本文全面介绍了OpenCV计算机视觉库的核心功能与应用。主要内容包括：1) OpenCV简介与安装方法；2) 基础图像/视频读写操作；3) 色彩空间转换与颜色提取；4) 图像阈值处理与滤波技术；5) 边缘检测与轮廓分析；6) 几何变换与图像绘制；7) 进阶技巧如ROI区域、模板匹配、特征检测等。文章通过代码示例详细演示了每个功能的实现方法，涵盖了计算机视觉项目开发中的主要技术要点，为读者提供了从入

计算机视觉四大基础任务解析 本文系统介绍了计算机视觉领域的四个核心任务及其应用场景： 目标分类 功能：识别图像中的物体类别 特点：仅输出类别标签，不定位物体位置 典型应用：手写数字识别、图片分类检索 实现示例：LeNet5模型MNIST分类 目标检测 功能：识别+定位图像中的多个物体 特点：输出物体类别及包围框坐标 典型算法：YOLO系列、Faster R-CNN 实现示例：MNIST数字检测网络

（本文为我个人学习记录）YOLO26 是 Ultralytics 公司在 2026 年 1 月 发布的新一代实时目标检测模型，核心论文早在 2025 年 9 月就已经公开。，不管是部署在小设备，还是日常训练推理，都比前代更顺手。