OpenCV与Open3D等开源视觉库的详细笔记

开源视觉库，从二维（2D）逐步发展到三维（3D）并已经日益成熟。OpenCV版本为4.1.2+，Open3D版本为0.8+。

OpenCV：

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构，并加速在商业产品中使用机器感知。作为BSD许可的产品，OpenCV使企业可以轻松地使用和修改代码。

该库具有2500多种优化算法，其中包括一整套经典和最新的计算机视觉和机器学习算法。这些算法可用于检测和识别人脸，识别物体，对视频中的人类动作进行分类，跟踪相机运动，跟踪运动物体，提取物体的3D模型，从立体相机产生3D点云，将图像缝合在一起以产生高分辨率整个场景的图像，从图像数据库中查找相似的图像，从使用闪光灯拍摄的图像中消除红眼，跟随眼睛的运动，识别风景并建立标记以将其与增强现实叠加在一起等。OpenCV拥有超过4.7万人的用户社区，下载量估计超过1800万。该库在公司，研究小组和政府机构中得到广泛使用。

除了使用该库的Google，Yahoo，Microsoft，Intel，IBM，Sony，Honda，Toyota之类的知名公司外，还有许多新兴公司（例如Applied Minds，VideoSurf和Zeitera）广泛使用OpenCV。OpenCV的部署用途包括将街景图像拼接在一起，检测以色列监视视频中的入侵，监视中国的矿山设备，帮助机器人导航和拾取Willow Garage的物体，检测欧洲游泳池溺水事故，在西班牙和纽约，在土耳其检查跑道上的碎屑，检查世界各地工厂产品上的标签，然后在日本进行快速面部识别。

它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Arduino和Mac OS。OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令。 目前正在积极开发功能齐全的CUDA和OpenCL接口。有500多种算法，而构成或支持这些算法的功能大约是其10倍。OpenCV用C ++原生编写，并具有可与STL容器无缝配合的模板化接口。

• OpenCL：开放计算语言（OpenCL）是一种开放标准，用于编写跨异构平台（包括CPU，GPU，DSP等）运行的代码。特别是，OpenCL为应用程序提供对GPU的访问，以用于非图形计算（GPGPU），在某些情况下会导致大大加快了速度。在计算机视觉中，许多算法可以在GPU上比在CPU上更有效地运行：例如图像处理，矩阵算术，计算摄影，对象检测等。
• OpenGL：OpenGL是开发便携式，交互式2D和3D图形应用程序的主要环境。自1992年问世以来，OpenGL已成为业界使用最广泛且受支持最多的2D和3D图形应用程序编程接口（API），将成千上万的应用程序带入各种计算机平台。OpenGL通过合并大量的渲染，纹理映射，特殊效果和其他强大的可视化功能来促进创新并加快应用程序开发。开发人员可以在所有流行的台式机和工作站平台上利用OpenGL的功能，从而确保广泛的应用程序部署。

Open3D：

Open3D是一个开放源代码库，支持快速开发处理3D数据的软件。Open3D前端在C++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端经过高度优化，并设置为并行化。

介绍

Open3D是一个开放源代码库，支持快速开发处理3D数据的软件。Open3D前端在C ++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端经过高度优化，并设置为并行化。Open3D是从一开始就开发出来的，带有很少的，经过仔细考虑的依赖项。它可以在不同的平台上设置，并且可以从源代码进行最小的编译。代码干净，样式一致，并通过清晰的代码审查机制进行维护。Open3D已用于许多已发布的研究项目中，并已积极部署在云中。我们欢迎开源社区的贡献。

核心功能

• 基本的3D数据结构
• 基本的3D数据处理算法
• 场景重建
• 表面对齐
• 3D可视化
• Python绑定

支持的编译器

• Linux上的GCC 4.8及更高版本
• OS X上的XCode 8.0及更高版本
• Windows上的Visual Studio 2015及更高版本

PCL：The Point Cloud Library（或PCL）是大型的，开放项目用于2D / 3D图像和点云的处理。PCL框架包含众多最新算法，包括滤波，特征估计，表面重建，配准，模型拟合和分段。这些算法可用于，例如，从嘈杂的数据中过滤离群值，将3D点云缝合在一起，分割场景的相关部分，提取关键点并计算描述符以根据物体的几何外观识别世界上的物体，并从中创建表面点云并将其可视化

计算机视觉库OpenCV早年也是Intel开源的，在Intel公司的支持下，Open3D将会像OpenCV一样成为三维开源视觉SDK标杆。

从源码编译安装，但是相对复杂一些，特别注意：如果系统之前已经安装了ROS，安装Open3D的源码编译依赖时会卸载掉ROS，所以还是推荐第一种安装方式。除非系统非常干净，因为系统装的东西太多的话，安装包冲突会很麻烦。

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Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing

• 用于3D数据处理的现代库

• About Open3D 关于
  • Core features
  • Supported compilers
  • Resources
• Getting Started 入门
  • Installing from PyPI or Conda
    • PyPI
    • Conda
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• Compiling from source 源码编译
  • Ubuntu
    • 1. Install dependencies (optional)
    • 2. Setup Python binding environments
      • 2.1 Select the right Python executable
      • 2.2 Jupyter visualization widgets support (experimental)
      • 2.3 Disable Python binding
    • 3. Config
    • 4. Build
    • 5. Install
      • 5.1 Install Open3D Python package
      • 5.2 Install Open3D as a C++ library
  • MacOS
    • 1. Install dependencies (optional)
    • 2. Setup Python binding environments
    • 3. Config
    • 4. Build
    • 5. Install
  • Windows
    • 1. Dependencies
    • 2. Setup Python binding environments
    • 3. Config (generate Visual Studio solution)
    • 4. Build
    • 5. Install
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  • Compilation Options
    • Dependencies
    • OpenMP
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• Building Documentation 编译文档
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      • Checking clang-format version
    • Install YAPF
    • Checking and applying format
      • Ubuntu & macOS
      • Windows

Tutorial 教程

• Basic
• Advanced
• Reconstruction system
• C++ interface
• Docker
• Reference

Python API 

• open3d.camera
• open3d.color_map
• open3d.geometry
• open3d.io
• open3d.integration
• open3d.odometry
• open3d.registration
• open3d.utility
• open3d.visualization

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