标签: OpenCV4(跨平台视觉库)
OpenCV4是一款开源的跨平台计算机视觉库,由一系列C函数和少量C++类构成,同时提供了Python、MATLAB、Ruby等语言的接口,可应用于人机互动,物体识别,图像处理等领域。
应用领域应用领域编辑
1、人机互动
2、物体识别
3、图像分割
4、人脸识别
5、动作识别
6、运动跟踪
7、机器人
8、运动分析
9、机器视觉
10、结构分析
11、汽车安全驾驶
软件特色1、在扩展模块中去掉了SIFT与SURF相关API的调用文件
现在如果想在OpenCV Python 4.x中想使用SIFT与SURF只有靠自己从源代码CMake来编译生成python版本的安装包才可以。
# OpenCV 3.x中
namedWindow(“input”, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
# OpenCV4.x
namedWindow(“input”, cv.WINDOW_AUTOSIZE)
2、全部取消CV_XXX这种枚举类型,比如在3.x中可以正常使用的语句
# 在OpenCV3.x中轮廓发现API返回三个值分别为
# image 返回的图像
# contours 每个轮廓的点集合
# hierarchy 每个轮廓对应的层次信息
binary, contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
3、findContours函数返回结果由3.x的三个参数变为两个参数
OpenCV4.0中需要改为
contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
4、增加了python语言版本的对DNN模块的加持!
支持图像分类、对象检测(SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN)、图像分割等网络的使用
新增功能DNN对很多网络层进行了提升,如ONNS中的LSTM, Broadcasting, Algebra over constants, Slice with multiple inputs;DarkNet中的grouped convolutions, sigmoid, swish, scale_channels;MobileNet-SSD v3
更多OpenVINO后端特性:可通过nGraph添加自定义层
优化CUDA后端,并杀掉一些BUG
可以使用最新的IPP-CV 2020.0.0Gold版本进行CPU优化
使用SIMD指令优化了integral、resize和RLOF实现
更多演示和例子
opencv_contrib:增加了Alpha Matting算法
calib3d:findChessboardCorners SB算法提升
core:getNumberOfCPUs()函数提升
imgcodecs:支持OpenJPEG库
highgui(Qt):增加到剪切板的复制功能
使用方法下载完成后得到OpenCV文件,便可以开始安装过程。其实所谓的安装是一个解压的过程,可执行文件是一个自解压的程序,双击后便会提示我们选择解压路径。
这里根据自己需求选择路径即可,特别要说明的是,该程序会将所有文件解压在opencv的文件夹下,因此不需要在选择解压路径中单独新建一个opencv文件夹。由于笔者电脑安装了多个版本的OpenCV,为避免混淆,单独创建一个名为opencv4的文件夹,解压到H:\opencv4。
选择好路径后点击【Extract】按钮,便可以等待解压过程的结束。整个OpenCV4的大小约为1G,根据电脑的性能不同,等待时间从几十秒到几分钟不等。
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