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OpenCV是在BSD许可（开源）下发布的跨平台计算机视觉库，可以在Linux，Windows，Android和Mac OS操作系统上运行. 它轻巧高效-由一系列C函数和少量C ++类组成，并为Python，Ruby和MATLAB等语言提供接口，并在图像处理和实现中实现了许多通用算法计算机视觉.

OpenCV用C ++语言编写，其主要接口也是C ++语言，但仍保留了大量C语言接口. 该库还具有大量的Python，Java和MATLAB / OCTAVE（2.5版）接口. 这些语言的API接口功能可以通过文档获得. 现在还提供了对C#，Ch，Ruby，GO的支持.

所有新的开发和算法都使用C ++接口. 2010年9月，还实现了使用CUDA的GPU接口.

中文名

开源计算机视觉库

外语名称

开源计算机视觉库

短标题

OpenCV

功能

提供Pythonopencv 中文论坛 ? 查看主题 - c，Ruby，MATLAB接口

结构

C函数和C ++类组成

OpenCV由英特尔于1999年创立，现在得到Willow Garage的支持. OpenCV是在BSD许可（开源）下发布的跨平台计算机视觉库，可以在Linux，Windows和Mac OS操作系统上运行. 它轻巧高效-由一系列C函数和少量C ++类组成，并为Python，Ruby和MATLAB等语言提供接口，并在图像处理和实现中实现了许多通用算法计算机视觉. [1]最新版本为3.4，于2017年12月23日发布[2].

OpenCV具有跨平台的中高级API，其中包括500多个C函数. 它不依赖于其他外部库，尽管也可以使用某些外部库.

OpenCV为英特尔®集成性能基元（IPP）提供了透明的接口. 这意味着，如果有针对特定处理器优化的IPP库，则OpenCV将在运行时自动加载这些库. [3]

（注意: OpenCV 2.0版的代码已得到优化，不需要IPP来提高性能，因此2.0版不再提供IPP接口）[4]

1999年1月，CVL项目启动. 主要目标是人机界面，可由UI调用的实时计算机视觉库以及针对Intel处理器的特定优化.

2000年6月，第一个开放源代码版本OpenCV alpha 3发行了.

2000年12月，发布了适用于Linux平台的OpenCV beta 1.

2006年，发布了支持Mac OS的OpenCV 1.0.

2009年9月，发布了OpenCV 1.2（beta2.0）.

2009年10月1日，发布了2.0版.

2010年12月6日，OpenCV 2.2发布.

2011年8月，OpenCV 2.3发行了.

2012年4月2日，OpenCV 2.4发布.

2014年8月21日，发布了OpenCv 3.0 alpha.

2014年11月11日，发布了OpenCV 3.0 beta.

2015年6月4日，OpenCV 3.0发布.

2016年12月，OpenCV 3.2版发布（合并969个补丁并关闭478个问题）

2017年8月3日，OpenCV 3.3版发布（最重要的更新是将DNN模块从contrib引入主存储库）

OpenCV使用类似BSD的许可证，因此对于非商业和商业应用程序是免费的（免费）. （有关详细信息，请参阅许可证）

OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，它是部分用C语言编写的，加上其开源功能，如果处理得当，无需添加新的外部支持，也可以完成编译链接生成程序，因此很使用它来移植算法. 正确重写后，OpenCV代码即可在DSP系统和ARM嵌入式系统中正常运行. 这种移植通常被用作大学相关本科生的毕业设计或项目的主题.

OpenCV与其他视觉功能库之间的性能比较

为什么有OpenCV

计算机视觉市场巨大并且还在持续增长，在这方面没有标准的API. 今天，可能有三种类型的计算机视觉软件:

1. 学习代码（缓慢，不稳定，独立且与其他库不兼容）

2. 昂贵的商业工具（例如Halcon，MATLAB + Simulink）

3. 一些依赖硬件的特殊解决方案（例如视频监视opencv 中文论坛 ? 查看主题 - c，制造控制系统，医疗设备）这是当今的现状，而标准API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发. 这样的标准API.

OpenCV致力于现实世界中的实时应用程序，并且通过优化C代码大大提高了其执行速度，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体功能库（集成性能基元）处理速度. 右图是OpenCV与其他主流视觉功能库之间的性能比较.

1. 人机交互

2. 对象识别

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. 安全驾驶汽车

作者列表可以在AUTHORS文件中找到.

此外，还有很提供建议，补丁，错误报告等. 谢谢文件中没有完整的列表.

有关OpenCV的新功能，请参阅OpenCV更改日志.

如果有问题，请在Google中输入“ OpenCV”进行搜索.

如果您在安装/运行/使用OpenCV时遇到问题

1. 阅读常见问题中文.

2. 在OpenCV邮件列表中搜索.

3. 加入yahoo组上的OpenCV邮件列表（如何加入，请参阅常见问题解答），然后将您的问题发送到邮件列表. （此邮件列表可能会迁移到OpenCV的SourceForge网站）

4. 请参考OpenCV的示例代码并阅读参考手册.

OpenCV用C ++语言编写，其主要接口也是C ++语言，但仍保留了大量C语言接口. 该库还具有大量的Python，Java和MATLAB / OCTAVE（2.5版）接口. 这些语言的API接口功能可以通过文档获得. 现在还提供对C#，Ch，Ruby的支持.

所有新的开发和算法都使用C ++接口. 2010年9月，还实现了使用CUDA的GPU接口.

OpenCV可以在Windows，Android，Maemo，FreeBSD，OpenBSD，iOS，Linux和Mac OS上运行. 用户可以从SourceForge获得官方版本，也可以从SVN获得开发版本. OpenCV还使用CMake.

在Windows上的OpenCV中编译与摄像机输入有关的部分时，需要DirectShow SDK中的一些基类. 可以从预编译的Microsoft Platform SDK（或DirectX SDK 8.0到9.0c / 6.0之前的DirectX Media SDK）的Samples \ Multimedia \ DirectShow \ BaseClasses子目录中获取SDK.

2010年12月6日，发布了OpenCV 2.2.0的正式版本. [5]

2011年6月25日，发布了OpenCV-2.3.0rc，并新添加了拼接模块. Android支持更加方便. 使用Google测试框架，其他更改主要是内部性能改进.

2013年7月3日，OpenCV 2.4.6发行了.

主要更新与手持设备有关:

首先，Android构建的OpenCV 2.3终于成为了官方支持的NDK-Build. 以前的方法令人头疼. 用于编写JNI界面的非Android官方方法，本教程不知道为什么.

第二，新消息是NVidia正在开发新的Android支持. 最初是OpenCV支持的CUDA图形卡加速. [6]

2013年12月31日，OpenCV 2.4.8发行了.

2014年4月25日，OpenCV 2.4.9发行了.

2014年8月21日，OpenCv 3.0 alpha版本发布.

2014年11月11日，发布了OpenCv 3.0 beta.

2015年6月4日，发布了OpenCV 3.0版. [2]

2015年7月30日，OpenCV 2.4.12发布.

2015年12月21日，OpenCV3.1发布.

2016年12月23日，OpenCV3.2发布.

2017年8月3日，发布了OpenCV3.3版本. [7]

2018年7月4日，发布了OpenCV3.4.2. [8]

2018年11月18日，Opencv 4.0.0发布.

参考

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https://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-199184-1.html