1、关于OpenCV的学习方法 准备好学习资料，当时我用的是《学习OpenCV》—于仕琪等—清华大学出版社，这本书。
2、学习OpenCV的过程中，不建议一开始就抱着书啃。而是应该将实践与学习并行，通过编写代码来加深对OpenCV的理解。可以从一些简单的例子开始，如读取图像、显示图像、图像的基本操作等。在实践过程中，遇到不懂的问题可以查阅官方文档、API手册或搜索相关资料。推荐的学习资源 代码推荐：Learn-Opencv-3_examples。
3、**安装 OpenCV**：首先，确保您的开发环境已安装了 OpenCV。对于 Python 用户，推荐使用 Anaconda 环境进行安装，这样可以轻松地管理依赖库。对于 C++ 用户，需要下载 OpenCV 的源代码并按照官方文档进行编译和安装。
4、学习OpenCV二：向量法分析点，直线和线段（位置关系）点与直线的关系 已知直线AB的一般表达式为：Ax + By + C = 0 对于平面上的点E（x0， y0），其与直线AB的关系可以通过代入点的坐标来判断：如果 Ax0 + By0 + C = 0，则点E在直线AB上。
5、最好的方法是带着问题去学，先从最简单的地方入手，比如调用OpenCV的GUI界面来调节一幅图像的灰度，再复杂些可以利用鼠标交互来实现PS的魔棒效果（分水岭算法）等等，这些网上都有很多现成的代码来学习，OpenCV 中文论坛上也有不少大牛来回答问题。
6、这也是比较有效的途径。因为现在时代的快速进步，社会上所需要的人才已不再是单一专业的人才而是需要全面的人才，所以学习一门其他方面的知识和技能是很有必要的，而以上这些方法便是学习一个自己没有接触过不太熟悉的技巧和建议来帮助学习自己没有接触过的知识和技能。
第3版针对OpenCV新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容，适合计算机视觉新手、专业软件开发人员、学生，以及所有想要了解图像处理和计算机视觉技术的人员学习参考。
在解决这个错误时，可以尝试调整项目的编译设置。具体步骤如下：进入项目属性，在配置属性中找到c/c++下的代码生成设置，将运行时库选项调整为多线程调试DLL （/MDd） 或者多线程 DLL （/MD）。这将有助于解决相关问题。在使用OpenCV与mfc结合开发时，确保项目配置正确是非常重要的。
Halcon：由于其专注于工业应用，界面和操作可能相对复杂，学习曲线较陡峭。不过，一旦掌握，其强大的功能将大大提高工作效率。OpenCV：由于开源和广泛的社区支持，OpenCV有着丰富的教程和示例代码，学习起来相对容易。此外，OpenCV的API设计也较为直观，适合初学者快速上手。
1、本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。
2、《OpenCV 4计算机视觉：python语言实现（原书第3版）》深度解析OpenCV 4库的Python实现，包含人脸识别、目标检测等案例，适合开发者掌握工业级工具应用。
3、《OpenCV4轻松入门教程》推荐理由：本书详细的项目实例代码能帮助读者从零开始构建计算机视觉应用程序，快速掌握OpenCV的应用。它特别适合初学者，通过逐步引导的方式，让读者轻松入门OpenCV4，并学习计算机视觉编程、人脸识别以及图形图像算法等相关知识。
4、《OpenCV3编程入门》（毛星云著）：这是一本非常适合初学者的入门书籍，详细介绍了OpenCV x版本的基本概念和用法。《Learning Opencv3》：这是一本较为全面的OpenCV学习书籍，涵盖了OpenCV的各个方面，包括图像处理、特征提取、目标检测等。搭建开发环境 在学习OpenCV之前，需要搭建一个合适的开发环境。
1、《OpenCV4轻松入门教程》推荐理由：本书详细的项目实例代码能帮助读者从零开始构建计算机视觉应用程序，快速掌握OpenCV的应用。它特别适合初学者，通过逐步引导的方式，让读者轻松入门OpenCV4，并学习计算机视觉编程、人脸识别以及图形图像算法等相关知识。
2、《OpenCV 4 with Python Blueprints： Build nine projects by leveraging powerful frameworks such as OpenCV 4 and Python》本书以项目驱动，指导读者使用OpenCV 4与Python构建九个实际项目。每个项目都涉及到特定的计算机视觉任务，如图像分割、目标检测、手势识别等。
3、对于数字图像处理原理，老冈的《数字图像处理》是一本不错的选择。此外，《机器视觉》和《计算机视觉——算法与应用》也值得推荐。学习OpenCV时，官方文档不可或缺，尤其是旧版本的文档，通常有中文版，提供丰富的例子和接口。推荐毛星云的《OpenCV3编程入门》，适合英语水平不高或不习惯翻墙的用户。
4、本书目录完整，涵盖了OpenCV开发的常用模块详解与工程化实践，旨在提升读者的OpenCV应用开发能力，成为专业开发者。同时，书中还包含深度学习模型训练与部署加速的知识，为OpenCV开发者提供更全面的技能提升。为了更好地服务于读者，本书提供专属读者QQ群（群号：657875553），加入时请备注“OpenCV4读者”。
5、图书 学习Opencv（中文版），是个很不错的教材，如果你有c++基础的话，上手很容易。
1、《OpenCV4轻松入门教程》推荐理由：本书详细的项目实例代码能帮助读者从零开始构建计算机视觉应用程序，快速掌握OpenCV的应用。它特别适合初学者，通过逐步引导的方式，让读者轻松入门OpenCV4，并学习计算机视觉编程、人脸识别以及图形图像算法等相关知识。
2、推荐毛星云的《OpenCV3编程入门》，适合英语水平不高或不习惯翻墙的用户。该书既可作为学习材料，也可用作参考手册。Python在计算机视觉领域应用广泛，《Python计算机视觉编程》是一本实用指南，适合使用 Python 进行开发的读者。常用库如 OpenCV、scikit-image 和 PILLOW 为项目提供了强大的支持。
3、《Learning OpenCV 3： Computer Vision in C++ with the OpenCV Library》本书作为OpenCV入门的经典之作，由OpenCV项目创始人之一Gary Bradski与资深计算机视觉专家Adrian Kaehler合著。内容全面涵盖了从图像处理基础到复杂计算机视觉任务的介绍，包括人脸识别和机器学习应用。
4、《学习OpenCV4：基于Python的算法实战》一书填补了这一空白，它全面讲解了OpenCV所有模块，以Python为主，同时涉及C++，有助于理解函数调用。这是国际上首部全面解析OpenCV所有模块的书籍，深受读者好评。深入挖掘API背后的算法原理是职业发展的重要环节。
5、这本书同样是一本极具价值的参考资料。它不仅包含了最新的计算机视觉算法和技术，还提供了实际应用的案例，有助于提升专业人员的技能和知识水平。总之，《学习OpenCV》是一本不可多得的计算机视觉领域书籍，无论你是初学者还是专业人士，都能从中获得宝贵的知识和技能。
6、图书 学习Opencv（中文版），是个很不错的教材，如果你有c++基础的话，上手很容易。
