opencv库（opencv库安装不上）

本篇文章给大家谈谈opencv库，以及opencv库安装不上对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、OpenCV 基础功能简介
• 2、opencv库函数
• 3、OpenCV静态库编译与链接
• 4、opencv是什么_pythonopencv是什么
• 5、“opencv”是什么？
• 6、opencv是干什么的?

OpenCV 基础功能简介

OpenCV(开源计算机视觉库 http：//opencv.org ) 是一个开源的BSD许可库，包含数百种计算机视觉算法。由于功能强大,几乎所有用到的复杂的图片分析处理都会用到,所以有必要了解下它具体都有什么功能,方便我们使用。

官方文档： OpenCV 教程 — OpenCV 2.3.2 documentation

Core functionality ：基础数据模块，包含一些发杂数据结构和基本函数方法，主要包含如下的内容：

OpenCV基本数据结构（Basic Structures）；

基本的C语言数据结构和操作（Basic C Structures and Operations）；

动态数据结构（Dynamic Structures）；

数组操作相关函数（Operations on Arrays）；

绘图功能（Drawing Functions）；

XML和YAML语法的支持（XML/YAML Persistence）；

XML和YAML语法的支持的C语言接口（XML/YAML Persistence (C API)）；

聚类（Clustering）橡氏升；

辅助功能与系统函数和宏（Utility and System Functions and Macros）；

与OpenGL的互操作（OpenGL interoperability）；

Image processing ：图梁老像处核余理模块，包括线性和非线性图像滤波，几何图像变换（调整大小，仿射和透视扭曲，基于通用表的重新映射），颜色空间转换，直方图等。imgproc，是Image Processing的简写。图像处理模块，主要包含以下内容：

线性和非线性的图像滤波（Image Filtering）；

图像的几何变换（Geometric Image Transformations）；

图像的其他变换（Miscellaneous Image Transformations）；

直方图（Histograms）；

结构分析和形状描述（Structural Analysis and Shape Descriptors）；

运动分析和目标跟踪（Motion Analysis and Object Tracking）；

特征检测（Feature Detection）；

目标检测（Object Detection）；

是High-level GUI and Media I/O的简写。高层用户界面模块和媒体输入/输出模块，主要包含以下内容：

用户界面（User Interface）；

图片和视频的读写（Reading and Writing Images and Video）；

QT新功能（Qt New Functions）；

2D Features Framework的简写。二维特征框架模块，主要包含以下内容：

人脸识别

VR和AR

特征的检测和描述（Feature Detection and Description）；

特征检测器的通用接口（Common Interfaces of Feature Detectors）；

描述符提取器的通用接口（Common Interfaces of Descriptor Extractors）；

描述符匹配器的通用接口（Common Interfaces of Descriptor Matchers）；

通用描述符匹配器通用接口（Common Interfaces of Generic Descriptor Matchers）；

关键点和匹配结果的绘制功能（Drawing Function of Keypoints and Matches）；

目标分类（Object Categorization）；

Clustering and Search in Multi-Dimensional Spaces，多维空间聚类和搜索模块，主要包含以下内容：

快速近视最近邻搜索（Fast Approximate Nearest Neighbor Search）；

聚类（Clustering）；

是Video Analysis的简写。视频分析模块，主要包含以下内容：

运动分析和目标跟踪（Motion Analysis and Object Tracking），视频相关的，上面提到的是图片相关的；

是Camera Calibration and 3D Reconstruction的简写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容，包括基本的多视角几何算法、单个立体摄像头标定、物体姿态估计、立体相似性算法，3D信息的重建等

机器学习库：统计模型、随机树、神经网络等等…

检测预定义类的对象和实例（例如，面部，眼睛，马克杯，人，汽车等）。

视频分析模块，包括运动估计，背景减法和对象跟踪算法。

图像修复和图像去噪两部分

opencv库函数

CV_8U 0 8 16 24

CV_8S 1 9 17 25

CV_16U 2 10 18 26

CV_16S 3 11 19 27

CV_32S 4 12 20 28

CV_32F 5 13 21 29

CV_64F 6 14 22 30

uchar uchar cv::Vec2b cv::Vec3b cv::Vec4b

short short cv::Vec2s cv::Vec3s cv::Vec4s

int int cv::Vec2i cv::Vec3i cv::Vec4i

float float cv::Vec2f cv::Vec3f cv::Vec4f cv::Vec6f

double double cv::Vec2d cv::Vec3d cv::Vec4d cv::Vec6d

数值数毕肆 具体类型 取值范围

CV_8U 8 位无符号整数 （0…..255）

CV_8S 8 位符号整数 （-128…..127）

CV_16U 16 位无符号整数 （0……65535）

CV_16S 16 位符数厅号整数薯轿 （-32768…..32767）

CV_32S 32 位符号整数 （-2147483648……2147483647）

CV_32F 32 位浮点数 （-FLT_MAX ………FLT_MAX，INF，NAN)

