发布于 2017-08-07 08:48:59 | 57 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 3.3.0 已发布,新版本大幅度改进了深度学习模块,并带来了大量的优化。

OpenCV 3.3 使用了加速的 dnn 模块,并将其移动到了主存储库,这也是首次在 OpenCV 中出现 Halide,带来了多项优化和其他的改进。

除此之外,还有对 C++ 11 方面的支持:

  • OpenCV 现在可以作为 C++ 11 库配置和构建。通过传输 -DENABLE_CXX11=ON 到 CMake 以启用该功能。在一些现代的 Linux 发行版上,这是默认启用的,如 Fedora。

  • 为 C++ 11 用户添加了新特性

// 1. use parallel_for_ with lambda to compute Mandelbrot fractal  parallel_for_(Range(0, img.rows*img.cols), [&](const Range& r) {      for (int r = r.start; r < r.end; r++) {          int i = r/img.cols, j = r%img.cols, t, maxiter=500;          complex<float> z0(j * 2.7f/img.cols – 2.1f,                            i * 2.4f/img.rows – 1.2f);          for (t = 0; t < maxiter; t++) {              if (z.real()*z.real()+z.imag()*z.imag()> 4.f) break;              z = z*z + z0;          }          img.at<uchar>(i, j)=uchar(sqrt((float)t/maxiter)*255);  }});    // 2. using C++ 11 initializers  auto A = Mat_<double>({0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0}).reshape(1, 3);  Vec_<int, 10> digits = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};    // 3. apply LUT to 8-bit image in C++ 11 style  Mat_<Vec3b> img = imread("lena.jpg");  for( auto& pixel: img ) {      pixel[0] = gamma_lut[pixel[0]];      pixel[1] = gamma_lut[pixel[1]];      pixel[2] = gamma_lut[pixel[2]];  }

更新内容较多,详情请参阅更新日志

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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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