OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于无人机、安防、图像处理等领域。OpenCV的C++版本具有丰富的模块，其中基础模块和深度神经网络（DNN）模块是两个主要部分。本文将详细记录学习OpenCV基础模块和DNN模块的心得，其中包含大量的注释源码，以便于读者理解并应用到实际开发中。
基础模块是学习OpenCV最先接触到的部分，主要包括图像处理、矩阵操作、视频处理、特征检测和提取等功能。要想开始使用OpenCV，首先需要进行环境配置。这一过程包括将OpenCV的包含目录（include）添加到Visual Studio的安装目录下，以及将库目录（lib）中的库文件拷贝到相应的路径。这样配置后，在每次创建新项目时，都需要在项目属性中链接器的附加依赖项里添加opencv_worldXX.lib文件，这里XX代表OpenCV的版本号。
在图像处理方面，OpenCV提供了大量的函数用于加载、修改和保存图像。对于图像的存储，OpenCV使用了一种称为Mat的对象，它是一种数据结构，用于存储多维数组。Mat对象中的uchar是一种8-bit无符号整型数据，用于表示图像的灰度级别。OpenCV中的坐标系是与常规的(x,y)顺序相反的(y,x)顺序，这意味着在访问像素值时，需要以(y,x)的形式进行。
图像处理中常用到的操作有掩膜处理和模糊处理。掩膜是一种二进制图像，由0和1组成，用于提高图像的对比度。当掩膜应用到某个图像处理功能中时，只有掩膜值为1的区域被处理，而掩膜值为0的区域则被屏蔽。filter2D函数在计算时是基于kernel与图像的相关性而不是卷积，这是图像处理中的一个基础知识点。
图像的混合操作也是基础模块中的一个重要内容。图像混合通常通过API实现，可以按权重混合两张图片，从而生成新的图像。图像混合通常涉及到调整图像的亮度与对比度，OpenCV中使用saturate_cast函数来确保像素值不会超出其数据类型的表示范围。
在进行图像处理时，还可能会需要使用到绘图函数，例如画线、矩形、圆形、椭圆形以及多边形等。OpenCV提供了丰富的函数来实现这些基本的图形绘制，每个函数都有其特定的参数和功能。例如，使用rect对象可以存储矩形框的位置和尺寸信息。
在图像处理的进阶应用中，深度神经网络（DNN）模块是非常重要的一部分。DNN模块用于构建和训练深度神经网络，用于图像识别、分类和其他复杂的视觉任务。DNN模块支持多种深度学习框架的模型，如Caffe、TensorFlow、Torch/PyTorch和Darknet等。
除了上述内容，OpenCV还提供了时间相关函数用于衡量程序的执行时间。GetTickcount函数返回系统启动到当前所经过的计时周期数，而getTickFrequency函数返回每秒的计时周期数，即频率。通过这两个函数的配合使用，可以计算出程序执行所花费的时间。
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，尤其在图像处理和深度学习方面有广泛的应用。本学习笔记中的源码注释将帮助读者更快地掌握OpenCV的使用，从而在实际项目中更高效地解决计算机视觉相关问题。
