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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OpenCV的經(jīng)驗。
剛開始是由于大學生創(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，兩種語言我都學得不怎么樣，囧～既然你想學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Java，而是掌握一種查API手冊的習慣和能力，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課上學到的，故在這里贅述。
拿到的第一本書叫《學習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，學習OpenCV的時候，切忌一下幾點：
有一定的C++基礎(chǔ)，會查閱API手冊;
學會安裝配置開發(fā)環(huán)境;
針對各個模塊學，核心模塊必學（特別是矩陣處理），基礎(chǔ)的圖像處理也要學，其他結(jié)合項目學;
邊學邊動手，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。。。
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