概述
- OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫,廣泛應用于圖像處理、目標檢測、模式識別等領域,是計算機視覺領域最常用的工具之一。
- 電子書學習資料:
https://pan.quark.cn/s/8b52624e1e2f
核心特點
-
開源免費
基于BSD許可協議,允許商業和非商業自由使用、修改和分發,無需支付版權費用。 -
跨平臺支持
兼容Windows、Linux、macOS、Android、iOS等系統,同時支持x86、ARM等架構,便于嵌入式設備開發(如無人機、機器人)。 -
多語言接口
原生用C/C++編寫,提供Python、Java、MATLAB等接口,降低開發門檻(Python接口因簡潔性被廣泛使用)。 -
豐富的算法庫
包含超過2500個優化過的函數,覆蓋:- 基礎圖像處理(濾波、縮放、邊緣檢測等);
- 特征提取(SIFT、SURF、ORB等);
- 目標檢測與跟蹤(Haar級聯、HOG、YOLO集成等);
- 機器學習(支持向量機、k近鄰、神經網絡等);
- 攝像頭標定、立體視覺、運動分析等。
-
高效性能
底層代碼經過優化,支持多線程和GPU加速(通過CUDA或OpenCL),可處理實時視頻流(如攝像頭輸入)。
發展歷程
- 1999年:由英特爾研究員Gary Bradski發起,最初為內部研究工具。
- 2000年:首次公開版本發布。
- 2006年:移交給Willow Garage維護,推動商業化應用。
- 2015年:發布OpenCV 3.0,引入深度學習模塊(dnn),支持TensorFlow、Caffe模型部署。
- 2021年:OpenCV 4.x系列持續更新,強化對深度學習和實時處理的支持。
典型應用場景
- 安防監控:人臉識別、異常行為檢測;
- 自動駕駛:車道線識別、障礙物檢測;
- 醫療影像:病灶識別、醫學圖像分割;
- 增強現實(AR):實時場景疊加虛擬物體;
- 機器人視覺:目標抓取、環境導航;
- 手機應用:美顏相機(人臉關鍵點檢測)、二維碼掃描。
入門示例(Python)
安裝OpenCV(Python):
pip install opencv-python
讀取并顯示一張圖片:
import cv2# 讀取圖片(默認BGR格式)
img = cv2.imread("test.jpg")# 轉換為灰度圖
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 顯示圖片
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Gray", gray_img)# 等待按鍵后關閉窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
總之,OpenCV憑借其強大的功能和易用性,成為計算機視覺領域的“基礎設施”,無論是學術研究還是工業應用,都是入門和進階的必備工具。