第1章：视觉项目资料介绍与学习指南
- 相关知识： 介绍计算机视觉、OpenCV库，以及课程的整体结构。
- 学习概要： 了解课程的目标和学习路径，为后续章节做好准备。
- 重要性： 提供学生对整个课程的整体认识，为学习提供框架和背景。
图为计算机视觉opencv的全资料：
包括了
- 计算机视觉/opencv视频
- 视频对应的PPT。
- 各模块代码
- 自学pdf资料
- 包括了图像处理 目标检测 计算机视觉任务
第2章：OpenCV开发环境搭建
- 相关知识： 学习如何安装和配置OpenCV开发环境。
- 学习概要： 理解搭建OpenCV环境的步骤和常见问题的解决方法。
- 重要性： 为后续章节的实际编程提供必要的基础。
OpenCV的开发环境搭建可以在不同的操作系统上进行，以下是一些常见操作系统上的基本步骤。请注意，这里提供的是一种通用的方法，具体步骤可能会根据不同的系统和需求有所变化。
Windows 环境下搭建 OpenCV：
- 安装 Python：
- 下载 Python：https://www.python.org/downloads/
- 安装 Python，记得勾选 “Add Python to PATH” 选项。
- 安装 CMake：
- 下载 CMake：https://cmake.org/download/
- 安装 CMake，记得选择 “Add CMake to the system PATH for all users” 选项。
- 安装 Visual Studio：
- 下载并安装 Visual Studio（推荐使用 Visual Studio 2019 Community 版本）：https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/
- 在安装时，选择 “Desktop development with C++” 工作负载。
- 安装 NumPy：
- 打开命令行（CMD）并运行以下命令：
pip install numpy
- 下载 OpenCV：
- 访问 OpenCV 官方网站：https://opencv.org/releases/
- 下载最新版本的 OpenCV 源代码。
- 编译 OpenCV：
- 使用 CMake 配置 OpenCV。
- 打开 CMake GUI，设置源代码路径和生成路径，点击 “Configure”。
- 根据需要调整配置，然后点击 “Generate”。
- 打开 Visual Studio，打开生成的解决方案文件，编译和生成 OpenCV。
- 安装 OpenCV：
- 在生成的目录中找到生成的 OpenCV 安装文件（.exe 或 .msi），运行并按照提示安装 OpenCV。
macOS 环境下搭建 OpenCV：
1.安装 Homebrew：
- 打开终端，并运行以下命令：
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
2.安装 Python：
- 运行以下命令：
brew install python
3.安装 NumPy：
- 运行以下命令：
pip install numpy
4.安装 OpenCV：
- 运行以下命令：
brew install opencv
Linux 环境下搭建 OpenCV：
- 安装 Python：
- 使用系统包管理器（例如，apt、yum）安装 Python。
- 例如，在 Ubuntu 上运行：
sudo apt-get update sudo apt-get install python3
2.安装 NumPy：
- 运行以下命令：
pip install numpy
3.安装 OpenCV：
- 使用系统包管理器安装 OpenCV。
- 在 Ubuntu 上运行：
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv
以上是基本的步骤，具体的环境搭建可能因操作系统版本、包管理器版本等而有所不同。建议查看相关文档以获取更详细和最新的信息。在搭建环境时，确保按照官方文档的说明进行操作，以确保正确的配置和依赖。
计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪+一站式学习（代码+视频+PPT)-2
https://developer.aliyun.com/article/1446372?spm=a2c6h.13148508.setting.19.68a34f0egwu157
