OpenCV 2.0: C++接口与计算机视觉库概述

"Adrian Kaebler的《Learning OpenCV 2nd Early Release》是针对OpenCV 2.0更新的开源计算机视觉库教程。本书深入介绍了OpenCV的新特性和变化，特别是C++接口的应用。" OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以在OpenCV.org上获取，它支持Linux、Windows、MacOS X、iOS和Android等多个平台，并提供了Python、Java、Ruby、Matlab等多种语言的接口。这个库以C和C++编写，并且强调实时应用的计算效率。在算法到多核CPU指令的各个层面都进行了优化，如支持SSE、MMX、AVX、NEON等指令集，以及OpenMP和TBB多线程技术。对于Intel架构的进一步优化，可以配合Intel的集成性能库(IPP)使用，OpenCV在运行时会自动调用IPP中的合适指令。此外，GPU模块还提供了CUDA加速（适用于Nvidia GPU）和OpenCL优化（适用于通用GPU）的算法，以提升处理速度。 OpenCV的核心目标之一是创建一个易于使用的计算机视觉基础设施，这个基础设施不仅包含了一系列基础和高级的计算机视觉算法，如图像处理、特征检测、对象识别等，而且便于开发者快速构建复杂的视觉应用。例如，书中可能会涵盖如何使用C++接口来实现这些功能，包括图像读取、处理、特征提取、匹配以及机器学习模型的训练和应用。 在新版本OpenCV 2.0中，开发者可以期待看到更多现代化的设计，比如更好的C++接口，这使得代码更符合现代C++编程标准，提高了可读性和可维护性。此外，可能还包括了新的算法改进和性能提升，使得在处理大规模数据或实时视频流时更加高效。 通过阅读《Learning OpenCV 2nd Early Release》，读者将能够掌握OpenCV的基础和高级使用技巧，理解如何利用其强大的功能进行图像分析、图像处理和机器学习任务，从而开发出自己的计算机视觉项目。这本书对于想进入计算机视觉领域的开发者，或者希望升级自己OpenCV技能的专业人士来说，是一份非常有价值的参考资料。