CV_64F 64 位浮点数 （-DBL_MAX ……….DBL_MAX，INF，NAN)

[img]

OpenCV静态库编译与链接

以OpenCV-4.0.0为例说明在Ubuntu环境下的静态库编译与链接方芦桐法：

opencv依赖第三方的库，所以当把opencv编译成静态库的时候，注意要把它运行时必要的依赖库也编译进来，opencv源码内有自段哗散己的3rdparty，主要有：libjpeg、libpng、libtiff、libzlib、libwebp、libprotobuf、ffmpeg（用到video时编译）、libgtk（用于显握氏示界面显示，服务器部署不会用到），可以通过cmake -LA来查看配置的编译信息，再根据信息考虑把opencv的哪些module编译进来。

链接时指定opencv的静态库以及依赖的库。另外需要注意头文件的问题，通过CMakeLists把opencv加入项目编译时，由于opencv编译完成后要install才会把所用的头文件集中拷贝到一个地方，所以事先将头文件拷贝到了项目的opencv目录下。

opencv是什么_pythonopencv是什么

OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器圆谈视觉方面的开源函数库

无论你是做科学研究，还是商业应用，念腔罩opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的

该库采用C及C语言编写，可以在windows,linux,macOSX系统上面运行

该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库

opencv采用C语言进行优化，而且，在多核机器上面，其运行速度会更快

它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世

该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500个接口函数

同时，由于计算机视觉与机器学习密不可分，该库也包含了比较常用的一些机器学习算法

或许，很多人知道，图像识别、机器视觉在安防领仔闹域有所应用

但，很少有人知道，在航拍图片、街道图片（例如googlestreetview）中，要严重依赖于机器视觉的摄像头标定、图像融合等技术

近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv可谓大显身手，而这些，仅仅是其应用的冰山一角

如今，来自世界各地的各大公司、科研机构的研究人员，共同维护支持着opencv的开源库开发

这些公司和机构包括：微软，IBM，索尼、西门子、google、intel、斯坦福、MIT、CMU、剑桥

“opencv”是什么？

OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库.

无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。

该库采用C及C++语言编写，可以在windows,linux,macOSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。opencv采用C语言进行优化，而且，在多核机器上面，其运行速度会更快。它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。该库包誉誉配含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500个接口函数。

同时，由于计算机视觉与机器学习密不可分，该库也包含了比较常用的一些机器学习算法。或许，很多人知道，图像识别、机器视觉在安防领域有所应用。但，很少有人知道，在航拍图片、街道图片（例如googlestreetview）中，要严重依赖于机器视觉的摄像头标定、图像融合等技术。

近年来，在入侵虚厅检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv可谓大显身手，而这些，仅仅是其应用的冰山一角。

如今，来自世界各地的各大公司、科研机构的研究人员，共同维护支持着opencv的开源库开发。这些公司和机构包括：微软，IBM，索尼、西门子、google、intel、斯坦福、MIT、CMU、剑桥。。。。

opencv 是 Intel的图像处理库，实现图像的基本处理，如膨胀，二值化处理，如果要学习，可以到ahref="";/a

下载安装。

OpenCV是Intel公司开发的图像处理和计算机视觉函数库，它有以下特点： 

1）开放C源码

2）基于Intel处理器指令集开发的优化代码

3）统一的结构和功能定义

4）强大的图像和矩阵运算能力

5）方便灵活的用户接口

6）同时支持MS-WINDOWS、LINUX平台

作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目，OPENCV可以直接应用于很多领域，作为第二次开发的理想工具。不过在利用OPENCV做商庆指业开发应用前，请仔细阅读OPENCV包所附带的PUBLICLICENSE。

一些基本的资料可以参考：

=》源代码及文档下载：SOURCEFORGE.NET

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=》INTEL的OPENCV主页：

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=》YAHOO OPENCV 的邮件列表：

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=》CMU（卡耐基-梅隆大学）的计算机视觉主页：

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=》OPENCV 更为详细的介绍

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=》OPENCV 的常用问题与解答

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=》OPENCV 的安装指南

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=》更多的最新资料，请访问

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opencv是干什么的?

OpenCV是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视启滑觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，并且正在日益扩展。

OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++ API和Python语言的最佳特性。

作用：

OpenCV是一个基于BSD许可发行没旁扒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。OpenCV在计算机视觉的发展中发挥了重要的作用，使成千上万的人能够在视觉上做更多的工作。OpenCV允许学生，研究人员，专业人员和创业者高效地实枯昌施项目，并通过向他们提供可在多种平台上优化的计算机视觉架构。

关于opencv库和opencv库安装不上的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。