开源计算机视觉库：OpenCV第二版早期发布

"Learning OpenCV 第二版 - 2013早期发布" OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以在http://opencv.org找到。该库用C和C++1编写，并能在Linux、Windows、MacOS X、iOS和Android等多个平台上运行。它提供了Python、Java、Ruby、Matlab以及其他语言的接口。 OpenCV设计时注重计算效率，特别是实时应用。从算法到多核和CPU指令，所有层级都进行了优化。例如，OpenCV支持SSE、MMX、AVX、NEON、OpenMP和TBB等优化。如果你希望在Intel架构上进一步提升基本图像处理的性能，可以考虑购买Intel的集成性能库（IPP）。OpenCV在运行时会自动调用IPP中的适当指令。此外，GPU模块还提供了针对Nvidia GPU的CUDA加速版本和适用于通用GPU的OpenCL优化版本。 OpenCV的一个目标是提供易于使用的计算机视觉基础设施，帮助开发者快速构建复杂的视觉系统。它包含了大量的预训练模型、图像处理函数、特征检测算法以及机器学习工具。这些功能涵盖了从基本的图像读取、转换、滤波，到高级的特征提取、对象识别、跟踪和三维重建等任务。 在OpenCV中，你可以找到经典算法的实现，如SIFT和SURF特征检测、HOG物体检测、RANSAC和MSAC等几何变换的稳健估计方法。此外，OpenCV还引入了深度学习框架，如DNN模块，可以用来加载和执行预先训练的深度神经网络模型，如TensorFlow、Caffe或ONNX格式的模型。 对于初学者，OpenCV提供了丰富的文档和示例代码，帮助开发者快速入门。而对有经验的开发者来说，OpenCV的强大功能和灵活的API使其成为构建复杂计算机视觉应用的理想选择。同时，OpenCV社区活跃，不断有新的贡献者加入，持续改进和扩展库的功能。 通过OpenCV，开发者可以创建各种应用，如人脸识别、视频分析、自动驾驶、医学影像分析、机器人导航等。它不仅适用于学术研究，也被广泛应用于工业界，成为了计算机视觉领域不可或缺的工具。 "Learning OpenCV 第二版"这本书是深入理解和掌握OpenCV的绝佳资源，无论是对计算机视觉新手还是有经验的专业人士，都能从中受益匪浅，进一步提升自己的技能和项目开发能力。