OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。这个“OpenCV1.0安装文件”压缩包提供了早期版本的OpenCV，便于用户在不支持最新版的系统或者进行版本对比研究时使用。 OpenCV的核心功能包括但不限于： 1. 图像处理：OpenCV提供了丰富的图像处理函数，如图像读取、显示、保存、颜色空间转换（如RGB到灰度）、图像缩放、旋转、平移等操作。 2. 特征检测：包括边缘检测（Canny、Sobel、Laplacian等）、角点检测（Harris角点、Shi-Tomasi角点、Hessian检测的SURF、FAST、ORB等）、条纹检测、模板匹配等。 3. 目标检测：如Haar级联分类器用于人脸识别、物体检测；HOG特征用于行人检测等。 4. 图像分割：包括阈值分割、区域生长、 Watershed算法等，用于将图像分成不同的部分或区域。 5. 图像配准：通过计算和应用相似性变换、仿射变换或透视变换，使得图像对齐或融合。 6. 深度学习与机器学习：早期版本可能不包含深度学习模块，但OpenCV支持SVM、决策树、随机森林等机器学习算法，可用于分类、回归任务。 7. 三维重建：通过多视图几何，可以实现立体视觉、SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）和结构化光扫描等。 8. 视频分析：包括帧差法运动检测、背景减除、光流计算等，可用于视频处理和监控系统。 9. 实时处理：OpenCV设计时考虑了性能优化，适合实时的图像和视频处理。 安装OpenCV 1.0的步骤通常如下： 1. 解压缩下载的OpenCV1.0安装文件。 2. 如果是源码安装，需要配置编译环境，如CMake、Visual Studio（Windows）或GCC（Linux）。 3. 使用CMake工具生成项目文件，设置好安装路径和依赖库。 4. 编译和安装OpenCV库，确保所有组件都成功编译。 5. 配置环境变量，将OpenCV的include和lib目录添加到系统路径中。 6. 在编程项目中链接OpenCV库，开始编写和运行代码。 OpenCV适用于多种编程语言，如C++、Python、Java等，不同版本的API可能有所差异。对于OpenCV1.0，开发者可能需要查阅旧版文档来了解具体函数的用法。随着版本的更新，OpenCV的功能不断完善，新版本通常会提供更多的特性和更好的性能。

自己将opencv在linux安装与arm移植做了一个总结，绝对好用。其中还附带了相关的文件，详细看文档。

opencv1.0安装包以及详细的安装流程PDF版，亲自整理。初学者可以自己学习

出现缺少cv.lib、cxcored.lib等一些直接有lib的提示时，把压缩包解压后，把路径E:\opencv\opencv\opencv-1.0\lib（这是我的解压路径，大家可以按个人喜好），添加到项目属性，vc++目录，库目录中（添加后，直接解决问题）

本程序是基于VC6和OpenCV1.0的摄像机标定程序，并采用MFC做界面显示，可以计算出摄像机的内参数和畸变系数。非常的好用。适合初学者。

这个是配置VC++6.0的OpenCV安装程序，在anna的博客里有写安装后的配置过程，上传给大家免费分享，刚刚学习滴孩子们不要再那么辛苦的找啦~~

在 VC6.0下，使用opencv1.0写的 图像处理软件包。主要可以实现图像的打开、保存、另存为、图像分割（边缘检测、阈值分割等） 几何变换（放大缩小旋转等）直方图、形态学运算（腐蚀膨胀）图像增强（平滑锐化）噪声演示（高斯噪声椒盐噪声）【另外，初学，还有一点没有解决的问题还没有加以完善~~~】

opencv1.0 安装包，附加安装配置说明书，opencv1.0配置vc6.0

自学SIFT算法后写的一个demo，适合初学者或者想深入了解这个算法的人。 SIFT，即尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform，SIFT)，是用于图像处理领域的一种描述子。SIFT算法在一定程度上可解决： 1. 目标的旋转、缩放、平移（RST） 2. 图像仿射/投影变换（视点viewpoint） 3. 光照影响（illumination） 4. 目标遮挡（occlusion） 5. 杂物场景（clutter） 6. 噪声

图像质量评价时可用。用Opencv1.0及C语言代码编写，支持灰度图像以及彩色图像。