第3章
OpenCV图像处理

图像处理是利用计算机对图像进行计算分析的技术，包括数字图像处理和计算机视觉两大技术领域。数字图像处理是通过滤波、压缩、变换等算法对图像进行预处理；而计算机视觉的目标是利用人工智能算法从图像中获取信息，比如图像识别、图像跟踪、图像测量等。OpenCV是一个实现数字图像处理和计算机视觉通用算法的开源跨平台库，其采用C/C++编写，同时支持Python、MATLAB等接口调用。本书后续视觉SLAM相关章节中大量使用OpenCV库，因此本章先让大家对OpenCV有一个整体的把握，以便于大家后续能对涉及OpenCV的算法进行优化改进。

由于第1章中利用虚拟机运行Ubuntu系统，并安装了ROS，且本书安装的ROS melodic默认就装好了OpenCV3的库，版本号是3.2.0，所以后续的例程将使用这个版本展开。由于从OpenCV3开始，像SIFT、SURF这些高级的算法被移到了opencv_contrib中，因此需要重新安装一遍OpenCV，将opencv_contrib中的功能包含进来。安装也很简单，先去GitHub下载opencv-3.2.0和opencv_contrib-3.2.0的源码，然后放在一起编译安装即可，关于这方面的教程网上很多，就不具体展开了，安装源码下载地址如下。

• opencv-3.2.0下载：https://github.com/opencv/opencv/tree/3.2.0。
• opencv_contrib-3.2.0下载：https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/3.2.0。