发布于 2015-12-22 08:50:13 | 413 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

这里有新鲜出炉的Python-OpenCV 图像与视频处理教程,程序狗速度看过来!

OpenCV 跨平台计算机视觉库

OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。


OpenCV 3.1 发布,此版本更新内容如下:此版本是 3.x 系列的第一个稳定版本,详细改进内容请看发行说明

OpenCV 3.1 支持最新的 Windows 和 OS X 操作系统和最新的开发工具 (VS2015 和 Xcode 7);支持 Andorid 5。

主要改进:

  • Omnidirectional Cameras Calibration and Stereo 3D Reconstruction – opencv_contrib/ccalib module (Baisheng Lai, Bo Li)

  • Structure From Motion – opencv_contrib/sfm module (Edgar Riba, Vincent Rabaud)

  • Improved Deformable Part-based Models – opencv_contrib/dpm module (Jiaolong Xu, Bence Magyar)

  • Real-time Multi-object Tracking using Kernelized Correlation Filter – opencv_contrib/tracking module (Laksono Kurnianggoro, Fernando J. Iglesias Garcia)

  • Improved and expanded Scene Text Detection – opencv_contrib/text module (Lluis Gomez, Vadim Pisarevsky)

  • Stereo correspondence improvements – opencv_contrib/stereo module (Mircea Paul Muresan, Sergei Nosov)

  • Structured-Light System Calibration – opencv_contrib/structured_light (Roberta Ravanelli, Delia, Stefano Fabri, Claudia Rapuano)

  • Chessboard+ArUco for camera calibration – opencv_contrib/aruco (Sergio Garrido, Prasanna, Gary Bradski)

  • Implementation of universal interface for deep neural network frameworks – opencv_contrib/dnn module (Vitaliy Lyudvichenko, Anatoly Baksheev)

  • Recent advances in edge-aware filtering, improved SGBM stereo algorithm – opencv/calib3d and opencv_contrib/ximgproc (Alexander Bokov, Maksim Shabunin)

  • Improved ICF detector, waldboost implementation – opencv_contrib/xobjdetect (Vlad Shakhuro, Alexander Bovyrin)

  • Multi-target TLD tracking – opencv_contrib/tracking module (Vladimir Tyan, Antonella Cascitelli)

  • 3D pose estimation using CNNs – opencv_contrib/cnn_3dobj (Yida Wang, Manuele Tamburrano, Stefano Fabri)

下载:

OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。

OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费(FREE)的。(细节参考 license)。

OpenCV 为Intel Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 这意味着如果有为特定处理器优化的的 IPP 库, OpenCV 将在运行时自动加载这些库。



历史版本 :
OpenCV 3.3.0 发布,改进对深度学习模块的支持
计算机视觉库 OpenCV 2.4.13.3 版本发布
OpenCV 3.2.0 发布,计算机视觉库
OpenCV 3.2.0 RC 发布,计算机视觉库
OpenCV 2.4.13.1 发布,计算机视觉库
OpenCV 2.4.12.3 发布,计算机视觉库
OpenCV 2.4.13 发布,计算机视觉库
OpenCV 3.1 发布,计算机视觉库
openCV 3.0 发布,计算机视觉库
OpenCV 3.0 RC1 发布,计算机视觉库
OpenCV 3 将会为我们带来什么?
OpenCV 3.0 Alpha 发布,计算机视觉库
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