opencv

摘自：https://baike.baidu.com/item/opencv/10320623?fr=aladdin

 

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1]  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。

 

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。

应用领域

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

其他相关

作者列表可以在AUTHORS文件中找到。

此外，还有很多人给出了建议、补丁、BUG 报告等等，在文件THANKS中对此有一个不完全的列表。

想要了解OpenCV的新特征，请参考OpenCV Change Log。

如果有问题，在Google中输入"OpenCV"搜索。

如果在安装/运行/使用OpenCV中遇到问题

1、阅读FAQ中文。

2、在OpenCV 邮件列表中搜索。

3、加入到 yahoo group 上的 OpenCV 邮件列表中（如何加入请参考 FAQs），并发送你的问题到邮件列表中。（这个邮件列表可能会迁移到OpenCV's SourceForge site）

4、参考 OpenCV 的例子代码，阅读参考手册。