OpenCV浅析与相关资源
opencv给予一个开放库供你参考和使用，你也可以自己模仿并建立自己的私有库。
1、对于预处理，一般就是去除或者降低噪声，光照归一化，亮度归一化，模糊化，锐化，膨胀，腐蚀、开闭等这些操作。而对于这些操作，OpenCV分别提供了相应API函数。而光照的预处理，OpenCV提供了一个直方图均衡化的API，后续可能会提供一些gammar矫正之类的函数。
详见，冈萨雷斯，《数字图像处理》一书
2、对于特征提取，OpenCV里面提供了一些特征描述的API，比如，对于人脸检测而言，它提供了haar特征的API，行人检测，提供了hog特征的API，甚至，它提供了LBP纹理特征的API。
详见Richard O.Duda（著），李宏东（译），《模式识别》，机械工业出版社
3、对于特征选择，OpenCV并没有提供特定的函数来进行衡量。而特征的分类能力的高低评价，有很多种分析方法。
详见《机器学习》Tom. Mitchell(著),曾华军(译)，机械工业出版社
4、 对于分类器部分，OpenCV提供了SVM,CART,boost,bayes,bdt,ANN,这几种常用的算法。而这些基本已经覆盖了常用的分类器。所以，你需要做的，就是知道怎么调用其接口，各种分类器的优点和缺点。
详见 “机器学习”这本书
5、这里还有一些opencv相关的书籍和源码：
Learning OpenCV：中文版 英文版 源代码
OpenCV教程-基础篇：电子书（已标目录） 源代码
The OpenCV Reference Manual_release2.3
The OpenCV Tutorials
常用的站点：
OpenCV主页：http://opencv.org/
OpenCV中文网站：http://wiki.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5，对应的论坛：http://www.opencv.org.cn/forum.php
opencvchina：http://www.opencvchina.com/forum.php
cvchina：http://www.cvchina.info/
推荐大神的OpenCV学习笔记：
http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html
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有篇介绍写的很好，转载过来仅供参考：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6979806
对于数据获取，计算机视觉领域的数据，无非就是图片和视频两种。图片，有bmp,jpg,png,tiff....各种压缩和非压缩格式。所以，对压缩格式的图片而言，OpenCV内部必然包含了对应的图片解压缩函数(一般都是包含了开源的图片解压函数库，例如，对于jpg压缩格式而言，就包含了libjpg开源库)。而对于视频而言，常见的有.rmvb,.avi,.asf等格式，不同的格式，代表着不同的视频压缩算法(对于AVI格式，尽管都是avi格式，但内部的压缩算法仍然不相同。具体原因请参考我的另一篇博客:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6314089)，也就需要对应的解压算法来解压。尽管OpenCV提供了一些读写视频文件的API，但是，它也仅仅是一个接口而已，其内部，依然需要调用相应的视频编解码器的API来进行解码。常用的视频编解码器有：xvid,ffmpeg等。也就是说，如果你想利用OpenCV来进行视频读写之类的操作，是需要安装此类视频编解码器的。安装了相应的视频解码器之后，你就可以调用OpenCV的视频相关API来进行视频文件的读取操作了，当然，视频文件被解码之后，变成了一张一张的图片，然后才能被OpenCV所处理。另外，还有一种情况，就是数据来自于相机，包括数字相机和模拟相机。不管是哪种相机，你都要想办法获取到相机发送给PC的图片数据（PC在内存里面接收到的来自相机的数据可能是jpg格式，也可能是bmp格式）。如果，你在PC内存中接收到的是相机发送过来的jpg压缩格式，还需要进行图片数据的内存解压。关于相机和OpenCV的这部分内容，请见我另一篇博客：
http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6243476
对于预处理，一般就是去除或者降低噪声，光照归一化，亮度归一化，模糊化，锐化，膨胀，腐蚀、开闭等这些操作（详见，冈萨雷斯，《数字图像处理》一书）。而对于这些操作，OpenCV分别(又提到这个词了)提供了相应API函数。而光照的预处理，OpenCV提供了一个直方图均衡化的API，后续可能会提供一些gammar矫正之类的函数。
对于特征提取，个人认为，可以算是整个计算机视觉系统中最为复杂也最难的部分（纯属个人意见，如有异议，请保留），到底什么是特征，该如何来理解这个看似简单却又包罗万象的名词呢？其实，要想仔细解释，还真的花费很多时间（有兴趣的可以看看，Richard O.Duda（著），李宏东（译），《模式识别》，机械工业出版社）。简单点说，特征，就是一个可以将若干个类别可以尽量分开的一种描述。举例来说，如果你要进行男人和女人的分类，显然，用“身高和体重”这一描述来衡量，是可以的，但是，这两个描述没有“胸部大小”这一描述更加准确，而“胸部大小”这一描述，又没有“喉结的有无”这一描述更准确。很显然，“身高和体重”，“胸部大小”，“喉结的有无”，这三种描述，都可以用来进行男人和女人的分类，只不过，它们对事物的描述的准确（或者说全面）程度是不同的，而诸如此类的描述，有一个更加专业的称谓，叫做“特征”。OpenCV里面，提供了一些特征描述的API，比如，对于人脸检测而言，它提供了haar特征的API，行人检测，提供了hog特征的API，甚至，它提供了LBP纹理特征的API。但是，这些还远远不够。例如，如果你要进行字符识别，OpenCV并没有提供字符识别所对应的特征。这个时候，就需要你自己来编程实现了。当然，该选择什么特征来描述字符呢？哪些特征更好呢？对于这些问题，我建议你去阅读相应的会议，期刊，杂志，硕士、博士毕业论文（毕竟硕士、博士研究生本就该从事“研究”工作），看看别人写的文章，自然就知道了。
对于特征选择，OpenCV并没有提供特定的函数来进行衡量。而特征的分类能力的高低评价，有很多种分析方法，有兴趣的朋友，可以阅读"《机器学习》Tom. Mitchell(著),曾华军(译)，机械工业出版社"这本书；
对于分类器部分，OpenCV提供了SVM,CART,boost,bayes,bdt,ANN,这几种常用的算法。而这些基本已经覆盖了常用的分类器。所以，你需要做的，就是知道怎么调用其接口，各种分类器的优点和缺点（该部分，建议阅读“机器学习”这本书）。
通过以上的分析，你或许已经发现，OpenCV不过是一个工具而已。或者，你可以将它理解为幼儿园小朋友过家家玩的积木，而OpenCV中的函数，则可以理解为一个一个的积木块，利用所有或者部分积木块，你可以快速的搭建起来具体的计算机视觉方面的应用（比如，字符识别，车牌识别，遗留物检测）。想必你也已经发现，在利用OpenCV这个积木来搭建具体的计算机视觉应用的时候，真正核心的，应该是这些积木块，如果你明白了积木块的工作原理，那么，是不是就可以不用这些积木块了呢？完全正确！不过，一般部分情况下，我们不需要这么做，因为，OpenCV已经帮你做好了一些工作（已经帮你做好了一些积木块，直接拿来用就是了）。但是，诸如前面提到的特征提取模块，很多情况下，OpenCV就无能为力了。这个时候，你就需要翻阅计算机视觉、模式识别、机器学习领域顶级会议、期刊、杂志上面发表的文章了。然后，根据这些文章中阐述的原理和方法，来编程实现你要的东西。实际上，也就等于搭建一个属于你私有的积木块。其实，OpenCV中的每一个API函数，也就是这么来的。