• 本教程旨在搬运官方 OpenCV Tutorials
• 目的有三：一是系统学习OpenCV函数的使用；二是学习系统的教程书写规范；三是学习OpenCV框架系统的底层设计及实现。

下面的链接描述了一组基本的OpenCV教程。这里提到的所有源代码都是作为OpenCV常规发行版的一部分提供的，所以在开始复制和粘贴代码之前要进行检查。下面的教程列表是根据GIT存储库中的reST文件自动生成的。

• [OpenCV概述]
  您将学习如何在计算机上安装OpenCV

• 核心功能(core 模块)
  在这里，您将了解这个库的基本构建块。为了理解如何在像素级上操作图像，必须阅读。
  Mat(图像容器)、扫描图像、查找表、时间测量、矩阵掩码运算、离散傅里叶变换、使用XML和YAML文件的文件输入和输出、并行化代码

• [图像处理(imgproc 模块)]
  在本节中，您将了解OpenCV中的图像处理(操作)函数
  基础绘画、随机生成器和文本、平滑图像、腐蚀与膨胀、形态学变换、击中-击不中、提取水平线和垂直线、图像金字塔、阈值操作、线性滤波器、padding图像、Sobel算子、Laplace算子、Canny边缘检测、Hough变换、重映射(Remapping)、仿射变换、直方图均衡化(计算)(比较)、反投影、模板匹配、找出轮廓、凸包(圆)(边框)、图像矩、图像分割、模糊滤波器

• [高级GUI和媒体(highgui 模块)]
  本节包含关于如何使用库的内置图形用户界面的有价值的教程。

• [图像输入输出(imgcodecs 模块)]
  这些教程展示了如何使用imgcodecs模块读写图像。

• [视频输入输出(videoio 模块)]
  这些教程展示了如何使用videio模块读写视频。

• [摄像机标定及三维重建(calib3d 模块)]
  虽然我们的图像大多是2D格式，但它们确实来自3D世界。在这里你将学习如何从2D图像中找出3D世界信息。

• [2D特征框架(feature2d 模块)]
  了解如何使用OpenCV中的特征点检测器、描述符和匹配框架。

• [视频分析(video 模块)]
  在这里你会发现算法可用在你的视频流，如运动提取，特征跟踪和前景提取。

• [目标检测(objdetect 模块)]
  有没有想过你的数码相机是如何识别人脸的?快来看看吧!

• [深度神经网络(dnn 模块)]
  这些教程展示了如何有效地使用dnn模块。

• [机器学习(ml 模块)]
  使用强大的机器学习类进行数据的统计分类、回归和聚类。

• [图形API (gapi 模块)]
  学习如何使用图形API (G-API)和从“传统”OpenCV到图形模型的端口算法。

• [计算摄影(photo 模块)]
  使用OpenCV进行高级的照片处理。
  高动态范围成像

• [图像拼接(stitching 模块)]
  了解如何创建美丽的照片全景和更多的OpenCV拼接管道。

• gpu加速计算机视觉(cuda 模块)
  利用显卡的能力运行OpenCV算法，从系统中挤出每一点算力。
  GPU上的相似性检查(PNSR和SSIM)、使用cv::cuda::GpuMat与推力库(thrust library)

• [OpenCV iOS]
  在苹果设备上运行OpenCV和你的视觉 apps