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OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android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,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android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,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。
定义
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[1] (开源)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,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。[2] 最新版本是3.4 ,2017年12月23日发布[3] 。OpenCV 拥有包括 500 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。OpenCV 为Intel® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 这意味着如果有为特定处理器优化的 IPP 库, OpenCV 将在运行时自动加载这些库。[4] (注:OpenCV 2.0版的代码已显著优化,无需IPP来提升性能,故2.0版不再提供IPP接口)
优势
为什么有OpenCV计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:1.研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容)2.耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink)3.依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状。而标准的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。OpenCV致力于真实世界的实时应用,通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升,并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。右图为OpenCV与当前其他主流视觉函数库的性能比较
编程语言
OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。
所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。
系统支持
OpenCV可以在 Windows, Android, Maemo,FreeBSD, OpenBSD, iOS,Linux 和Mac OS等平台上运行。使用者可以在 SourceForge 获得官方版本, 或者从 SVN 获得开发版本。OpenCV也是用 CMake.
Windows prerequisites
在Windows上编译OpenCV中与摄像输入有关部分时,需要DirectShow SDK中的一些基类。该SDK可以从预先编译的Microsoft Platform SDK (or DirectX SDK 8.0 to 9.0c / DirectX Media SDK prior to 6.0)的子目录Samples\Multimedia\DirectShow\BaseClasses获得。
学OpenCV,需要一些什么样的基础
作为计算机视觉的开源库,OpenCV强大而实用,下面分享一下我学OpenCV的经验。
刚开始是由于大学生创新项目的原因,在大二的时候就开始接触,当时我已经有了C++和Java的基础了。不过先声明一下,两种语言我都学得不怎么样,囧~既然你想学C++版的OpenCV的API,那就要掌握C++的基础知识,特别是类、继承方面的基本原理,当然要求不是很高,理解就行。我说有Java基础,不是让你学Java,而是掌握一种查API手册的习惯和能力,就是,遇到不懂的类或函数(方法),通过查手册了解。我的这种能力是从Java课上学到的,故在这里赘述。
拿到的第一本书叫《学习OpenCV(中文版)》,这本书是C语言版的,比较经典了。说实话,个人觉得对我的帮助不是很大。除了让我学会了读取图像和视频,还有知道一些图像处理的函数之外,其他倒没有什么。不过里面的原理倒是介绍的不错,不过对于初学者来说,可能效果不是那么好。因为里面涉及的东西太多,感觉吸收有压力。
总的来说,学习OpenCV的时候,切忌一下几点:
有一定的C++基础,会查阅API手册;
学会安装配置开发环境;
针对各个模块学,核心模块必学(特别是矩阵处理),基础的图像处理也要学,其他结合项目学;
边学边动手,一定要敲代码,看例程;
遇到问题,查手册,上论坛,网上找资源。。。
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