OpenCV简介、OpenCV的发展历程

OpenCV简介、OpenCV的发展历程

近年来，人工智能是伴随着科技发展出现的一个重要词汇，全球多个国家提出了发展人工智能的规划方案。我国也在大力发展人工智能，众多高校也纷纷成立了关于人工智能的学院与专业。而在人工智能领域，数字图像处理与计算机视觉占据着重要的地位，人脸识别、刷脸支付、无人驾驶等词汇都是数字图像处理与计算机视觉领域的重要成果。
图像处理和计算机视觉技术与我们日常生活的关系越来越密切，越来越多的人已投身到相关技术的学习与研究中，而在学习与应用过程中一定会接触到OpenCV。

那么OpenCV是什么东西呢？接下来就向大家介绍介绍。

OpenCV是我们在研究和应用图像处理和计算机视觉技术的重要工具。（关于什么叫图像处理技术？什么叫计算机视觉技术？图像处理技术和计算机视觉技术有什么联系？大家可以参看下面这篇文章：
https://www.hhai.cc/thread-6-1-1.html）
无论是图像处理还是计算机视觉，都需要在计算机中处理数据，因此研究人员不得不面对一个 非常棘手的问题——将自己的研究成果通过代码输入计算机，进行仿真验证。而在这个过程中会重复编写基本的程序，这相当于为了制造一辆汽车，需要重新发明车轮子。
为了给所有研究人员提供“车轮”，英特尔（Intel）公司于1999年提出了开源计算机视觉库（Open Source Computer Vision Library ，OpenCV）的概念，通过在计算机视觉库中包含图像处理与计算机视觉的通用算法，避免重复无用的工作。就这样，OpenCV 应运而生，它是一个基于BSD开源发行的跨平台计算机视觉库。

1999年英特尔（Intel）公司提出OpenCV概念时，同时对这个库提出以下3个目标：
1.为基本的视觉应用提供开放且优化的源代码，以促进视觉研究的发展；
2.通过提供一个通用的构架来传播视觉知识，开发者可以在这个构架上继续开展工作；
3.不要求商业产品继续开源代码。
正是因为这三大目标，才使得OpenCV能够有效地避免“闭门造车”。同时，开放的源代码具有很好的可读性，并且可以根据需求改写，以符合研究人员的实际需求。另外，由于不要求商业产品开放源代码，因此OpenCV受到了企业的欢迎，更多的企业乐于将自己的研究成果上传到OpenCV库中，使得可移植的、性能优化的代码可自由获取。因此，OpenCV一经推出，便受到了众多研究者的欢迎。

OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，因此在当前很多前沿领域有较多应用，如人机交互、机器视觉、运动检测与跟踪及图像识别领域等。
OpenCV 由一系列C 语言函数和C++类构成，除支持使用C/C++语言进行开 发之外，它还支持 C# 、Ruby 等编程语言，并提供了 Python 、 MATLAB 、Java 等应用程序编程接口。它可以在 Linux 、Windows 、 macOS 、Android 和 iOS 等系统上运行。
OpenCV实现了多种实时且高效的算法、随着不断研发，C/C++接口函数库应用在大规模多核开发中，大大提升了软件算法的可应用性。OpenCV应用OpenCV接口开发技术，可以充分利用计算硬件底层平台进行硬件加速。目前OpenCV正在不断丰富适用于并行运算，即在GPU上运行的库函数，这更加提升了OpenCV的实时性。

OpenCV 的出现极大地方便 了计算机视觉研究人员的算法验证，得到了众多研究者的喜爱。经过 20 多年的发展，它已经成为计算机视觉领域最重要的研究工具之 一。

OpenCV的发展历程如下：
(关于下面提到的版本号alpha、beta代表的意思，大家可参考文章https://www.hhai.cc/thread-5-1-1.html

2000年6月，第一个开源版本OpenCV alpha 3发布。

2000年12月，针对Linux平台的OpenCV beta1发布。

2006年10月，OpenCV1.0正式发布，该版本可支持macOS平台，其Windows安装包包含了支持Python的模块，由于是基于C语言接口，容易出现内存泄漏等问题。

2008年10月，OpenCV1.1Pre1发布，Windows包可支持VS2005、Python2.6，并且支持OpenCV可独立编译Cmake。

2009年9月，OpenCV beta2.0发布，针对OpenCV1.0基于C语言接口容易出现内存泄漏的问题，引进了C++接口，自动管理内存释放，开源结构被重新组织规划，优化了许多函数及外部头文件。此次更新使得OpenCV变得更容易使用、也更加安全。

2010年4月，OpenCV2.1发布，支持64位系统，引入新的异常处理方法代替C风格处理方法，优化了新的测试函数。

2010年10月，OpenCV2.2发布，重新组织了库文件架构，将原先的cxcore、cv、cvaux、highgui和ml划分为15个新的库文件。

2011年6月，OpenCV2.3发布，修正了许多bug，提供更多的C++接口文件支持，重新编译生成新的LIBS。并约定每隔6个月发布一个新的OpenCV版本。

2012年3-11月，发布OpenCV2.4x(1、2、3)，优化了多个函数接口，提供更多系统的支持，支持GPU加速，修复多个bug。

2013年3-12月，发布OpenCV2.4x(4、5、6、7、8)，更多系统支持(Java及Android接口)，引进基于OpenCL的硬件加速模块。

2014年4-11月，发布OpenCV2.4x(9、10、11)，优化了OpenCV硬件加速模块及CUDA，引入了VTK 3D模块。

2015年4月，发布OpenCV 3.0 Candidate版本(候选版本)，引入了新的硬件加速层模块OpenCV HAL模块，引入独立的mpeg解码器，库文件从多个合并为一个。实际上，OpenCV 3.0 Alpha版本在2014年8月就发布了，OpenCV 3.0的发布意味着OpenCV的发展进入了一个新的篇章。

2018年11月、2019年4月和2019年11月OpenCV4.0.0、OpenCV4.1.0、OpenCV4.1.2这三个版本相继发布。这三个版本更新了众多与机器学习相关的功能，标志着OpenCV与机器学习的联系更加紧密。

(关于上面提到的版本号alpha、beta代表的意思，大家可参考文章 https://www.hhai.cc/thread-5-1-1.html)

昊虹君写这篇文章时，OpenCV处于OpenCV4.X时代，OpenCV4的更新方向是去除一些过时的C语言的API，增加更多图像处理与计算机视觉算法模型。更重要的是，OpenCV逐步集成了深度学习模型，便于使用者通过深度学习解决计算机视觉问题。因此，在人工智能的潮流下，研究计算机视觉领域的研究人员可以好好学习研究下OpenCV4的使用。关于OpenCV4.X较之前的OpenCV3.0有什么变化，可参考文章 https://www.hhai.cc/thread-1-1-1.html