EEPW的各位小伙伴们大家好，很荣幸，能够借EEPW的风水宝地，做一期有关OpenCV的教学系列帖。

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，使用它，我们可以完成对数字图像的一系列处理工作，从而进一步设计图像识别类的运用，比如停车场的车牌号码识别，马路上的道路交通标识识别，物品识别，人脸识别等机器视觉领域。OpenCV可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效，同时由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法（来源于百度百科）。

由以上介绍我们可以得到关于OpenCV的初印象，了解了它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。

又由于当前技术风潮正处于人工智能的大环境之下，计算机视觉变得尤为重要，而以此为基础的深度学习则是以Python为主，所以当前OpenCV中传统的C++反而不如Python受欢迎，为了后面进阶深度学习，本系列教程将以OpenCV+Python为出发点进行学习爱。针对其多语言支持的特性，我们选择使用Python来对OpenCV进行学习。

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。

该系列教程前期是基础学习，后期则为项目实战，充分做到学以致用，以下为该系列教程的目录（暂定，后期可能会有更改，随时更新）,鉴于水平有限，欢迎各位大神多多指正。

目录

一、入门篇

1.1 引言

1.2 在Fedora中安装OpenCV-Python

1.3 在Ubuntu中安装OpenCV-Python

1.4 在Windows中安装OpenCV-Python

1.5 图像处理入门

1.6 视频处理入门

1.7 OpenCV中的绘图功能

1.8 鼠标作为画笔

1.9 轨迹栏作为调色板

1.10 图像的基本操作

1.11 图像上的算术运算

1.12 OpenCV性能衡量与优化方法

二、基础篇

2.1 OpenCV-Python系列之改变颜色空间

2.2 OpenCV-Python系列之图像缩放旋转平移

2.3 OpenCV-Python系列之图像的几何变换

2.4 OpenCV-Python系列之图像阈值

2.5 OpenCV-Python系列之OTSU算法

2.6 OpenCV-Python系列之线性滤波

2.7 OpenCV-Python系列之非线性滤波

2.8 OpenCV-Python系列之图像腐蚀与膨胀

2.9 OpenCV-Python系列之开运算与闭运算

2.10 OpenCV-Python系列之顶帽与黑帽操作

2.11 OpenCV-Python系列之Sobel和Scharr算子

2.12 OpenCV-Python系列之拉普拉斯算子

2.13 OpenCV-Python系列之Canny边缘检测

2.14 OpenCV-Python系列之图像金字塔

2.15 OpenCV-Python系列之轮廓入门

2.16 OpenCV-Python系列之轮廓特征初阶

2.17 OpenCV-Python系列之轮廓特征中阶

2.18 OpenCV-Python系列之轮廓特征高阶

2.19 OpenCV-Python系列之轮廓属性

2.20 OpenCV-Python系列之轮廓的高级功能

2.21 OpenCV-Python系列之轮廓分层

 2.22 OpenCV-Python系列之直方图简述

2.23 OpenCV-Python系列之直方图均衡

2.24 OpenCV-Python系列之2D直方图

2.25 OpenCV-Python系列之直方图反投影

三、进阶篇

3.1 OpenCV-Python系列之傅里叶变换

3.2 OpenCV-Python系列之模板匹配

3.3 OpenCV-Python系列之霍夫线变换

3.4 OpenCV-Python系列之霍夫圆变换

3.5 OpenCV-Python系列之图像分割与Watershed算法

3.6 OpenCV-Python系列之交互式前景提取使用GrabCut算法

3.7 OpenCV-Python系列之理解特征

3.8 OpenCV-Python系列之哈里斯角检测

3.9 OpenCV-Python系列之Shi—tomasi拐角检测器

3.10 OpenCV-Python系列之SIFT尺度不变特征变换（一）

3.11 OpenCV—Python系列之SIFT尺度不变特征变换（二）

3.12 OpenCV-Python系列之SURF算法（加速）

3.13 OpenCV-Python系列之BRIEF算法

3.14 OpenCV-Python系列之ORB算法

3.15 OpenCV-Python系列之FAST算法

3.16 OpenCV-Python系列之特征匹配

3.17 OpenCV-Python系列之单应性查找对象理论篇

3.18 OpenCV-Python系列之单应性查找对象实战篇

3.19 OpenCV-Python系列之背景分离

3.20 OpenCV-Python系列之Meanshift算法

3.21 OpenCV-Python系列之Camshift算法 

3.22 OpenCV-Python系列之稀疏光流

3.23 OpenCV-Python系列之稠密光流

3.24 OpenCV-Python系列之相机校准理论

3.25 OpenCV-Python系列之相机校准实践

3.26 OpenCV-Python系列之姿态估计

3.27 OpenCV-Python系列之对极几何理论

3.28 OpenCV-Python系列之对极几何实践

3.29 OpenCV-Python系列之立体图像的深度图

四、实战篇（持续更新中）

项目实战—人脸检测之级联分类器理论（一）

项目实战—人脸检测之级联分类器实战（二）

项目实战—人脸检测HOG理论（三）

项目实战—人脸检测HOG实战（四）

项目实战—人脸检测之卷积神经网络理论（五）

项目实战—人脸检测之卷积神经网络实战（六）

 项目实战—行人检测之SVM理论（七）

项目实战—行人检测之SVM实战（八）

项目实战—文档区域MSER检测理论（九）

项目实战—文档区域MSER实战（十）

项目实战—Credit Card 数字识别（十一）

项目实战—Credit Card数字识别续（十二）

项目实战—文档扫描OCR识别（十三）

项目实战—答题卡识别判卷（十四）

项目实战—答题卡识别判卷续（十五）

项目实战—全景图像拼接（十六）

项目实战—人脸关键点定位（十七）

项目实战—疲劳检测（十八）