學習 OpenCV 前須有的基本觀念與認知

一、影像處理、電腦視覺與 OpenCV

影像處理 ( Image processing) 為對影像進行分析、運算以達到滿意結果的技術，影像處理的技術包含影像壓縮、增強、復原、比對、描述、識別等部分。

電腦視覺 (Computer Vision) 為一門教機器模擬生物、人類視覺的科學，具體上是指利用攝影機或電腦代替肉眼對目標進行識別、追蹤和測量。在應用上可用於自動化機器生產、安全監控系統、自動駕駛車、娛樂體感遊戲、3D重建等方面。

影像處理與電腦視覺的差別在於，影像處理著重在處理影像，例如去雜訊、還原、分割...等；而電腦視覺著重於模擬人類視覺，進行辨識、偵測等模擬。

OpenCV (Open source computer vision library) 為一個開放程式碼跨平台的電腦視覺庫，內含許多影像處理與電腦視覺方面的演算法，是目前電腦視覺領域主流工具之一。

二、OpenCV 概述

OpenCV 於 1999 年由 Intel 建立，如今由 Willow Garage 提供支援，可用於 Linux 、 Windows 、 Mac 、OS 、 Android 、 iOS .... 等作業系統上， OpenCV 由 C 與 C++ 類別構成，容量小、執行效率高，OpenCV 除了能用 C/C++ 之外，還支援 C# 、 Ruby 等程式語言，同時提供 Python 、 Ruby 、 Matlab 等語言的介面。

OpenCV 已於 2015 年 12月 21 日發布 OpenCV 3.1 版本。