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opencv-强大的计算机视觉库

6个赞 2条评论 0次分享 13657次阅读 2018年02月28日 18:21

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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