OpenCV学习
一、简介
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库。主要应用到下面的这些领域：
1、人机互动 ；2、物体识别 ；3、图像分割 ；4、人脸识别；5、动作识别；6、运动跟踪 ；7、机器人；8、运动分析；9、机器视觉 ；10、结构分析 ；11、汽车安全驾驶
计算机视觉作为人工只能最火的一个方向，而Python作为人工能的工具语言，毫不意外的，opencv提供了opencv-python第三方包，这个包里包含许多python的高级的API接口，Python开发直接调包到方法即可使用。
分辨率（resolution，港台称之为解析度）就是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素的多少。由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的，显示器可显示的像素越多，画面就越精细，同样的屏幕区域内能显示的信息也越多，所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘，而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。
图像分辨率（ImageResolution）:指图像中存储的信息量。这种分辨率有多种衡量方法，典型的是以每英寸的像素数（PPI，pixelperinch）来衡量；当然也有以每厘米的像素数（PPC，pixelpercentimeter）来衡量的。图像分辨率决定了图像输出的质量，而图像分辨率和图象尺寸(高宽)的值一起决定文件的大小，且该值越大图形文件所占用的磁盘空间也就越多。图像分辨率以比例关系影响着文件的大小，即文件大小与其图像分辨率的平方成正比。如果保持图像尺寸不变，将图像分辨率提高一倍，则其文件大小增大为原来的四倍。
