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跨平臺視覺庫opencv4

v4.5.2 官方最新版

跨平臺視覺庫opencv4下載
  • 軟件大小：213.34 MB
  • 軟件語言：英文
  • 軟件類型：國外軟件 / 編程軟件
  • 軟件授權(quán)： 免費(fèi)軟件
  • 更新時間：2021-05-17 08:40:11
  • 軟件等級：4星
  • 軟件廠商： -
  • 應(yīng)用平臺：WinXP, Win7, Win8, Win10
  • 軟件官網(wǎng)：

ITMOP本地下載文件大?。?13.34 MB

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小編為您推薦： opencv 編程軟件

opencv是一款開源的跨平臺計算機(jī)視覺庫,這款軟件不僅輕量而且速度高效，不僅可以在Windows平臺上面運(yùn)行還可以在Linux、Windows和Mac OS操作系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)他的強(qiáng)大功能,它最大的特點(diǎn)是比其它主流視覺函數(shù)庫來說,優(yōu)化了c代碼的編寫提升軟件的處理速度,有需要的用戶快來下載吧!

opencv介紹

OpenCV是一個基于（開源）發(fā)行的跨平臺計算機(jī)視覺庫，可以運(yùn)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(shí)現(xiàn)了圖像處理和計算機(jī)視覺方面的很多通用算法。OpenCV致力于真實(shí)世界的實(shí)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(dāng)前其他主流視覺函數(shù)庫的性能比較。

opencv windows版

更新內(nèi)容

在2013年最后一天發(fā)現(xiàn)OpenCV2.4.8版本推出了，不得不佩服辛勤的開發(fā)者們！新版本主要增強(qiáng)了對于并行計算的支持（CUDA），以及對于OpenCL的支持，增加了對于Java開發(fā)和Android更高版本的支持，修正了一些BUG。小弟不才還在體驗(yàn)研究中，貌似有很多很不錯的新功能。

2010年12月06日，OpenCV 2.2.0 正式版發(fā)布。

2011年06月25日，OpenCV-2.3.0rc 發(fā)布了，新增加了一個stitching拼接模塊，Android支持更加方便了，使用Google test框架，其他變化主要是內(nèi)部性能改進(jìn)。

2013年07月03日，OpenCV 2.4.6發(fā)布。

主要更新是關(guān)于手持設(shè)備方面的:

首先，OpenCV 2.3的Android build終于變成了官方支持的NDK-Build的方式了。以前的方法相當(dāng)讓人頭疼，使用的非Android官方的方法去寫JNI接口，tutorial跟著走一遍也不知道所以然。

其次，What’s new里面說道，新的Android支持是NVidia在開發(fā)。本來OpenCV就是支持CUDA顯卡加速的。

下載安裝軟件：

下載?Opencv for Windows?最新版本，本文是 Opencv 2.4.8。雙擊后會出現(xiàn)解壓提示，實(shí)際上就是“安裝”了，路徑填寫為?D:/Program Files，然后確定。

Note

D:/Program Files?可以為任意自己希望opencv安裝的路徑，解壓完成后，會在你所填目錄中新增一個 opencv文件夾，里面就是opencv的所有內(nèi)容了。例如按照我的路徑，解壓完成后Opencv就在?D:/Program Files/opencv?里面了。

下載 VS 2013，并安裝。（自己找破解吧）

配置環(huán)境變量：

在系統(tǒng)變量里面新建變量，名為?OPENCV?，值為自己解壓opencv路徑下的build路徑，如?D:\Program Files\opencv\build。

Tip

這一步是方便以后如果opencv路徑改變了，只需要修改此變量就可以了，而不必做大范圍修改。

在系統(tǒng)變量里面編輯?Path?變量，在末尾添加?;%OPENCV%\x86\vc12\bin?。

Note

x86和x64分別表示32bit和64bit的VS工程，根據(jù)自己的工程來修改，否則雖編譯成功但會運(yùn)行錯誤；vc10, vc11, vc12 分別表示VS2010, VS2012, VS2013的Visual Studio使用的編譯器版本，根據(jù)自己的VS版本來填寫正確的編譯器版本號。

VS內(nèi)配置Opencv

這里用VS屬性表的方式將Opencv配進(jìn)工程，每次只需要添加屬性表即可完成配置，比手工界面配置方便很多。

屬性管理器 -> 右鍵 "test"（工程名） -> 添加現(xiàn)有屬性表

找到之前新建或者下載的屬性表（?D:\Program Files\opencv\opencv248.props?），添加進(jìn)工程

測試

解決方案資源管理器 -> 源文件（右鍵）-> 添加 -> 新建項(xiàng)

Visual C++ -> C++文件：輸入名稱test點(diǎn)添加

版本更新說明

OpenCV 1.x

OpenCV 最初基于C語言開發(fā)，API也都是基于C的，面臨內(nèi)存管理、指針等C語言固有的麻煩。

2006年10月1.0發(fā)布時，部分使用了C++，同時支持Python，其中已經(jīng)有了random trees、boosted trees、neural nets等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，完善對圖形界面的支持。

