OpenCV框架介绍

概述

OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域。

历史

OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。

下面几个时间节点对OpenCV发展产生过重要影响:

1999年OpenCV正式立项,那个时候笔者刚刚上大学二年级,

2000年在IEEE计算机视觉与模式识别大会上正式发布了Alpha版本

2001年~2005年最初五个Beta测试版本发布时间

2006年才正式发布了OpenCV 1.0版本

2008年中,OpenCV获得了当时还如日中天的机器人公司Willow Garage支持,不幸的是作为机器人业界传奇公司Willow Garage在2014已经倒闭。

2009年对OpenCV产生重大影响OpenCV2.0正式发布,它的最大的一个变化是添加C++接口,把OpenCV中很多C语言的数据和API进行了优化。目标是建立一个易用、类型安全、新功能,性能更加的版本。官方每六个月发布一次新版本。

2012年 OpenCV正式被非盈利组织OpenCV.org接管、维护用户与开发者社区网站。

核心功能与应用实现:

OpenCV中已经包含如下应用领域功能:

- 二维和三维特征工具箱

- 运动估算

- 人脸识别系统

- 姿势识别

- 人机交互

- 移动机器人

- 运动理解

- 对象鉴别

- 分割与识别

- 立体视觉

- 运动跟踪

- 增强现实(AR技术)

基于上述功能实现需要,OpenCV中还包括以下基于统计学机器学习库:

- Boosting算法

- Decision Tree(决策树)学习

- Gradient Boosting算法

- EM算法(期望最大化)

- KNN算法

- 朴素贝叶斯分类

- 人工神经网络

- 随机森林

- 支掌向量机

编程语言:

OpenCV中多数模块是基于C++实现,其中有少部分是基于C语言实现,当前OpenCV提供的SDK已经支持C++、Java、Python等语言应用开发。当前OpenCV本身新开发的算法和模块接口都是基于C++产生。

操作系统支持

OpenCV支持几乎所有主流的OS系统上应用开发,包括Windows、Mac、Linux、FreeBSD、OpenBSD等。移动平台支持Android、IOS、BlackBerray等平台。用户可以从OpenCV官方获取相关SDK下载,开发文档和环境配置信息。

应用领域:

OpenCV自从1.0版本发布以来,立刻吸引许多公司目光,被广泛应用在许多领域的产品研发与创新上,相关应用包括卫星地图与电子地图拼接、医学中图像噪声处理、对象检测、安防监控领域安全与入侵检测、自动监视报警、制造业与工业中的产品质量检测、摄像机标定。军事领域的无人机飞行、无人驾驶与水下机器人等众多领域。

开发者:

当前OpenCV随着工业4.0与机器人无人机发展已经在应用领域得到了广泛的应用,当前越来越多从事机器视觉与图像处理的开发者选择OpenCV作为开发工具实现应用开发。

学习:

学习OpenCV,第一需要具备向对象语言的基础比如学习过C/C++或者Java就会事半功倍。第二要对图像处理机器学习有基础了解,容易入门。如果觉得自己数学或者信号处理比较好,强烈推荐阅读 劳尔.冈萨雷斯的《数字图像处理》绿皮书,然后就可以直奔OpenCV而去。觉得自己基础已经有了可以忽略前面两条,直奔OpenCV SDK,学习OpenCV最好的资料是OpenCV社区的教程和文档,其次是各种视频资源与博客文章。

社区支持:

www.opencv.org;

福利:

Window7操作系统上OpenCV3.1.0环境搭建免费视频观看:

http://edu.51cto.com/course/course_id-7521.html

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