OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多用于图像处理和计算机视觉的函数。这个“opencv函数查寻手则”显然是一份中文文档，旨在帮助开发者更方便地理解和使用OpenCV中的各种函数。在Chm（Microsoft HTML Help）格式下，这份指南提供了详细的中文介绍，使得国内开发者可以无障碍地学习和查询OpenCV的相关功能。 OpenCV库的核心在于它提供的丰富函数，这些函数涵盖了图像处理、特征检测、物体识别、视频分析等多个领域。例如： 1. 图像读取与显示：`imread()` 和 `imshow()` 函数是处理图像的基本操作，前者用于读取图像，后者用于在窗口中显示图像。 2. 图像基本操作：包括图像的裁剪、缩放、旋转等，如 `copyMakeBorder()` 添加边缘，`resize()` 缩放图像，`warpAffine()` 和 `warpPerspective()` 进行仿射和透视变换。 3. 颜色空间转换：OpenCV支持多种颜色空间之间的转换，如 `cvtColor()` 函数可以将BGR图像转换为灰度图或者HSV图。 4. 图像滤波：`blur()`、`GaussianBlur()`、`medianBlur()` 和 `bilateralFilter()` 用于平滑图像，减少噪声；`Sobel()` 和 `Scharr()` 可以计算图像的梯度。 5. 特征检测：OpenCV提供了如SIFT、SURF、ORB等特征检测算法，它们可以帮助识别图像中的关键点和描述符。 6. 目标检测：Haar级联分类器（`cv::CascadeClassifier`）可用于人脸或其他特定对象的检测，而HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征配合SVM可用于行人检测。 7. 图像分割：`threshold()` 用于二值化图像，`findContours()` 可以提取图像的轮廓，这对于图像分割和目标识别很有用。 8. 导航和跟踪：`KalmanFilter` 用于预测和校正目标的运动，`Tracker` 类可以实现对运动目标的追踪。 9. 机器学习与深度学习：OpenCV不仅支持传统的机器学习算法如SVM，还集成了深度学习框架DNN，可以加载预训练的深度学习模型进行图像分类、目标检测等任务。 ICVL-2007-09-02可能是某个相关的研讨会或项目的名称，但具体内容未在提供的信息中明确。不过，结合OpenCV函数查询手册的主题，我们可以推断这可能涉及到OpenCV早期版本的一些研究或应用案例。 学习和使用OpenCV时，除了查阅官方文档和这个中文查寻手册外，还可以借助在线资源如OpenCV中文社区、Stack Overflow以及GitHub上的示例代码。理解每个函数的工作原理，并通过实践编写代码来加深理解，是掌握OpenCV的关键。同时，随着技术的发展，不断更新到最新的OpenCV版本，以利用其最新的特性和优化。