OpenCV框架介绍

概述

OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。

历史

OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间，已经席卷整个业界，得到众多著名企业的大力支持，其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。

下面几个时间节点对OpenCV发展产生过重要影响：

1999年OpenCV正式立项，那个时候笔者刚刚上大学二年级，

2000年在IEEE计算机视觉与模式识别大会上正式发布了Alpha版本

2001年~2005年最初五个Beta测试版本发布时间

2006年才正式发布了OpenCV 1.0版本

2008年中，OpenCV获得了当时还如日中天的机器人公司Willow Garage支持，不幸的是作为机器人业界传奇公司Willow Garage在2014已经倒闭。

2009年对OpenCV产生重大影响OpenCV2.0正式发布，它的最大的一个变化是添加C++接口，把OpenCV中很多C语言的数据和API进行了优化。目标是建立一个易用、类型安全、新功能，性能更加的版本。官方每六个月发布一次新版本。

2012年 OpenCV正式被非盈利组织OpenCV.org接管、维护用户与开发者社区网站。

核心功能与应用实现：

OpenCV中已经包含如下应用领域功能：

- 二维和三维特征工具箱

- 运动估算

- 人脸识别系统

- 姿势识别

- 人机交互

- 移动机器人

- 运动理解

- 对象鉴别

- 分割与识别

- 立体视觉

- 运动跟踪

- 增强现实（AR技术）

基于上述功能实现需要，OpenCV中还包括以下基于统计学机器学习库：

- Boosting算法

- Decision Tree(决策树)学习

- Gradient Boosting算法

- EM算法(期望最大化)

- KNN算法

- 朴素贝叶斯分类

- 人工神经网络

- 随机森林

- 支掌向量机

编程语言：

OpenCV中多数模块是基于C++实现，其中有少部分是基于C语言实现，当前OpenCV提供的SDK已经支持C++、Java、Python等语言应用开发。当前OpenCV本身新开发的算法和模块接口都是基于C++产生。

操作系统支持

OpenCV支持几乎所有主流的OS系统上应用开发，包括Windows、Mac、Linux、FreeBSD、OpenBSD等。移动平台支持Android、IOS、BlackBerray等平台。用户可以从OpenCV官方获取相关SDK下载，开发文档和环境配置信息。

应用领域：

OpenCV自从1.0版本发布以来，立刻吸引许多公司目光，被广泛应用在许多领域的产品研发与创新上，相关应用包括卫星地图与电子地图拼接、医学中图像噪声处理、对象检测、安防监控领域安全与入侵检测、自动监视报警、制造业与工业中的产品质量检测、摄像机标定。军事领域的无人机飞行、无人驾驶与水下机器人等众多领域。

开发者：

当前OpenCV随着工业4.0与机器人无人机发展已经在应用领域得到了广泛的应用，当前越来越多从事机器视觉与图像处理的开发者选择OpenCV作为开发工具实现应用开发。

学习：

学习OpenCV，第一需要具备向对象语言的基础比如学习过C/C++或者Java就会事半功倍。第二要对图像处理机器学习有基础了解，容易入门。如果觉得自己数学或者信号处理比较好，强烈推荐阅读 劳尔.冈萨雷斯的《数字图像处理》绿皮书，然后就可以直奔OpenCV而去。觉得自己基础已经有了可以忽略前面两条，直奔OpenCV SDK，学习OpenCV最好的资料是OpenCV社区的教程和文档，其次是各种视频资源与博客文章。

社区支持：

www.opencv.org;

福利：

Window7操作系统上OpenCV3.1.0环境搭建免费视频观看：

http://edu.51cto.com/course/course_id-7521.html