2019vs opencv x86

OpenCV是一个开源计算机视觉库，被广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。2019年相对于OpenCV x86版本而言，有以下几个方面的区别和更新。

首先，2019年版本相比于之前的x86版本进行了一些性能和优化上的改进。通过对算法进行优化和底层实现的改变，提高了库的执行效率和速度。这意味着在同样的硬件配置下，2019年版本可以更快地处理图像和视频数据。

其次，2019年版本引入了一些新的功能和模块。例如，对深度学习的支持得到了增强，可以更方便地使用深度学习模型进行图像识别和分类任务。此外，还有一些新的图像处理和计算机视觉算法加入了库中，如目标检测和跟踪、人脸识别等。

另外，2019年版本加强了对移动设备和嵌入式系统的支持。随着移动计算的快速发展，许多应用需要在移动设备上进行实时图像处理和计算机视觉任务。为了满足这一需求，OpenCV 2019年版本进行了优化和改进，可以更好地在移动设备上运行和部署。

总的来说，2019年版本相对于之前的OpenCV x86版本，提供了更好的图像处理和计算机视觉性能、更多的功能模块、更好的深度学习支持以及更强的移动设备和嵌入式系统的适应能力。这些更新使得OpenCV成为了开发者们在图像处理和计算机视觉领域的强大工具。

相关问题

opencv2.4.12 编译 vs2017 x86

在使用Visual Studio 2017编译OpenCV 2.4.12 x86版本时，需要按照以下步骤进行操作：

1. 下载OpenCV 2.4.12版本：前往OpenCV官方网站（https://opencv.org/releases/）下载OpenCV 2.4.12版本的源代码。

2. 安装CMake：前往CMake官方网站（https://cmake.org/download/）下载并安装最新版本的CMake。

3. 打开CMake GUI：运行CMake GUI，选择源代码文件夹和生成文件夹。源代码文件夹即你下载的OpenCV 2.4.12源代码所在的文件夹，生成文件夹可以自定义，用于存放编译生成的文件。

4. 配置CMake：点击"Configure"按钮，在弹出的对话框中选择使用的编译器，这里选择Visual Studio 15 2017。选择完毕后，点击"Finish"。

5. 配置编译选项：在CMake配置界面中，可以配置各种编译选项。在这里，我们需要确认以下几个选项：
- BUILD_opencv_world：勾选此选项，会生成一个包含所有OpenCV模块的库文件。
- CMAKE_INSTALL_PREFIX：此选项用于指定生成的文件的安装目录，这里可以设置为你喜欢的目录，比如"C:\opencv2.4.12"。
- BUILD_SHARED_LIBS：此选项用于指定是否生成动态链接库。如果选择生成静态库，需要取消此选项。

6. 点击"Generate"按钮，CMake将根据你的配置生成Visual Studio的解决方案文件。

7. 打开生成的解决方案文件：在生成的文件夹里找到OpenCV的Visual Studio解决方案文件（.sln后缀），双击打开。

8. 在Visual Studio中进行构建：在Visual Studio中加载OpenCV解决方案后，点击"生成"->"生成解决方案"或者按下快捷键"Ctrl + Shift + B"来构建OpenCV。

9. 构建成功后，你可以在"C:\opencv2.4.12"（或你自定义的安装目录）下找到生成的库文件和头文件等。

10. 配置项目：要在你的项目中使用OpenCV，需要在你的项目属性中配置一些路径设置：
- 在项目属性的"C/C++"->"常规"->"附加包含目录"中添加包含OpenCV头文件的目录，比如"C:\opencv2.4.12\include"。
- 在项目属性的"链接器"->"常规"->"附加库目录"中添加包含OpenCV库文件的目录，比如"C:\opencv2.4.12\lib"。
- 在项目属性的"链接器"->"输入"->"附加依赖项"中添加OpenCV的库文件的名称，如"opencv_world2412.lib"。

以上是通过Visual Studio 2017编译OpenCV 2.4.12 x86版本所需的步骤。完成上述步骤后，你就可以在你的项目中使用OpenCV了。

opencv 4.5 x86

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。OpenCV 4.5是OpenCV的最新版本，为用户提供了许多新功能和改进。

对于x86平台，OpenCV 4.5支持通过Intel的Integrated Performance Primitives（IPP）库来加速数据处理。IPP库为OpenCV提供了优化的图像和信号处理函数，可以提高算法的执行效率。同时，OpenCV还提供了针对Intel CPU架构的X86优化，它使用了SSE指令集和多线程技术，从而进一步提高了算法的运行速度。

OpenCV 4.5还引入了对Deep Learning的全面支持。它提供了一种统一的接口，可以与各种深度学习框架（如TensorFlow、Caffe和PyTorch）进行无缝集成。这意味着用户可以使用OpenCV进行图像预处理和后处理，并使用深度学习算法进行目标识别、目标追踪等任务。

此外，OpenCV 4.5还增加了对CUDA的支持，可以在NVIDIA GPU上加速计算。使用CUDA可以大大提高图像处理和计算机视觉算法的运行速度，尤其是对于需要处理大型图像和视频数据的应用。

总之，OpenCV 4.5 x86版本通过使用IPP库、X86优化、Deep Learning和CUDA的支持，提供了更快、更强大的图像处理和计算机视觉能力。无论是进行图像处理、对象检测还是深度学习任务，OpenCV 4.5都是一个功能丰富、高效的选择。