培训对象：算法工程师、机器人开发者、自动化工程师、需要掌握开源视觉库进行算法验证与应用开发的技术人员。
培训目标：
掌握OpenCV的核心模块与数据结构，能够使用C++/Python进行图像读写、显示、预处理等基础操作。
熟练运用OpenCV的图像处理算法（滤波、边缘检测、形态学、轮廓分析、特征提取）解决实际问题。
掌握OpenCV的相机标定、目标跟踪、深度学习推理等进阶功能，能够开发完整的视觉应用系统。
培训内容介绍：
OpenCV环境搭建：安装OpenCV库（C++/Python），配置开发环境（VS Code、Visual Studio），理解OpenCV的基本数据结构（Mat、Point、Scalar）。
图像基础操作：图像的读取、显示、保存，图像属性获取，感兴趣区域提取，图像通道分离与合并。
色彩空间与直方图：色彩空间转换（RGB、HSV、Lab），直方图计算与绘制，直方图均衡化，直方图反向投影。
图像滤波：线性滤波（均值、高斯）、非线性滤波（中值、双边），自定义卷积核实现图像锐化与边缘增强。
边缘检测与阈值化：Sobel、Laplacian、Canny边缘检测，全局阈值、自适应阈值、大津阈值，图像二值化。
形态学操作：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽，使用形态学操作提取结构特征。
轮廓分析：查找轮廓、绘制轮廓、轮廓特征计算（面积、周长、外接矩形、最小外接矩形、凸包、轮廓矩），轮廓筛选与匹配。
特征检测与匹配：Harris角点检测，SIFT/SURF/ORB特征点提取与描述，特征匹配与单应性矩阵计算，图像拼接。
相机标定与3D视觉：使用棋盘格标定板进行相机标定，获取内参与畸变系数，矫正图像畸变，双目立体匹配基础。
目标跟踪：Meanshift、Camshift、KCF跟踪算法，实现视频中的目标跟踪，处理遮挡与重识别。
深度学习推理：使用OpenCV的DNN模块加载预训练模型（Caffe、TensorFlow、ONNX），进行图像分类、目标检测、语义分割推理。
综合实战：完成一个实时视频分析系统，包含运动目标检测、轮廓分析、目标跟踪、结果统计的全流程。
