开源计算机视觉库OpenCV(英文第2版)前七章概览
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更新于2024-07-20
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"Learning OpenCV (英文第2版)前七章"
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以在OpenCV.org上获取。该库用C++编写,支持Linux、Windows、MacOS X、iOS和Android等多个平台。它还提供了Python、Java、Ruby、Matlab等多种语言的接口。
OpenCV的核心设计目标是高效计算,尤其注重实时应用。在算法到多核CPU指令的各个层面都进行了优化。例如,它支持SSE、MMX、AVX、NEON等处理器优化技术,以及OpenMP和英特尔的Threading Building Blocks(TBB)来实现并行计算。如果需要进一步优化基于Intel架构的基本图像处理,可以考虑使用Intel的集成性能原语(IPP)库,这些库包含许多领域的低级优化程序。OpenCV运行时会自动利用IPP中的适当指令。对于GPU加速,OpenCV的GPU模块提供了针对Nvidia GPU的CUDA加速版本和适用于通用GPU的OpenCL优化版本。
OpenCV旨在提供一个易于使用的计算机视觉框架,不仅包含了多种预训练的视觉算法,如图像处理、特征检测、物体识别和跟踪等,而且允许开发者构建自己的算法。前七章的内容可能涵盖了基础概念,包括:
1. 计算机视觉简介:介绍计算机视觉的基本概念和目标,解释其在图像分析、图像处理和机器学习中的作用。
2. OpenCV入门:讲解如何安装和配置OpenCV库,以及如何在不同平台上使用它。
3. 图像基础:深入探讨像素、色彩空间、图像表示和基本操作,如读取、显示和保存图像。
4. 图像处理:涵盖滤波、边缘检测、直方图均衡化等图像处理技术,这些都是计算机视觉中的重要步骤。
5. 特征检测:介绍如何识别图像中的关键点和线性结构,如SIFT、SURF、Harris角点检测等。
6. 目标检测:讲解如何在图像中寻找和识别特定对象,如Haar级联分类器在人脸识别中的应用。
7. 跟踪与运动分析:探讨如何跟踪图像序列中的对象,理解光流法和其他运动估计技术。
通过这七章的学习,读者将建立起对OpenCV基本功能的理解,并能够着手进行简单的计算机视觉项目。不过,由于这只是第二版的一部分,更高级的主题,如深度学习和3D视觉,可能在后续章节中才会涉及。为了全面掌握OpenCV,建议继续学习完整版本的书籍或相关资料。
2013-05-03 上传
2019-05-22 上传
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2023-09-07 上传
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2023-06-20 上传
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