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，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
计算机视觉需要学习哪些编程语言？C++：C++是一种高性能的编程语言，常用于计算机视觉中的实时图像处理和计算。C++可以提供高效的内存管理、指针操作和多线程支持等功能。
Python：
Python是计算机视觉领域中常用的编程语言之一，因为它具有易学、易读、易用、可扩展、丰富的生态系统等特点。Python可以用于图像处理、机器学习、深度学习、数据分析等方面。
MATLAB：
MATLAB是一种专门用于数学计算和科学工程计算的编程语言，它也广泛应用于计算机视觉领域。MATLAB提供了许多有用的工具箱和函数，用于图像处理、信号处理、统计分析和机器学习等方面。
JavaScript：
JavaScript是一种用于Web开发的编程语言，也可以用于计算机视觉应用的前端界面设计和交互。JavaScript可以用于构建交互式Web应用程序、动态图形和虚拟现实应用程序等。
图像直方图原理
谈到图像处理就不得不提图像直方图，一般来说，图像直方图是指灰度直方图，即图像通过灰度变换后得到的灰度图像的像素值的分布。
灰度图像图是只针对灰度图像，平常接触的彩色图像都是由三个灰度图像（Red,Green,Blue）叠加而成，可以说每个灰度图像都有自己的灰度直方图。
那么这个直方图有什么用呢，从表面来看，直方图可以直观地表示这幅图像像素点的分布情况，可以很明显的看出一幅图像的明暗程度，缺点也很明显，丢失了图像的图片特征和方向。
不过在谈到一幅图像的直方图都是指这张彩色图像的灰度直方图，这就需要将三张灰度图像化成一张，这里我采用opencv中的cvtColor函数来进行灰度化。
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