多版本OpenCV共存安装
由于跑一些项目的时候，由于时代问题，有些程序是使用opencv2写的，现在大家普遍都安装的opencv4，由于项目代码繁多，修改源码过于麻烦，因此考虑多版本opencv共存安装。
OpenCV
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ImportError No module named cv2问题的解决方法（修改python默认版本）
在调用opencv安装包时，会出现ImportError No module named cv2的问题。我确定我已经安装了opencv，查阅资料后发现是因为安装opencv是会安装的python版本，与系统默认使用的版本不一致，才会导致找不到模块。
《cmake practice》总结 cmake的构建过程与基本指令
CMake是一一个跨平台的开源元构建系统,可以构建、测试和打包软件。它可以用来支持多种本地编译环境。越来越多的项目正在使用cmake作为其构建工具，这也使得cmake正在成为一个主流的构建体系。
【OpenCV/C++】KNN算法识别数字的实现原理与代码详解
KNN算法，即K最近邻算法，其原理是当要预测一个新的值x的时候，根据离他最近的K个点大多属于什么类别来判断x属于哪个类别。同理可类比到图像识别方面。
一文详解opencv摄像头数字识别
本文的目标是实现识别摄像头图像中的数字。实际应用场景包括 车牌号识别 ，部分竞赛的 A4纸打印数字识别 。摄像头数字识别分为两个步骤：1. 提取图像中的ROI区域，如截取车牌的矩形区域，或截取A4纸的图像。2. 对ROI区域进行数字识别。数字识别相对来说较为简单，先介绍数字识别的方法和原理。
【学习OpenCV4】人脸检测的实现方法
首先需要到opencv的github网站上下载`opencv/samples/dnn/face_detector/`中所有的文件，并覆盖到本地的目录中。然后用记事本打开weights.meta4文件，下载其中两个url对应的文件。
【学习OpenCV4】图像的模糊处理方法（均值滤波与高斯模糊）
均值滤波用到的是图像卷积原理。由下图所示，卷积核为三阶单位矩阵时，进行均值滤波，原图像的每个三阶子矩阵都会求其均值，并将均值赋给中间的元素。
【学习OpenCV4】什么是图像的直方图？如何获取直方图？
图像直方图是图像像素值的统计学特征、计算代价较小，具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类、反向投影跟踪。常见的分为灰度直方图和颜色直方图。
【学习OpenCV4】摄像头视频的读取与存储
在图像处理中，读取视频并进行处理是必不可少的操作，在OpenCV中，读取摄像头的视频所用到的主要函数为 capture()。本文介绍了使用OpenCV读取摄像头视频的方法，以及对摄像头视频进行存储操作的函数实现过程以及具体的解释。
【学习OpenCV4】图像变换方法总结（放缩、翻转、旋转）
常见的图像变换方法包括图像的放缩、图像的翻转、图像的旋转等。在OpenCV中，这些图像变换操作都有着其对应的函数。通过对函数定义的解释以及具体例子，介绍各种图像变换的方法。
【学习OpenCV4】图像像素数据类型的转换与归一
归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在一定范围的之内。为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。
【学习OpenCV4】在OpenCV中响应键盘与鼠标操作
主要介绍了OpenCV中键盘和鼠标的响应方法，其中用到的各种函数，以及函数各个参数的解释。利用鼠标和键盘的响应编写了一些有趣的小程序。
【学习OpenCV4】随机数的使用与随机线条的生成
C和C++中提供了rand() 和srand()函数用于产生随机数，使用C++编写OpenCV代码时也可以使用。同时OpenCV自身也提供了生成随机数的类RNG，使用起来也十分方便，本文主要介绍RNG的使用方法，以及基于RNG生成的随机数，绘制随机线条的方法。
【学习OpenCV4】几何图形的绘制方法
本文介绍了使用C++与OpenCV4完成矩形、圆形、直线、椭圆的绘制方法，重点总结了OpenCV内置函数（如rectangle()、circle()、line()、ellipse()）的定义以及各参数的作用，并给出了示例程序作为参考。此外本文还总结了多边形的绘制方法，包括多边形边框的绘制函数polylines()、多边形填充函数fillPoly()、绘制多个多边形的函数drawContours()等。
【学习OpenCV4】教你替换绿幕背景
绿幕图像的背景替换需要经历①色彩空间转换、②提取绿幕区域、③反转绿幕区域、④复制图像，其中遇到的各种函数和代码也都在本文有详细介绍。
【学习OpenCV4】图像通道的分离、合并与混合方法（C++）
图像通道的分离后输出的多通道序列一般使用 std::vector mv; 来存储，mv[0]、mv[1]、mv[2]、分别对应BGR三个通道。但是现在显示的相当于是三张单通道的图像，也就相当于三张灰度图像。要想让三张图像恢复直观意义上的色彩，就需要使用下面通道合并的方法了。
【学习OpenCV4】滚动条Trackbar的创建与使用详解
OpenCV中使用 createTrackbar() 来创建滚动条，函数的使用方法如下，各个参数的作用也在下面的表格中给出。
【学习OpenCV4】如何操作图像中的像素?
图像的像素操作包括读写操作、算数操作、逻辑运算操作等。像素的操作方式不仅多样，对于灰度图的操作和对彩色图的操作也有各自的特点。对像素点的操作可以使我们访问图像的每一个像素点，实现许多意想不到的功能。
【学习OpenCV4】图像的基本操作
色彩空间转换函数：cvtColor。GRAY：指灰度，只有一个参数灰度值Channel。BGR：指BGR颜色空间，以红绿蓝三基色(0~255)为基础，叠加形成各种颜色。HSV：指六角椎体模型，色调Hue用角度度量（0~180），饱和度Saturation（0 ~ 255），亮度Value（0 ~ 255）。
【学习OpenCV4】Win10下OpenCV4.5+VS2019安装与环境搭建（详细过程）
首先下载并解压OpenCV。建议到opencv的官网下载windows版本的安装包。如果觉得下载速度过慢，我也把opencv4.5.2安装包上传了阿里云https://www.aliyundrive.com/s/VGkaM7vyuck 注意解压的路径，一定要是一个英文路径