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。
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简单了解OpenCV是个什么东西
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