2008年10月1.1pre1發(fā)布，使用 VS2005構(gòu)建，Python bindings支持Python 2.6，Linux下支持Octave bindings，在這一版本中加入了SURF、RANSAC、Fast approximate nearest neighbor search等，F(xiàn)ace Detection (cvHaarDetectObjects)也變得更快。

OpenCV 2.x

當(dāng)C++流行起來，OpenCV 2.x發(fā)布，其盡量使用C++而不是C，但是為了向前兼容，仍保留了對C API的支持。從2010年開始，2.x決定不再頻繁支持和更新C API，而是focus在C++ API，C API僅作備份。

2009年9月2.0 beta發(fā)布，主要使用CMake構(gòu)建，加入了很多新特征、描述子等，如FAST、LBP等。

2010年4月2.1版本，加入了Grabcut等，可以使用SSE/SSE2…指令集。

2010年10月2.2版本發(fā)布，OpenCV的模塊變成了大家熟悉的模樣，像opencv_imgproc、opencv_features2d等，同時有了opencv_contrib用于放置尚未成熟的代碼，opencv_gpu放置使用CUDA加速的OpenCV函數(shù)。

2011年6月起的2.3.x版本、2012年4月起的2.4.x版本，一面增加新方法，一面修復(fù)bug，同時加強(qiáng)對GPU、Java for Android、 OpenCL、并行化的支持等等，OpenCV愈加穩(wěn)定完善，值得注意的是 SIFT和SURF從2.4開始被放到了nonfree 模塊（因?yàn)閷＠?/p>

考慮到過渡，OpenCV 2.4.x仍在維護(hù)，不過以后可能僅做bug修復(fù)和效率提升，不再增加新功能——鼓勵向3.x遷移。

OpenCV 3.x

隨著3.x的發(fā)布，1.x的C API將被淘汰不再被支持，以后C API可能通過C++源代碼自動生成。3.x與2.x不完全兼容，與2.x相比，主要的不同之處在于OpenCV 3.x 的大部分方法都使用了OpenCL加速。

2014年8月3.0 alpha發(fā)布，除大部分方法都使用OpenCL加速外，3.x默認(rèn)包含以及使用IPP，同時，matlab bindings、Face Recognition、SIFT、SURF、 text detector、motion templates & simple flow 等都移到了opencv_contrib下（opencv_contrib不僅存放了尚未穩(wěn)定的代碼，同時也存放了涉及專利保護(hù)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)），大量涌現(xiàn)的新方法也包含在其中。

2017年8月3.3版本，2017年12月開始的3.4.x版本，opencv_dnn從opencv_contrib移至opencv，同時OpenCV開始支持C++ 11構(gòu)建，之后明顯感到對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持在加強(qiáng)，opencv_dnn被持續(xù)改進(jìn)和擴(kuò)充。

OpenCV 4.0

2018年10月4.0.0發(fā)布，OpenCV開始需要支持C++11的編譯器才能編譯，同時對幾百個基礎(chǔ)函數(shù)使用 "wide universal intrinsics"重寫，這些內(nèi)聯(lián)函數(shù)可以根據(jù)目標(biāo)平臺和編譯選項(xiàng)映射為SSE2、 SSE4、 AVX2、NEON 或者 VSX 內(nèi)聯(lián)函數(shù)，獲得性能提升。此外，還加入了QR code的檢測和識別，以及Kinect Fusion algorithm，DNN也在持續(xù)改善和擴(kuò)充。

官方說明

開源計算機(jī)視覺庫具有超過2500種算法，用于實(shí)時計算機(jī)視覺的大量文檔和示例代碼。它可通過JavaScript在您的瀏覽器中的Windows，Linux，Mac OS X，Android，iOS上運(yùn)行。

主頁：https：//opencv.org

問答論壇：https：//answers.opencv.org

文檔：https：//docs.opencv.org

源代碼：https : //github.com/opencv

請?zhí)貏e注意我們的教程！https://docs.opencv.org/master

更新說明

v4.5.2版本更新

2021年4月

OpenCV 4.x的春季更新已發(fā)布。

此版本的亮點(diǎn)：

核心：增加了對并行后端的支持。特殊的OpenCV構(gòu)建允許選擇并行后端和/或通過插件動態(tài)加載它

imgproc：添加了IntelligentScissors實(shí)現(xiàn)（JS demo）。該功能已集成到CVAT注釋工具中，您可以在https://cvat.org上在線嘗試

videoio：改進(jìn)的硬件加速視頻解碼/編碼任務(wù)。維基頁面

DNN模塊：

改進(jìn)了TensorFlow解析錯誤的調(diào)試：＃19220

改進(jìn)的圖層/激活/支持更多模型：

優(yōu)化：NMS處理，DetectionOutput

固定：具有常數(shù)的Div，MatMul，重塑（TensorFlow行為）

新增的支持：Mish ONNX子圖，NormalizeL2（ONNX），LeakyReLU（TensorFlow），TanH（Darknet），SAM（Darknet），Exp

英特爾?推理引擎后端（OpenVINO?）：

增加了對OpenVINO 2021.3版本的支持

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推薦應(yīng)用

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