opencv-强大的计算机视觉库

简介:

OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows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,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括500多个C函数的跨平台的中、高层API。


应用领域:

计算机视觉这个命题太大了,一听起来就感觉无从下手,大体概括一下opencv的应用领域:二维和三维特征、运动估算、人脸识别、姿势识别、人机交互、移动机器人、运动理解、物体识别、立体视觉、运动跟踪等


模块简介:

Core functionality(核心功能):一个简洁基本且模块化的数据结构,包含了多维数组(矩阵)和用于其他模块的基本功能。

Image processing(图像处理):包括线性和非线性的图像滤波、几何图像转换(缩放、仿射和透视调整)、颜色模式转换、直方图等等。

Video(视频):一个视频分析模块,其包含了运动估计、背景消除和目标跟踪算法。

Calib3d:提供基本的多视图几何算法、平面和立体影像校正、物体定位、立体通信算法和三维重建。

Features2d:显著特征探测器、描述符和描述符匹配器。

Objectect:检测对象和预定义的类的实例(例如:脸部、眼睛、杯子、人、车等等)。

Highgui(图形界面):提供一个简单易用的UI。

Video I/O:提供一个简单易用的视频捕获和编码解码界面。

GPU:来自于不同的OpenCV模块的GPU加速算法。

还有一些其他的辅助模块,例如FLANN(神经网络)和Google测试封装、Python绑定等等。


提供的第三方语言接口:Python、Ruby、MATLAB、java等


安装:

opencv的安装都能专门写一个教程了,具体步骤百度一大堆,说一下要注意的细节:

一是依赖库一定要装齐,因为安装时间很长,要是中途出错很浪费时间;

二是如果cmake时提示路径错误,可以试试把编译参数-D后的空格去掉;

三是可以使用多核编译,不过一般会出错,出错以后改为单核编译就会通过,这样比较节约时间;

四是在编译时提示目录下没有MakeFile.txt的话有可能是在源码更目录下有MakeCache文件,删掉就好;


总的来说,想要了解接触计算机视觉方面的技术,就一定不能错过opencv,超级强大的一个计算机视觉库。现在计算机视觉领域研发成本高,自己研究代码太耗费时间,用商业化工具太耗费资金,或者依赖一些特定场景的解决方案,标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API,非常值得学习。另外,opencv本月发布了3.4.1版本,进一步优化了dnn模块,意味着可以更多的依赖第三发深度学习库来搞更多的事。


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最新评论

chenxiaoyun 3 0

小宝宝,监控大师啊

04月23日 12:08

欧阳欣 4 0

要学的东西太多了

02月28日 19:01

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