学习OpenCV4——OpenCV4入门介绍-opencore

 

本文内容大部分来自图书《学习

OpenCV4

基于

Python

的算法实战》

该书是国内第一本完整介绍

OpenCV4

的图书，第一章有在各个平台搭建环境的介绍，后面每个章节都有对模块的导读、模块经典算法的案例介绍以及进阶阅读，适合图像处理、计算机视觉领域的初学者以及相关的工程开发人员。目录如下：

第1章 OpenCV快速入门

第2章图像读写模块imgcodecs

第3章核心库模块core

第4章图像处理模块imgproc（一）

第5章图像处理模块imgproc（二）

第6章可视化模块highgui

第7章视频处理模块videoio

第8章视频分析模块video

第9章照片处理模块photo

第10章2D特征模块features2d

第11章相机标定与三维重建模块calib3d

第12章传统目标检测模块objdetect

第13章机器学习模块ml

第14章深度神经网络模块dnn

1、OpenCV概述

OpenCV是计算机视觉中的经典库，具有跨平台和多语言支持特性，功能非常强大。

OpenCV在2000年发布第一个开源版本，到目前已经20年了。2009年，OpenCV 2.0正式版本发布。2015年，OpenCV 3.0正式版本发布。2018年，OpenCV 4.0正式版本发布。当前最新版本为OpenCV4.5（成书日）。

在Github上，可以追溯到的最早代码版本为2.2，发布于2010年，代码结构和最新版本有些许差异，自2.4.5版本以后，形成了如今的代码结构，如下图所示。

图1

OpenCV不同版本之间的差异是因为引入最新算法、函数的完善和语言特性的丰富。OpenCV在发展过程中，逐步引入了算法加速、并行计算等先进技术，不算发展完善。目前OpenCV4有广泛应用，OpenCV3也有较多应用，OpenCV4与OpenCV3的函数兼容较好，但是OpenCV4提供了更多的特性，所以读者可以参考升级。

2、OpenCV代码结构

如图1是OpenCV的代码结构，包括9个文件夹和若干文件，个文件夹以及文件的作用如下：

--3rdparty

该文件夹存放OpenCV用到的第三方库的源码或者下载脚本，如其中的libjpeg库为jpeg图片格式的解码库。（3rdparty是常见的存放第三方依赖库的文件夹名称，有的项目中将其命名为3rd，含义是相同的。）

--apps

该文件夹存放一些工具，如traincascade子目录为训练级联分类器的工具；

n cmake

该文件夹存放cmake编译生成项目工程师的依赖文件；

--data

该文件夹存放OpenCV样例用到的资源文件；

--doc

该文件夹存放文档生成的脚本以及资源文件；

--include

该文件夹包含OpenCV引入时包含的头文件，即：

#include "opencv/opencv.hpp"

--modules

该文件夹存放OpenCV算法模块，是OpenCV代码的核心部分；

-platforms

该文件夹为OpenCV跨平台提供支持，文件夹中包含交叉编译工具链以及实现跨平台编译所需的额外文件；

--samples

该文件夹存放OpenCV官方提供的样例；

--CMakeLists.txt

该文件为OpenCV cmake编译脚本。

3、OpenCV4新特性

在OpenCV 3.x基础上，OpenCV 4.x版本升级引入了如下新特性：

--语言特性：正式引入C++11的库，可以方便地使用C++11的智能指针等特性；

--新的库引入：引入OpenVINO(Open Visual Inference and Neural Network Optimization，开源视觉推理与神经网络优化库）用于计算机视觉推理与深度学习推理开发；

--算法库的扩展、重构与优化：如DNN模块引入Vulkan backend，重构opencvstitching模块，添加了新模块G-API等；

--以前版本的问题修复：对于OpenCV的每一次版本更新，其更新的细节可以进入官网的库下载页面，点击Release Notes查看。

在Release Notes跳转进入Github中OpenCV仓库，仓库中对本次版本的更新内容有详细说明，在栏目Wiki中可以查看，如图2所示。

图2

读者可以选择版本，查看对应版本的更新打印信息（ChangeLog）,了解版本内容更新情况。