简介：OpenCV 3.4.5官方离线帮助文档提供全面的计算机视觉库函数参考，包含大量图像处理和分析功能，无需网络即可查阅。
OpenCV（开源计算机视觉库）是广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的一个重要开源资源，它支持多种编程语言如C++、Python，并提供了丰富的API接口。
本资源为OpenCV 3.4.5的官方离线帮助文档，主要面向开发者，在没有网络的情况下方便他们查阅和学习相关资料。OpenCV 3.4.5是该库的一个稳定版本，包含了大量的图像处理及计算机视觉功能模块：
1. 图像读取与显示：`imread` 和 `imshow` 函数用于基础的图像读写操作。
2. 基本图像操作：包括缩放、旋转和裁剪等变换，通过相应的函数如 `resize`, `rotate`, `crop` 实现。
3. 颜色空间转换：例如从BGR到灰度或HSV的颜色模式转换，使用`cvtColor` 函数轻松完成。
4. 图像滤波处理：包括高斯模糊、中值滤波及Sobel算子等方法的实现，利用如 `GaussianBlur`, `medianBlur`, 和 `Sobel` 等函数进行操作。
5. 边缘检测技术：例如Canny边缘检测和Hough变换算法的应用，通过使用 `Canny` 和 `HoughLines` 函数完成图像中线条和其他几何结构的识别。
6. 特征提取与匹配：包括 SIFT、SURF 和 ORB 等特征描述器的技术实现，支持物体识别及相似性搜索任务。
7. 目标检测技术：使用Haar级联分类器和Adaboost算法进行人脸及其他目标对象的自动定位。
8. 机器学习与深度学习模型集成：如SVM、决策树等传统机器学习方法以及DNN模块，支持TensorFlow, Caffe 等框架下的神经网络导入。
9. 三维重建技术：包括立体视觉和结构光扫描系统用于获取深度信息并进行3D场景的构建。
10. 视频处理功能：提供视频文件读写及分析的功能如`VideoCapture`, `VideoWriter` 类。
在C++环境中，OpenCV通常通过包含头文件 `` 来引入所有模块。开发者可以根据实际需求选择特定子库进行集成使用；对于CXImage，则是一个专为Windows平台设计的图像处理库，在某些场景下可与OpenCV结合应用以支持GUI程序中的图像显示。
离线帮助文档中除了函数参考外，还包括概念解释、教程和最佳实践等内容，有助于开发者全面理解并掌握OpenCV的各项功能。通过学习使用该文档资源，开发人员可以充分利用这个强大工具集解决实际问题，并推动计算机视觉领域的技术进步和发展。
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