OpenCV是一种常用的计算机视觉开源库，它提供了丰富的函数和算法，用于图像处理、计算机视觉和机器学习等各个领域。C++11是C++的新标准，它增加了许多新特性，如自动类型推导、lambda表达式、范围for循环等，使得C++编程更加快捷、高效、可读性更强。

在深入学习OpenCV C++11编程技能之前，先了解一下OpenCV的基本概念和常用函数。OpenCV被广泛应用于图像处理和计算机视觉的各个领域，包括图像变换、特征提取、目标检测、图像分类等。常用的函数包括cv::imread、cv::imshow、cv::cvtColor、cv::resize等。使用OpenCV，可以轻松读取、保存和显示图像，以及对图像进行各种操作。

C++11的新特性为OpenCV的使用带来了许多便利。例如，使用auto关键字可以自动推导变量类型，避免了繁琐的类型定义。使用lambda表达式可以方便地定义匿名函数，以及在某些情况下用于排序、筛选等。使用范围for循环可遍历数组、容器等，使得代码更加简洁。

当然，深入学习OpenCV C++11编程技能远不止以上几点。在学习过程中，需要掌握C++11的基本语法和OpenCV的各种算法和函数。此外，还需要深入理解计算机视觉中的各个概念和算法，如特征提取、目标检测、机器学习等。只有真正了解了这些知识，才能在实际应用中更好地使用OpenCV。

总之，深入学习OpenCV C++11编程技能是熟练使用OpenCV的必要条件。只有掌握了C++11的新特性和OpenCV的各种算法和函数，才能写出更加简洁、高效、可读性强的代码，从而更好地解决实际问题。因此建议大家，如果有兴趣或需要，不妨花些时间深入学习OpenCV C++11编程技能。

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