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大一暑假学过OpenCV，当时使用的是C++，学习深度并不深入。随着时间推移，许多细节都模糊了。决定用Python重新复习，既能温故而知新，也能探索新的可能性。

安装OpenCV的过程在C++时颇为复杂，尤其是遵循毛星云老师的教程，常常遇到各种小问题。而使用Python配置则十分便捷，直接通过pip安装即可，这点值得好评。

解压文件夹后，我对每个文件夹的作用和用途感到困惑。经过进一步了解，发现OpenCV的代码结构分为多个重要部分，每个子目录都有其独特的功能和作用。

首先是source，存放源码，是开发的基础。接着是modules，包含基本的实现模块。core子目录是最核心的数据结构及其基本运算。highgui负责图像读取、显示和存储等UI模块功能。imgproc则是图像处理的基础方法，涵盖几何变换、边缘检测等内容。

nonfree子目录的名字就暗示了它实现的是一些专利算法，如SIFT特征等。objdetect负责目标检测功能，ml子目录涉及机器学习相关内容，video针对视频处理。build子目录则是通过源码包编译后的文件。

在文档部分，doc文件夹包含opencv2refman.pdf（函数手册）和opencv_tutorials.pdf（函数使用实例），对于学习和实践都非常有帮助。

通过这次复习，我对OpenCV有了更清晰的认识，也对使用Python进行图像处理有了更深的了解。未来计划结合实际项目练习，将理论与实践相结合。

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