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OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android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用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python， Java and MATLAB/OCTAVE （版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#，Ch， Ruby的支持。所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android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用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python， Java and MATLAB/OCTAVE （版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#，Ch， Ruby的支持。所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。
定义
OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可［1］ （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。［2］ 最新版本是3.4 ，2017年12月23日发布［3］ 。OpenCV 拥有包括 500 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 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 IPP 库， OpenCV 将在运行时自动加载这些库。［4］ （注：OpenCV 2.0版的代码已显著优化，无需IPP来提升性能，故2.0版不再提供IPP接口）
优势
为什么有OpenCV计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：1.研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）2.耗费很高的商业化工具（比如Halcon， MATLAB+Simulink）3.依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的现状。而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发。OpenCV致力于成为这样的标准API。OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库（Integrated Performance Primitives）得到更快的处理速度。右图为OpenCV与当前其他主流视觉函数库的性能比较
编程语言
OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python， Java and MATLAB/OCTAVE （版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#，Ch， Ruby的支持。
所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。
系统支持
OpenCV可以在 Windows， Android， Maemo，FreeBSD， OpenBSD， iOS，Linux 和Mac OS等平台上运行。使用者可以在 SourceForge 获得官方版本， 或者从 SVN 获得开发版本。OpenCV也是用 CMake.
Windows prerequisites
在Windows上编译OpenCV中与摄像输入有关部分时，需要DirectShow SDK中的一些基类。该SDK可以从预先编译的Microsoft Platform SDK （or DirectX SDK 8.0 to 9.0c / DirectX Media SDK prior to 6.0）的子目录Samples\Multimedia\DirectShow\BaseClasses获得。
学OpenCV，需要一些什么样的基础
作为计算机视觉的开源库，OpenCV强大而实用，下面分享一下我学OpenCV的经验。
刚开始是由于大学生创新项目的原因，在大二的时候就开始接触，当时我已经有了C++和Java的基础了。不过先声明一下，两种语言我都学得不怎么样，囧～既然你想学C++版的OpenCV的API，那就要掌握C++的基础知识，特别是类、继承方面的基本原理，当然要求不是很高，理解就行。我说有Java基础，不是让你学Java，而是掌握一种查API手册的习惯和能力，就是，遇到不懂的类或函数（方法），通过查手册了解。我的这种能力是从Java课上学到的，故在这里赘述。
拿到的第一本书叫《学习OpenCV（中文版）》，这本书是C语言版的，比较经典了。说实话，个人觉得对我的帮助不是很大。除了让我学会了读取图像和视频，还有知道一些图像处理的函数之外，其他倒没有什么。不过里面的原理倒是介绍的不错，不过对于初学者来说，可能效果不是那么好。因为里面涉及的东西太多，感觉吸收有压力。
总的来说，学习OpenCV的时候，切忌一下几点：
有一定的C++基础，会查阅API手册;
学会安装配置开发环境;
针对各个模块学，核心模块必学（特别是矩阵处理），基础的图像处理也要学，其他结合项目学;
边学边动手，一定要敲代码，看例程;
遇到问题，查手册，上论坛，网上找资源。。。
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以彩色梯度为例，先进行7*7的高斯模糊，然后利用Sobel算子计算梯度，继而在每个像素点求解出了梯度方向以及幅值，只有超过一定阈值的梯度才会被保留；
机器视觉处理软件一般用来完成输入图像数据的处理，通过一定的运算得出结果，这个输出的结果可能是PASS/FAIL信号、坐标位置、字符串等。
最近做图像处理与识别相关的事情，先从OpenCV/Matlab入手，看传统算法在瑕疵检测方向能做到什么程度。 因之前并没有相关的经验，乍开始生...
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