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OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發(fā)行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統(tǒng)上。
OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發(fā)行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。OpenCV用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言，但是依然保留了大量的C語言接口。該庫也有大量的Python， Java and MATLAB/OCTAVE （版本2.5）的接口。這些語言的API接口函數(shù)可以通過在線文檔獲得。如今也提供對于C#，Ch， Ruby的支持。所有新的開發(fā)和算法都是用C++接口。一個使用CUDA的GPU接口也于2010年9月開始實現(xiàn)。
OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發(fā)行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。OpenCV用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言，但是依然保留了大量的C語言接口。該庫也有大量的Python， Java and MATLAB/OCTAVE （版本2.5）的接口。這些語言的API接口函數(shù)可以通過在線文檔獲得。如今也提供對于C#，Ch， Ruby的支持。所有新的開發(fā)和算法都是用C++接口。一個使用CUDA的GPU接口也于2010年9月開始實現(xiàn)。
定義
OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一個基于BSD許可［1］ （開源）發(fā)行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。［2］ 最新版本是3.4 ，2017年12月23日發(fā)布［3］ 。OpenCV 擁有包括 500 多個C函數(shù)的跨平臺的中、高層 API。它不依賴于其它的外部庫——盡管也可以使用某些外部庫。OpenCV 為Intel® Integrated Performance Primitives （IPP） 提供了透明接口。 這意味著如果有為特定處理器優(yōu)化的 IPP 庫， OpenCV 將在運行時自動加載這些庫。［4］ （注：OpenCV 2.0版的代碼已顯著優(yōu)化，無需IPP來提升性能，故2.0版不再提供IPP接口）
優(yōu)勢
為什么有OpenCV計算機視覺市場巨大而且持續(xù)增長，且這方面沒有標準API，如今的計算機視覺軟件大概有以下三種：1.研究代碼（慢，不穩(wěn)定，獨立并與其他庫不兼容）2.耗費很高的商業(yè)化工具（比如Halcon， MATLAB+Simulink）3.依賴硬件的一些特別的解決方案（比如視頻監(jiān)控，制造控制系統(tǒng)，醫(yī)療設(shè)備）這是如今的現(xiàn)狀。而標準的API將簡化計算機視覺程序和解決方案的開發(fā)。OpenCV致力于成為這樣的標準API。OpenCV致力于真實世界的實時應(yīng)用，通過優(yōu)化的C代碼的編寫對其執(zhí)行速度帶來了可觀的提升，并且可以通過購買Intel的IPP高性能多媒體函數(shù)庫（Integrated Performance Primitives）得到更快的處理速度。右圖為OpenCV與當前其他主流視覺函數(shù)庫的性能比較
編程語言
OpenCV用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言，但是依然保留了大量的C語言接口。該庫也有大量的Python， Java and MATLAB/OCTAVE （版本2.5）的接口。這些語言的API接口函數(shù)可以通過在線文檔獲得。如今也提供對于C#，Ch， Ruby的支持。
所有新的開發(fā)和算法都是用C++接口。一個使用CUDA的GPU接口也于2010年9月開始實現(xiàn)。
系統(tǒng)支持
OpenCV可以在 Windows， Android， Maemo，F(xiàn)reeBSD， OpenBSD， iOS，Linux 和Mac OS等平臺上運行。使用者可以在 SourceForge 獲得官方版本， 或者從 SVN 獲得開發(fā)版本。OpenCV也是用 CMake.
Windows prerequisites
在Windows上編譯OpenCV中與攝像輸入有關(guān)部分時，需要DirectShow SDK中的一些基類。該SDK可以從預(yù)先編譯的Microsoft Platform SDK （or DirectX SDK 8.0 to 9.0c / DirectX Media SDK prior to 6.0）的子目錄Samples\Multimedia\DirectShow\BaseClasses獲得。
學(xué)OpenCV，需要一些什么樣的基礎(chǔ)
作為計算機視覺的開源庫，OpenCV強大而實用，下面分享一下我學(xué)OpenCV的經(jīng)驗。
剛開始是由于大學(xué)生創(chuàng)新項目的原因，在大二的時候就開始接觸，當時我已經(jīng)有了C++和Java的基礎(chǔ)了。不過先聲明一下，兩種語言我都學(xué)得不怎么樣，囧～既然你想學(xué)C++版的OpenCV的API，那就要掌握C++的基礎(chǔ)知識，特別是類、繼承方面的基本原理，當然要求不是很高，理解就行。我說有Java基礎(chǔ)，不是讓你學(xué)Java，而是掌握一種查API手冊的習(xí)慣和能力，就是，遇到不懂的類或函數(shù)（方法），通過查手冊了解。我的這種能力是從Java課上學(xué)到的，故在這里贅述。
拿到的第一本書叫《學(xué)習(xí)OpenCV（中文版）》，這本書是C語言版的，比較經(jīng)典了。說實話，個人覺得對我的幫助不是很大。除了讓我學(xué)會了讀取圖像和視頻，還有知道一些圖像處理的函數(shù)之外，其他倒沒有什么。不過里面的原理倒是介紹的不錯，不過對于初學(xué)者來說，可能效果不是那么好。因為里面涉及的東西太多，感覺吸收有壓力。
總的來說，學(xué)習(xí)OpenCV的時候，切忌一下幾點：
有一定的C++基礎(chǔ)，會查閱API手冊;
學(xué)會安裝配置開發(fā)環(huán)境;
針對各個模塊學(xué)，核心模塊必學(xué)（特別是矩陣處理），基礎(chǔ)的圖像處理也要學(xué)，其他結(jié)合項目學(xué);
邊學(xué)邊動手，一定要敲代碼，看例程;
遇到問題，查手冊，上論壇，網(wǎng)上找資源。。。
QT5+OpenCV4搭建應(yīng)用開發(fā)環(huán)境
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本篇文章將演示創(chuàng)建一個使用 AMD Vitis? 視覺庫的 Vitis HLS 組件的全過程。此處使用的是 Vitis Unified IDE。如果您使...
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2024年1月8日，美國拉斯維加斯——芯原股份 (芯原，股票代碼：688521.SH) 今日正式推出全新的VC9800系列視頻處理器 (VPU) IP，...
2024-01-09 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu視頻處理器 671 0
以彩色梯度為例，先進行7*7的高斯模糊，然后利用Sobel算子計算梯度，繼而在每個像素點求解出了梯度方向以及幅值，只有超過一定閾值的梯度才會被保留；
機器視覺處理軟件一般用來完成輸入圖像數(shù)據(jù)的處理，通過一定的運算得出結(jié)果，這個輸出的結(jié)果可能是PASS/FAIL信號、坐標位置、字符串等。
關(guān)于利用傳統(tǒng)圖像處理方法瑕疵檢測總結(jié)
最近做圖像處理與識別相關(guān)的事情，先從OpenCV/Matlab入手，看傳統(tǒng)算法在瑕疵檢測方向能做到什么程度。 因之前并沒有相關(guān)的經(jīng)驗，乍開始生...
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