移动设备OpenCV 1.10图像识别实战指南

本文主要介绍了如何在移动设备上利用OpenCV 1.10进行图像识别，特别是通过OpenSURF算法实现特征检测。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，由Intel于1999年创立，后来由Willow Garage接手并支持。这个库以BSD许可证发布，意味着它是开源的，可以在多种平台上运行，包括Linux、Windows和Mac OS。OpenCV的设计注重效率和轻量化，其核心由C函数和少量C++类组成，并提供了Python、Ruby、MATLAB等多种编程语言的接口，便于开发者使用。尽管文章提及的版本是1.10，但请注意，OpenCV目前已经发展到更高版本，比如提到的2.2，每个新版本通常会带来更多的功能和性能提升。 OpenCV的一个关键特性是其对实时应用的优化，通过优化的C代码实现了快速处理，有时还可以通过Intel的IPP（Integrated Performance Primitives）库进一步加速计算。图像识别是OpenCV中的一个重要应用领域，它涉及到视觉感知和记忆的交互。在图像识别过程中，不仅需要当前的视觉输入，还需要大脑中存储的先前经验进行比较和匹配。 OpenSURF（Speeded Up Robust Features）是一种在OpenCV中常用的特征检测算法。它是SURF（Speeded Up Robust Features）的优化版本，旨在提高特征检测的速度，同时保持鲁棒性，即使在光照变化、图像旋转或缩放等情况下也能有效工作。在移动设备上使用OpenSURF，可以帮助识别和追踪图像中的关键点，这对于移动应用中的目标检测、跟踪或者增强现实等任务非常有用。 在移动设备如Windows Mobile (WM)上使用OpenCV，可能需要进行特定的移植工作，因为这些设备通常具有不同的硬件和系统资源限制。文章中提到的“裁剪移植”可能是指将OpenCV库精简到仅包含用于特定任务（如OpenSURF）的必要部分，以减小内存占用和提高性能。 OpenCV 1.10在移动设备上的应用展示了计算机视觉技术如何在有限的硬件资源下实现高效的图像处理。通过OpenSURF等工具，开发者可以实现移动设备上的高级图像识别功能，这在智能设备的众多应用场景中都具有广泛的潜力。