OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，使用它，我们可以完成对数字图像的一系列处理工作，从而进一步设计图像识别类的运用，比如停车场的车牌号码识别，马路上的道路交通标识识别，物品识别，人脸识别等机器视觉领域。OpenCV可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效，同时由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，

在上一节摄像机校准里，我们找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。在计算机视觉中，物体的姿势指的是其相对于相机的相对取向和位置

从拆解之中，我们可以清晰得发现，R1芯片相比于M2芯片来说规模着实是不小，根据测量，R1的芯片面积为270平方毫米，而旁边的M2芯片只有120平方毫米。当我们打开Apple自己的iBoot配置文件的时候，我们又能看到更多关于R1的信息，我们可以发现R1的架构是Arm v8.4，根据B站up主@Luv Letter的信息，A12的架构是v8.3，而A14的架构是v8.5，那么至此我们就能得到这样一个

在上一个教程中，我们讲到了轮廓的查找以及绘制，但是只掌握这些还是远远不够的，我们经常需要一些更加复杂的操作，本次教程我们将谈谈关于轮廓的特征。图像的矩图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据(数据描述量)来描述整个图像，这组数据月简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰，图像识别技术的发展中，不断有新的描述图像特征提出，而图像不变矩就是其中一个。从图

之前我们讲述了使用级联分类器来进行人脸检测，现在我们将使用第二种方法来实现。第二种常用的人脸检测工具由 Dlib 提供，它使用了方向梯度直方图（HOG）的概念。论文《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》实现这一方案。Histogram of Oritentd Gradients,缩写为HOG，是目前计算机视觉、模式识别领域很常用

本次我们来看图像分割，同样也是OpenCV中较为重要的一个部分。图像分割是按照一定的原则，将一幅图像分为若干个互不相交的小局域的过程，它是图像处理中最为基础的研究领域之一。目前有很多图像分割方法，其中分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法，分水岭算法因实现方便，已经在医疗图像，模式识别等领域得到了广泛的应用。传统分水岭算法基本原理分水岭比较经典的计算方法是L．Vincent于1991年在PAMI上