本项目运用了OpenCV库进行高效的图像处理与分析。通过Python编程语言，实现了包括图像滤波、边缘检测和特征识别在内的多种功能，旨在探索计算机视觉技术的应用潜力。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，支持多种编程语言，并提供了广泛的图像处理功能。以下是一些基本操作示例：
1. **输入输出与显示**：通过使用`imread()`函数读取图片文件到一个矩阵中，在完成对图像的操作后可以利用`imshow()`和`waitKey(0)`来展示结果，最后用`destroyAllWindows()`关闭所有窗口。
2. **图像处理**：OpenCV支持多种图像处理操作如灰度转换、边缘检测等。例如将彩色图转化为黑白图可通过调用`cvtColor(image, image_gray, COLOR_BGR2GRAY)`实现；而使用Sobel算子进行边缘提取则需要依次执行创建核矩阵和应用卷积运算的步骤。
3. **视频处理**：读取视频文件并逐帧处理是常见的应用场景。这可以通过打开一个视频流（`VideoCapture()`对象）然后循环调用`read()`方法来获取每一帧图像，再进行相应的视觉分析或修改操作后输出新画面或者保存为新的文件格式。
这些只是OpenCV功能的冰山一角，它还包含了诸如特征检测、物体识别等高级特性。
5星
