OpenCV学习（一）：简介
背景介绍
一直从事Android和音视频相关领域开发，图像处理主要基于OpenGL，最近在研究一些图像智能化相关的东西，准备把算法之类的捡起来，首先想到的就是OpenCV。OpenCV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，逐步了解它的能力和内部的算法实现原理，是一件一举多得的事情。平时使用的是Mac平台，出于便利性考虑学习过程中主要以Python接口为主；日后应用场景还是移动端，应用时主要是C++接口为主。
OpenCV介绍
OpenCV由 Gary Bradsky 于1999年在英特尔创立，第一版于2000年问世。Vadim Pisarevsky 加入Gary Bradsky，一起管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年，OpenCV用于Stanley，该车赢得了2005年DARPA挑战赛的冠军。后来，在Willow Garage的支持下，它的积极发展得以继续，由Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky领导了该项目。OpenCV现在支持与计算机视觉和机器学习有关的多种算法，并且正在日益扩展。
OpenCV支持多种编程语言，例如C++、Python、Java等，并且可在Windows、Linux、OS X、Android和iOS等不同平台上使用。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作的接口也正在积极开发中。
OpenCV-Python是用于OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++ API和Python语言的最佳特性。OpenCV-Python是旨在解决计算机视觉问题的Python专用库。
Python主要因为它的简单性和代码可读性。它使程序员可以用较少的代码行表达想法，而不会降低可读性。
与C/C++之类的语言相比，Python速度较慢。也就是说，可以使用C/C++轻松扩展Python，这使我们能够用C/C++编写计算密集型代码并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C/C++代码一样快（因为它是在后台运行的实际C++代码），其次，在Python中比C/C++编写代码更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
OpenCV-Python利用了Numpy，这是一个高度优化的库，用于使用MATLAB样式的语法进行数值运算。所有OpenCV数组结构都与Numpy数组相互转换。这也使与使用Numpy的其他库（例如SciPy和Matplotlib）的集成变得更加容易。