OpenCV简介-程序员宅基地

1. OpenCV简介

OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。

1.1 OpenCV的优势

编程语言
OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
跨平台
OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
活跃的开发团队
自从第一个预览版本于2000年公开以来，目前已更新至OpenCV4.5.3。
丰富的API
完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。

1.2 应用领域

增强现实人脸识别手势识别人机交互动作识别运动跟踪物体识别图像分割机器人

2. OpenCV-Python

OpenCV-Python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。

Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。

与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。

3. OpenCV的模块介绍

3.1 最基础的核心模块

core模块：实现最核心的数据结构及其基本运算，如绘图函数、数组操作相关函数等;

highgui模块：实现视频与图像的读取、显示、存储等接口;

imgproc模块: 实现图像处理的基础方法，包括图像滤波、图像的几何变换、平滑、阈值分割、形态学处理、边缘检测、目标检测、运动分析和对象跟踪等;

3.2 图像处理其他更高层次的方向及应用相关的模块

stitching模块: 实现图像拼接功能;

features2d模块: 用于提取图像特征及特征匹配;

nonfree模块: 实现一些专利算法，如sift特征;

photo模块: 包含图像修复和图像去噪两部分;

ml模块: 机器学习模块（SVM，决策树，Boosting等）;

G-API模块: 包含超高效的图像处理pipeline引擎 ;

FLANN模块: 包含快速近似最近邻搜索FLANN和聚类Clustering算法;

video模块: 针对视频处理，如背景分离，前景检测、对象跟踪等;

objdetect模块: 实现一些目标检测的功能，经典的基于Haar、LBP特征的人脸检测，基于HOG的行人、汽车等目标检测，分类器使用Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM等;

calib3d模块: 即Calibration（校准）3D，该模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。包含基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等;

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_51571728/article/details/120607345

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