OpenCV视觉库 V2.4.9官方中文版

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OpenCV 是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习库，支持跨多个平台，如 Windows、Linux 和 Android。它采用 C++、Python 和 Java 等语言开发，能够执行多种图像处理任务，如物体检测、图像分割、人脸识别、人脸跟踪和运动分析等。通过使用多种算法（如 SIFT、SURF、ORB 和 FAST 等），OpenCV 可以高效地实现这些任务。此外，它还为开发者提供了灵活的接口，支持基于 OpenCV 开发自定义应用。作为一个易于使用且高度可定制的工具，OpenCV 已成为计算机视觉和机器学习领域研究人员和开发者的首选工具，因其具有卓越的扩展性和灵活性。

环境配置方法

1. 配置环境变量：
在系统变量中创建一个新变量，命名为 OPENCV，变量值填写解压后 OpenCV 路径中的 build 文件夹位置，如 D:\Program Files\opencv\build。

提示：
此操作的目的是简化路径修改，若 OpenCV 路径发生变化，只需更新该变量即可，而无需修改其他配置。

2. 在系统变量中编辑 Path 变量，在末尾添加 ;%OPENCV%\x86\vc12\bin。

注：
x86 和 x64 分别对应 32 位和 64 位的 Visual Studio 工程，需根据实际工程选择合适的设置，否则编译虽成功但运行可能出错；而 vc10、vc11、vc12 则是 VS2010、VS2012、VS2013 对应的编译器版本，应根据自己的 VS 版本进行调整。

在 VS 中配置 OpenCV

此方法通过 Visual Studio 的属性表快速配置 OpenCV，比手动设置更加简便。在 Visual Studio 中，打开“属性管理器”，右键点击你的工程名称（例如“test”），选择“添加现有属性表”。

接下来，选择之前下载或创建的属性表（例如 D:\Program Files\opencv\opencv248.props），将其添加到工程中。

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”。然后选择“Visual C++”下的“C++ 文件”，输入文件名（如 test.cpp），点击“添加”按钮。

OpenCV的特点与优势

计算机视觉的应用市场庞大且不断增长，但目前缺乏统一的标准 API。目前的视觉软件大致分为三类：
1. 研究型代码（通常较慢、不稳定，且难以与其他库兼容）。
2. 商业化工具（如 Halcon 和 MATLAB + Simulink），这些工具价格昂贵。
3. 特定硬件依赖的解决方案（如视频监控、制造控制系统和医疗设备）。
目前尚无统一的标准 API，而 OpenCV 旨在成为这一领域的标准 API，简化计算机视觉软件开发。

OpenCV 优化了 C 代码以提高执行效率，并可通过 Intel 的高性能多媒体函数库（IPP）进一步加速图像处理速度。

OpenCV的功能模块

OpenCV 提供了多种计算机视觉功能，包括：

• 图像处理与分析：如图像变换、滤波、边缘检测、图像分割等。
• 物体识别与跟踪：如目标检测、人脸识别和跟踪。
• 机器学习：包括分类、聚类、回归和支持向量机等。
• 图像检索：包括图像匹配与检索功能。
• 人机交互：支持手势识别、姿态估计等。

OpenCV的应用领域

• 人机交互
• 物体识别
• 图像分割
• 人脸识别
• 动作识别
• 运动跟踪
• 机器人应用
• 运动分析
• 机器视觉
• 结构分析
• 汽车安全驾驶

OpenCV的核心优势

• 开源与免费：OpenCV 完全免费，任何开发者都可以使用、修改和分发。
• 跨平台：支持多个操作系统平台，如 Windows、Linux 和 macOS 等。
• 多语言支持：支持包括 C++、Python 和 Java 等多种编程语言。
• 丰富的算法库：提供强大的图像处理、物体识别、机器学习等功能。
• 易于集成：可以轻松与其他库如 OpenGL、Qt、Boost 等集成。
• 活跃社区：拥有庞大的开发者社区，提供丰富的文档、示例和支持。

以上是 OpenCV 跨平台计算机视觉库的简介，感兴趣的朋友可以通过以下链接获取更多信息，探索如何利用这一强大的工具。