摘要：2025年，QML凭借声明式语法与C++后端的结合，在嵌入式、车载、医疗等领域展现出独特优势。尽管AI能生成基础QML界面，但复杂逻辑与性能优化仍需开发者掌握C++/JavaScript。QML适用于智能座舱、医疗仪器等高价值行业，职业发展稳健。建议开发者利用AI处理重复代码，专注于架构创新，在技术变革中保持竞争力。

在图像处理领域，轮廓是图像中物体的边界或形状信息的表达方式。通过提取轮廓，可以对图像中的目标进行识别、测量和分析。本文将从概念到实际操作详细介绍图像轮廓及其相关操作，并展示如何在 OpenCV 中实现。

在图像处理和计算机视觉中，外接矩形 是一种用于描述轮廓或目标区域最小矩形边界的技术。它在目标检测、目标跟踪以及图像裁剪等领域中有广泛的应用。本文将介绍外界矩形的概念、分类、相关接口及具体用例。

OpenCV与FFmpeg是两个在计算机视觉和多媒体处理领域具有深远影响的工具库。虽然它们各自关注不同的领域，但它们之间的协作使得视频处理和图像分析变得更加高效和灵活。

RGB 和 BGR 的主要区别在于颜色通道的排列顺序不同。RGB：红色 (R) -> 绿色 (G) -> 蓝色 (B)BGR：蓝色 (B) -> 绿色 (G) -> 红色 (R)OpenCV 默认使用 BGR 格式，而其他一些库（如 PIL、Matplotlib）则使用 RGB 格式。在不同的图像处理应用中，必须根据所使用的库或框架正确地处理颜色通道顺序。

在计算机视觉任务中，特征匹配是一种重要的技术，广泛应用于 图像拼接、目标识别、目标跟踪、三维重建 等领域。OpenCV 提供了两种主要的特征匹配方法：暴力匹配和FLANN 匹配，本文将介绍 FLANN 和暴力匹配的原理、应用场景、代码示例，帮助大家理解OpenCV 中的特征匹配方法。

特征检测（Feature Detection）是计算机视觉中的重要技术，用于识别图像中的关键点（如角点、边缘、纹理等），帮助计算机理解和分析图像内容。特征检测的核心目标是找到能够稳定、独特、可区分的图像区域，以便在后续的目标识别、图像匹配、运动估计等任务中使用。特征检测的基本类型：角点检测（Corner Detection）：检测图像中的拐角点，例如Harris 角点Shi-Tomasi 角点。边

在图像处理和分析中，顶帽运算（Top Hat Transform） 和 黑帽运算（Black Hat Transform） 是两种重要的形态学操作。它们用于从图像中提取特定的特征区域：顶帽运算突出亮点区域，黑帽运算强调暗点区域。这篇博文将详细介绍它们的定义、作用、相关接口及使用场景。

MeanShift 算法 是一种强大的无监督分割方法，基于图像的颜色和空间信息，能够实现图像的高效分割。通过调节空间半径 (sp) 和 颜色半径 (sr)，可以实现不同效果的图像分割，适用于目标提取、背景建模、去噪等任务。在实际应用中，调节参数是非常关键的，合适的参数选择可以显著提高图像分割的精度和效率。

分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。