OpenCV视觉库 V2.4.9官方中文版

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OpenCV是一个强大的开源计算机视觉和机器学习库，能够在Windows、Linux和Android等多个操作系统上运行。它支持C++、Python和Java等编程语言，能够执行一系列复杂的图像处理任务，如物体检测、图像分割、人脸识别、人脸追踪以及运动分析等。OpenCV通过集成多种算法（如SIFT、SURF、ORB和FAST等）来实现这些功能。此外，它还允许开发者在其基础上定制应用程序。因为其易用性、可定制性以及高灵活性，OpenCV已经成为计算机视觉和机器学习领域研究者和开发者的首选工具。

环境配置

配置OpenCV时，首先需要设置环境变量。在系统变量中创建一个名为OPENCV的新变量，值为解压后opencv目录下的build路径，例如D:\Program Files\opencv\build。

提示：这样配置有一个好处，如果将来OpenCV路径发生改变，只需修改该变量，而不必进行大规模的路径修改。

接着，编辑系统变量中的Path，末尾添加";%OPENCV%\x86\vc12\bin"。

注意：其中x86和x64分别代表32位和64位的VS工程，务必根据实际情况选择相应的配置。vc10、vc11和vc12分别代表VS2010、VS2012和VS2013的编译器版本，需要根据所用的Visual Studio版本进行相应设置。

VS中配置OpenCV

可以通过属性表的方式将OpenCV配置到Visual Studio中，每次只需添加属性表，避免了手动配置的繁琐步骤。

在属性管理器中右键点击项目名称（例如"test"），选择"添加现有属性表"。

找到之前创建或下载的属性表文件（如D:\Program Files\opencv\opencv248.props），并将其添加到项目中。

编写测试代码

在解决方案资源管理器中，右键点击源文件，选择"添加" -> "新建项"。

在Visual C++中选择"C++文件"，输入文件名并添加到项目中。

OpenCV的功能特点

计算机视觉市场正持续增长，但目前尚无标准的API。现有的计算机视觉软件大致可分为以下三种类型：

1. 研究代码（通常较慢、不稳定，且与其他库兼容性差）
2. 高成本的商业工具（如Halcon、MATLAB+Simulink）
3. 基于硬件的特殊解决方案（如视频监控、制造控制系统、医疗设备）

这些现状意味着需要一个标准的API来简化计算机视觉程序的开发。OpenCV正致力于成为这一标准，旨在通过优化C代码来提升执行效率，并可通过购买Intel的高性能多媒体函数库（IPP）进一步加速处理速度。

下图展示了OpenCV与其他主流视觉库的性能对比。

OpenCV的核心特性

OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个综合性的计算机视觉工具包，包含了丰富的算法和工具，支持以下功能：

• 图像处理与分析：包括图像变换、滤波、边缘检测、图像分割等。
• 物体识别与跟踪：支持目标检测、人脸识别、目标跟踪等功能。
• 机器学习：提供分类、聚类、回归、支持向量机等机器学习功能。
• 图像检索：包括图像匹配、检索等功能。
• 人机交互：包括手势识别、姿态估计等技术。

OpenCV的应用领域

• 人机互动
• 物体识别
• 图像分割
• 人脸识别
• 动作识别
• 运动跟踪
• 机器人技术
• 运动分析
• 机器视觉
• 结构分析
• 汽车安全驾驶

OpenCV的优势

• 开源免费：OpenCV是完全免费的开源库，开发者可以自由使用、修改和分发。
• 跨平台支持：OpenCV可以在Windows、Linux、Mac OS等多个操作系统上运行。
• 支持多种编程语言：包括C++、Python、Java等。
• 丰富的算法库：提供大量计算机视觉相关的算法和工具，包括图像处理、物体识别、机器学习等。
• 易于集成：OpenCV可以方便地与其他库（如OpenGL、Qt、Boost等）进行集成。
• 活跃社区：OpenCV拥有一个活跃的开发者社区，提供大量的支持、文档和示例代码。

以上是关于OpenCV的简要介绍，供需要使用该工具的开发者参考，大家可以通过以下链接获取更多信息。