简单了解OpenCV是个什么东西

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3.3 ,2017年8月3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。

(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)

OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库.

无论你是做科学研究,还是商业应用,opencv都可以作为你理想的工具库,因为,对于这两者,它完全是免费的。

该库采用C及C++语言编写,可以在windows,linux,macOSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化,计算效率很高,因为,它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。opencv采用C语言进行优化,而且,在多核机器上面,其运行速度会更快。它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数,从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500个接口函数。

同时,由于计算机视觉与机器学习密不可分,该库也包含了比较常用的一些机器学习算法。或许,很多人知道,图像识别、机器视觉在安防领域有所应用。但,很少有人知道,在航拍图片、街道图片(例如googlestreetview)中,要严重依赖于机器视觉的摄像头标定、图像融合等技术。

近年来,在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域,opencv可谓大显身手,而这些,仅仅是其应用的冰山一角。

如今,来自世界各地的各大公司、科研机构的研究人员,共同维护支持着opencv的开源库开发。这些公司和机构包括:微软,IBM,索尼、西门子、google、intel、斯坦福、MIT、CMU、剑桥。。。。

废话不少,其实,下面这一句就够了:

opencv是一个封装好了的计算机视觉的函数库,并不是独立的软件,而是c语言的工具,安装后在vc或vs中配置一下就可以调用里面的函数。

搜了一下,本站竟然早就有了下载地址:

opencv 2.4.10 官方最新版

这里再分享本站几本有关OpenCV学习的电子书,免费下载,供大家学习参考。

OpenCV教程:基础篇

OpenCV实例精解 (普拉蒂克·乔希) 中文完整pdf扫描版

希望对大家有所帮助,有什么问题可以随时留言指出,小编会及时更改,感谢朋友们对本站的支持!

(0)

相关推荐

  • Ubuntu中Opencv的安装使用教程

    前言 OpenCV为基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可运行在Linux.Windows和Mac OS上.它轻量级而且高效,提供了Python.Ruby.MATLAB等语言接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV不仅在进行软件开发的过程中需要用到,而且他也是很多开源软件的运行依赖,所以安装一个Opencv就很有必要了,即使自己本身并不想学习使用. 安装 以下主要是从百度上找到的可用方法: 安装运行依赖 $ sudo apt-get install libq

  • Opencv2.4.13与Visual Studio2013环境搭建配置教程

    opencv这个工具来进行图像处理.大致是使用C++语言编写程序实现识别算法的实现,所以首先就要进行opencv与VS环境的配置. Shaine属于那种半路出家之人都算不上的那种,本科期间三四年来学习的真是半吊子,开发方向的东西完全就是一窍不通.而作为一个giser,不可避免的会涉及到开发,也免不了图形图像处理的东西,所以,Shaine打算借着毕设这个机会,自己独自着手一个小项目,从需求.现有研究状况.可引用的经典算法等开始,重学GIS开发,初步学习opencv相关内容. 之前花了四五天的时间来

  • visual studio 2012安装配置方法图文教程 附opencv配置教程

    在同学的帮助下,终于成功配置了vs+opencv,将详细过程记录在此,方便以后查阅 一.安装vs2012 下载vs2012,官方下载地址 1.双击安装文件,设置安装路径 2.选择需要的安装包 3.安装进行中 4.终于安装完成 5.点击启动 提示输入产品秘钥 YKCW6-BPFPF-BT8C9-7DCTH-QXGWC 激活成功 6.出现其它配置页面 这里选择C++为默认开发环境 7.启动   8.注意,有时可能出现兼容性问题,需要下载更新包 点击安装即可. 二.安装opencv 1.下载openc

  • 详解如何用OpenCV + Python 实现人脸识别

    下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数

  • 浅谈CMake配置OpenCV 时静态链接与动态链接的选择

    方法: 添加OpenCV_STATIC 选项,设置为不勾选,在cmake配置的时候就会选择动态库 否则,cmake 配置的时候会设置为静态库 以上这篇浅谈CMake配置OpenCV 时静态链接与动态链接的选择就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Ubuntu 17.04系统下源码编译安装opencv的步骤详解

    前言 本文主要针对Ubuntu 17.04版本下,opencv进行源码编译安装.开发环境主要针对python 对 openCV库的调用.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍: 一.安装 gcc cmake 编译环境 sudo apt-get install build-essential pkg-config cmake cmake-gui 本文提供两种源码编译方式,一种是cmake命令,另一种是通过图形界面的cmake-gui进行编译 该版本系统ubuntu已经自带python 2.7 和 p

  • 简单了解OpenCV是个什么东西

    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3.3 ,2017年8月3日发布[3] . OpenCV 拥有包括 500 多个C函数的跨平台

  • OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析

    相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍在OpenCV-Python中检测并绘制轮廓的方法. 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版)>. 轮廓检测 轮廓检测也是图像处理中经常用到的.Ope

  • 浅析关于PHP位运算的简单权限设计

    1.写在最前面最近想写一个简单的关于权限处理的东西,之前我也了解过用二进制数的位运算可以出色地完成这个任务.关于二进制数的位运算,常见的就是"或.与.非"这三种简单运算了,当然,我也查看了下PHP手册,还有"异或.左移.右移"这三个运算.记得上初中时数学老师就开始唠叨个不停了,在此我也不想对此运算再作额外的说明,直接进入正题. 2.如何定义权限将权限按照2的N次方来定义值,依次类推.为什么要这样子定义呐?这样子定义保证了每个权限值(二进制)中只有一个1,而它恰好对应

  • nodejs实现简单的gulp打包

    最近换了家新公司,由于是创业公司,项目基本从零开始搭建.工作几年,也没想过写点什么技术性的东西,今天突然心血来潮,哦当然,我这个人总是特别容易心血来潮,不定想干点啥,不说废话了,毕竟上班呢,开小差也不太好.忙了一个月,项目初见雏形,也基本可以1.0上线了,趁着等文案的时间,简单写点gulp打包的东西,等明儿有空再来一篇详细的,再有空再来个webpack的,哎呀,这个有空也不知道是啥时候,莫怪,好像又废话了几句.stop,stop. 从头儿来吧,首先创建一个package.json文件,就npm

  • python+opencv轮廓检测代码解析

    首先大家可以对OpenCV有个初步的了解,可以参考:简单了解OpenCV 轮廓(Contours),指的是有相同颜色或者密度,连接所有连续点的一条曲线.检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用. 在轮廓检测之前,首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测.在OpenCV中,寻找的物体是白色的,而背景必须是黑色的,因此图片预处理时必须保证这一点. import cv2 #读入图片 img = cv2.imread("1.png") # 必须先转化成灰度图 gray = cv2

  • android studio实现简单考试应用程序实例代码详解

    一.问题 1.如图所示,设计一个包含四种题型的简单考试应用程序(具体考试题目可以选用以下设计,也可以自己另外确定),项目名称:zuoye06_666 :(666,改成自己的实际编号). 2.布局管理器任选(约束布局相对容易实现). 3."提交"按钮的Text通过字符串资源赋值,不要直接输入"提交"两个字. 4.每题按25分计算,编写相应的程序,答题完成后单击"提交"按钮,在"总得分:"右边文本框中显示实际得分:同时,显示一个T

  • Python下opencv使用hough变换检测直线与圆

    在数字图像中,往往存在着一些特殊形状的几何图形,像检测马路边一条直线,检测人眼的圆形等等,有时我们需要把这些特定图形检测出来,hough变换就是这样一种检测的工具. Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等). 关于hough变换,核心以及难点就是关于就是有原始空间到参数空间的变换上.以直线检测为例,假设有一条直线L,

  • java实现简单的客户信息管理系统

    本文实例为大家分享了java实现简单客户信息管理系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下 全篇文章开源,源码供读者使用.这是一篇关于java的客户信息管理系统的文章,里面简单实现了数据库管理系统的基本功能,可以算是算笔者的学习笔记,也为大家学习提供便利.所以代码都是在一个包下完成的,所以没有使用导包的操作,省去了外卖project的申明,剩下的就写的文章里了.话不多说,看文章吧.首先给大家看一下总的操作界面(别看简单,里面的还是有东西的),后面就附上实现源码.要求和注释 Customer类 下面

  • 使用AngularJS编写较为优美的JavaScript代码指南

    本文示例代码下载:modulePattern.zip - 所有的 4 个 HTML 文件  以及 panacea.js - 1.6 KB 介绍 AngularJS 的库里面有很多东西,但本文中我只想专注于小的,针对特定主题的库,我相信通过它们能对Angular有一个较好的介绍.  理解这篇文章并不需要你有任何Angular相关的,甚至是JavaScript的经验.希望你能从本文中看到一些使用Angular的好处,并乐于动手尝试. 背景 我使用Angular有一段时间了,而在学习Angular的时

  • windows下部署免费ssl证书(letsencrypt)的方法

    随着网络的发展,网络安全也越来越重要,对于网站来说,从Http升级到https也是我们要做的首要事情.要实现https,首先我们需要申请一张SSL证书,这篇文章我主要介绍下边这几个方面: 1. SSL简单介绍 2. 免费Letencrypt证书部署 3. 安装注意事项 一.SSL简单介绍 ssl作为一个网络加密协议,主要是存在于系统中应用层和传输层之间的一个安全套接字层(Secure Socket Layer),也就是位于TCP/IP协议和各个应用层协议之间,为应用数据传输提供加密的协议.当然它

随机推荐