机器视觉初步4:Opencv简介与学习角度

了解一个新应用的最好方式就是先去官网转转。

本章目录

  • 1.简介
  • 2.C++或Python3安装配置
  • 3.Opencv基本函数
  • 4.从项目入手了解
  • 5.从视觉原理的划分入手

1.简介

Opencv官网
OpenCV(开源的计算机视觉库)是基于BSD协议,因此它可免费用于学术和商业用途。其提供C++,C,Python和Java接口,支持Windows,Linux,Mac OS,iOS和Android。OpenCV致力于高效运算和即时应用开发。因其是用优化的C/C++编写的,故其可以充分利用多核处理优势。并且还启用了OpenSL,它可以利用底层异构计算平台的硬件加速。

Opencv广泛运用在世界各地,OpenCV拥有超过4.7万人的用户社区和超过1400万的下载次数。从互动艺术、矿山检查、网络地图到先进的机器人技术都有OpenCV的身影。

1999 年,Gary Bradski(加里·布拉德斯基)当时在英特尔任职,怀着通过为计算机视觉和人工智能的从业者提供稳定的基础架构并以此来推动产业发展的美好愿景,他启动了 OpenCV 项目。

Open CV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了很多函数,这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法(最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖)。

Open CV 库用 C语言 和 C++ 语言编写,可以在 Windows、Linux、Mac OS X 等系统运行。同时也在积极开发 Python、Java、Matlab 以及其他一些语言的接口,将库导入安卓和 iOS 中为移动设备开发应用。

Open CV 是跨平台的,可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。

Open CV 的应用领域非常广泛,包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。

Open CV 还提供了机器学习模块,你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。

Open CV 自项目成立以来获得了来自英特尔和谷歌的大力支持,尤其需要感谢 Itseez,该公司完成了早期开发的大部分工作。此后,Arraiy 团队加入该项目并负责维护始终开源和免费的 OpenCV.org。

2.C++或Python3安装配置

参考下文
Opencv学习笔记(一)
注:本系列文章后续讲解会以Python为主,C++版本会在整体内容更新完成后补充。

3.Opencv基本函数

【Python】OpenCV常用操作函数大全!

4.从项目入手了解

以下开源项目可以从github中获取源代码。
计算机视觉 | 优秀实用的OpenCV开源项目汇总

5.从视觉原理的划分入手

这是本系列的主线与重点,不论Halcon还是Opencv,都是以需求来构建应用的。所以,后续的文章都会以应用为引导,逐个钻研。

下文预告:图像预处理相关原理与技术

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