OpenCV V2.4.9 跨平台视觉库 官方中文版

OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习库，支持在多个操作系统（如Windows、Linux和Android）上运行。它使用C++、Python和Java等编程语言开发，能够执行各种图像处理任务，如物体检测、图像分割、人脸识别、人脸跟踪、运动分析等。通过SIFT、SURF、ORB和FAST等算法，OpenCV能够高效实现这些任务。更重要的是，用户可以基于OpenCV开发自己的应用程序。由于其易于使用、灵活且具有极高的可扩展性，OpenCV成为了开发者和研究人员在计算机视觉与机器学习领域的首选工具。

安装与配置

环境变量配置：
在系统变量中新建一个变量，名称为 OPENCV，值为解压OpenCV的路径下的build目录，如 D:Program Filesopencvbuild。

提示：这一步的配置确保了如果OpenCV路径发生变化，只需修改该变量，无需手动更改多个配置。

在系统变量中编辑Path变量，在末尾添加 ;%OPENCV%x86vc12bin。

注意： x86和x64分别指代32位和64位的Visual Studio工程，确保根据实际需要修改；vc10、vc11、vc12则分别代表VS2010、VS2012和VS2013的编译器版本，需根据实际VS版本来选择。

VS环境配置OpenCV

通过VS属性表可以方便地将OpenCV集成到项目中，每次只需添加属性表即可，免去繁琐的手动设置。

在属性管理器中，右键点击项目名称“test”，选择“添加现有属性表”。

找到并添加之前下载或新建的属性表（例如：D:Program Filesopencvopencv248.props）。

测试步骤：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”。

选择Visual C++ > C++文件，输入文件名称后点击“添加”。

OpenCV的独特优势

随着计算机视觉市场的快速增长和不断发展，行业缺乏统一的标准API。目前，计算机视觉软件主要有以下三种类型：

1. 研究代码（通常速度较慢、不稳定，且难以与其他库兼容）
2. 高成本的商业工具（例如Halcon、MATLAB+Simulink）
3. 依赖特定硬件的解决方案（如视频监控、制造控制系统和医疗设备）

而OpenCV的目标是成为一种标准API，简化计算机视觉程序和解决方案的开发。OpenCV通过优化C代码，大大提升了执行速度，还能通过Intel的IPP高性能多媒体库进一步加速处理。

下图展示了OpenCV与其他主流视觉函数库的性能对比。

功能特点

OpenCV提供了丰富的计算机视觉算法和工具，涵盖了以下几个领域：

• 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、目标跟踪、人脸识别等。
• 机器学习：包括分类、聚类、回归、支持向量机等。
• 图像检索：支持图像匹配和检索。
• 人机交互：支持手势识别、姿态估计等。

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的主要优势

• 开源与免费：OpenCV完全开源，开发者可以自由使用、修改和分发。
• 跨平台：支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Mac OS等。
• 多语言支持：支持C++、Python、Java等多种编程语言。
• 强大的算法库：包含广泛的计算机视觉算法，如图像处理、物体识别、机器学习等。
• 易于集成：可以与OpenGL、Qt、Boost等其他库轻松集成。
• 活跃社区：OpenCV拥有一个庞大且活跃的社区，提供支持、文档和示例代码。

以上是KKX小编为大家带来的OpenCV跨平台视觉库的相关介绍，希望对有需要的朋友有所帮助！