三段读更顺
每个系列都可以先抓主线，再挑重点文章复现，最后回到问题边界和检查表。
先建立框架
第 1 - 7 篇 · 7 个小节
适合先读概念、环境和整体流程，避免一上来就被细节打散。
再动手复现
第 8 - 18 篇 · 11 个小节
集中看配置、命令、调用链和结果判断，把正文里的图文要点串起来。
最后复盘扩展
第 19 - 24 篇 · 6 个小节
回看问题边界、替代方案和后续练习，形成自己的检查清单。
图文优先
重点图文入口
想先判断这套内容是否值得继续读，可以从图文信息更密的几篇开始。
1 OpenCV简介之OpenCV的历史与发展
第 1 篇6 张图1.6k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「OpenCV的历史 -> 发展历程 -> OpenCV的主要功能 -> 如何安装OpenCV」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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2 OpenCV简介之Opencv的应用领域
第 2 篇6 张图1.2k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「计算机视觉与图像处理 -> 物体检测与识别 -> 视频分析 -> 机器人视觉」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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3 安装Opencv
第 3 篇6 张图1.6k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「环境准备 -> Windows环境 -> Linux环境 -> macOS环境」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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4 配置开发环境
第 4 篇6 张图1.5k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「选择开发工具 -> 在 Visual Studio 中配置 OpenCV -> 简单案例：加载和显示图像 -> 结束语」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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5 安装与配置之安装依赖库
第 5 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「依赖库介绍 -> 在不同操作系统上安装依赖库 -> Windows -> macOS」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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6 图像处理基础之读取与显示图像
第 6 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「读取图像 -> 注意事项 -> 显示图像 -> 关键函数解释」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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7 图像处理基础之图像的基本操作
第 7 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「图像裁剪 -> 图像缩放 -> 图像翻转 -> 颜色空间转换」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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8 图像处理基础之图像变换与滤波
第 8 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「图像变换 -> 图像缩放 -> 图像旋转 -> 图像裁剪」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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9 特征检测与描述之特征点检测算法介绍
第 9 篇6 张图1.5k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「特征点的定义 -> 常用的特征点检测算法 -> Harris角点检测 -> SIFT」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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10 特征检测与描述之特征描述子
第 10 篇6 张图1.5k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「特征描述子的基本概念 -> 特征描述子的实现 -> 使用SIFT描述子 -> 使用ORB描述子」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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11 特征检测与描述之匹配特征点
第 11 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「特征点匹配的意义 -> 主要步骤 -> 过滤匹配结果 -> 代码示例」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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12 目标检测之目标检测概述
第 12 篇6 张图1.8k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「目标检测的应用场景 -> 目标检测的基本流程 -> 目标检测算法概述 -> 传统算法」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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13 目标检测之Haar特征分类器
第 13 篇6 张图1.6k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「什么是Haar特征分类器？ -> Haar特征的种类 -> Haar特征提取与分类器训练 -> OpenCV中的Haar特征分类器用法」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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14 目标检测之HOG特征与SVM
第 14 篇6 张图1.4k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「HOG特征简介 -> SVM介绍 -> HOG特征与SVM结合的步骤 -> 数据准备」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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15 目标检测之YOLO与SSD
第 15 篇6 张图2.1k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「YOLO -> YOLO 的工作原理 -> 在 OpenCV 中实现 YOLO -> SSD」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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16 OpenCV使用教程：视频处理之读取与处理视频流
第 16 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「一、读取视频流 -> 从摄像头读取视频流 -> 从视频文件读取 -> 获取视频属性」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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17 视频处理之视频对象跟踪
第 17 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「对象跟踪的基本原理 -> 使用 OpenCV 实现对象跟踪 -> 环境准备 -> 案例代码」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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18 视频处理之视频分析与处理
第 18 篇6 张图1.2k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「视频分析概述 -> 常见的视频分析任务 -> OpenCV中的视频分析工具 -> 背景减除」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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19 深度学习与OpenCV之深度学习框架集成
第 19 篇6 张图1.4k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「深度学习框架简介 -> 神经网络的基本概念 -> OpenCV中的深度学习模块 -> 安装OpenCV」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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20 深度学习与OpenCV之使用深度学习模型进行推断
第 20 篇6 张图1.5k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「知识准备 -> 加载深度学习模型 -> 输入数据的预处理 -> 进行推断」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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21 深度学习与 OpenCV 之训练自定义模型
第 21 篇6 张图1.4k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「准备工作 -> 数据集收集与预处理 -> 创建模型 -> 训练模型」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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22 实践项目之项目1：人脸识别
第 22 篇6 张图1.5k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「项目背景 -> 准备工作 -> 数据准备 -> 代码实现」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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23 实践项目之项目2：车牌识别
第 23 篇6 张图1.2k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「项目目标 -> 项目准备 -> 步骤一：图像预处理 -> 步骤二：车牌区域检测」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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24 实践项目之实时物体检测
第 24 篇6 张图1.2k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「项目概述 -> 环境准备 -> 实现步骤 -> 图像读取」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
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