OpenCV4(跨平台视觉库)v4.3.0官方版

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。

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。