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OpenCV4(跨平台视觉库)v4.3.0官方版

OpenCV4(跨平台视觉库)v4.3.0官方版

编程开发  |   202KB

语言:简体

3 .0

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应用简介


OpenCV4 是一个开源跨平台计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类组成。它还提供Python、MATLAB、Ruby等语言的接口。可应用于人机交互、物体识别、图像处理等领域。









OpenCV4 是一个开源跨平台计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类组成。它还提供Python、MATLAB、Ruby等语言的接口。可应用于人机交互、物体识别、图像处理等领域。



OpenCV4(跨平台视觉库)



应用领域



应用领域编辑



1、人机交互



2. 物体识别



3. 图像分割



4.人脸识别



5. 动作识别



6.运动追踪



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



软件特点



1.删除了扩展模块中与SIFT和SURF相关的API调用文件。



现在如果想在OpenCV Python 4.x中使用SIFT和SURF,只能自己从源代码CMake编译生成python版本的安装包。



#OpenCV 3.x



命名窗口(“输入”,cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)



#OpenCV4.x



命名窗口(“输入”,cv.WINDOW_AUTOSIZE)



2、取消CV_XXX等所有枚举类型,比如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:



# 图片返回的图片



# 轮廓每个轮廓的点的集合



# hierarchy 每个轮廓对应的层次信息



二进制、轮廓、层次结构=cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)



3、findContours函数的返回结果由3.x中的三个参数变为两个参数。



OpenCV4.0需要改为



轮廓,层次结构=cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)



4. python语言版本增加了对DNN模块的支持!



支持使用图像分类、物体检测(SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN)、图像分割等网络



新功能



DNN 改进了许多网络层,例如LSTM、Broadcasting、Algebra over Constant、ONNS 中具有多个输入的Slice; DarkNet 中的分组卷积、sigmoid、swish、scale_channels; MobileNet-SSD v3



更多OpenVINO 后端功能:可以通过nGraph 添加自定义层



优化CUDA后端并消除一些错误



使用最新的IPP-CV 2020.0.0Gold版本即可完成CPU优化



使用SIMD 指令优化积分、调整大小和RLOF 的实现



更多演示和示例



opencv_contrib:添加了Alpha Matting 算法



calib3d:findChessboardCorners SB 算法改进



核心:getNumberOfCPUs()函数改进



imgcodecs:支持OpenJPEG 库



highgui(Qt): 添加到剪贴板的复制功能



指示



下载完成并获得OpenCV 文件后,您可以开始安装过程。其实所谓的安装就是一个解压的过程。可执行文件是一个自解压程序。双击后会提示我们选择解压路径。



这里你可以根据自己的需要选择路径。特别的是,程序会解压opencv文件夹中的所有文件,因此无需在所选的解压路径中创建单独的opencv文件夹。由于笔者电脑上安装了多个版本的OpenCV,为了避免混淆,我单独创建了一个名为opencv4的文件夹,并解压到H:\opencv4。



选择路径后,点击【解压】按钮,等待解压过程结束。整个OpenCV4的大小约为1G。根据计算机的性能,等待时间从几十秒到几分钟不等。

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