认识
一、认识
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。旨在提供一个易于使用的计算机视觉基础设施，帮助人们实现复杂的视觉分析任务。提供了一个高性能的图像处理和计算机视觉库，能够处理海量的图像数据，并实时响应。OpenCV 通过提供大量预制的视觉算法和处理技巧，大大简化了计算机视觉应用的开发流程。它解决了从数据前处理、特征提取、目标识别到后处理等一系列视觉任务中的各种问题，使开发者能够更专注于算法的改进和创新而非从零开始构建。OpenCV 的主要用途有:
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图像处理：包括图像的基本操作（如读取、显示和保存图像）、图像变换（如缩放、平移和旋转）、图像滤波等
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特征检测与描述：检测图像中的关键点（如边缘、角点等）并对这些特征进行描述和匹配，用于图像识别和定位
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摄像头和视频处理：处理来自摄像头的实时视频流，进行视频分析和物体追踪
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机器学习：
OpenCV内置了一些机器学习算法（如K-最近邻算法、支持向量机SVM、决策树等），用于图像分类和识别； -
人脸识别和人脸检测：通过特定算法识别人脸的位置和个体
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物体检测：识别图像中的特定对象，如人、车辆、标志等
opencv.js 是 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）的官方 JavaScript端口。它是一个面向实时计算机视觉的开源库。OpenCV 被广泛应用于各种图像处理、视频分析和机器视觉领域。通过将 OpenCV 移植到 JavaScript 环境，OpenCV.js 为 web 开发者提供了强大的图像处理和视觉分析工具，使其能够在浏览器端直接应用这些功能，而无需后端处理。
OpenCV.js 是利用 Emscripten 工具编译产生的。Emscripten 是一个开源的 LLVM/Clang（一套编译器工具链）到 JavaScript 的编译器，可以将 C/C++ 代码转换为高效能的 JavaScript 代码。通过这种方式，OpenCV.js 实际上在浏览器中运行的是转换后的 C++ OpenCV 代码，因此在功能和性能上尽可能接近原生 OpenCV 库。
由于是直接编译自 C++ OpenCV 库，OpenCV.js 继承了其丰富的图像处理和分析算法。在浏览器端执行这些算法，可极大地利用客户端资源，降低服务器端的计算和带宽负荷。不过，它也继承了一些限制，例如处理大型图像或执行复杂算法时，在某些设备上可能会遇到性能瓶颈。
综上，OpenCV.js 通过在客户端提供强大的图像处理能力，为 web 开发带来了广阔的应用前景，从简单的图像增强和滤波，到复杂的图像识别和分析等。但是，需要注意的是，开发者在选择使用 OpenCV.js 时，也要考虑到客户端执行环境的多样性和性能限制。
二、引用
2.1 JS 引用
<script>
function onOpenCvReady() {
cv['onRuntimeInitialized'] = () => {
// 之后逻辑
};
}
</script>
<script
async
src="https://docs.opencv.org/4.5.0/opencv.js"
onload="onOpenCvReady();"
type="text/javascript"
></script>