OpenCV 3.0又一个革命性版本,它会带来哪些改变

Opencv3与Opencv2的区别,及opencv2项目移植到opencv3注意事项 Opencv2标志着opencv革命性的改变,Opencv2带来了全新的C++接口,将Opencv的能力无限放大。在2.0时代,opencv增加了新的平台支持,包括iOS和Android,通过CUDA和openGL实现了GPU加速,为Python和Java用户提供了接口。Opencv 3改变了项目架构的方式,3.0版本不会像2.0版本一样激进的尝试,只会有足够稳定的改进。项目架构的改变是Openc... 阅读详情
  • 大体上保留了OpenCV 2经典的C++和Python编程接口风格。其中,Python接口大大增强,也加入了Python 3.x的支持。一般来说,以前版本的程序只要做少数修改,就可以使用OpenCV 3了。另外还改善了Java接口,并且加入了MATLAB支持。

  • 架构调整。图片、视频编解码从highgui模块分离出来,组成了imgcodecs和videoio。原先的OpenCL模块ocl事实上与其它模块融为一体,而CUDA加速模块gpu分解成了数个以cuda开头的模块。此外,除了官方支持的OpenCV代码,还有一些自发贡献的内容、不稳定的内容,或者版权尚存争议的内容,都放到了新的仓库opencv_contrib中。

  • 更多新算法。新版本包括了TLD、鱼眼镜头模型等全新算法,还包括了一些更高层次可以直接拿来用的高级封装,比如汽车检测等。

  • 引入T-API,使OpenCL加速更容易。目前可以参考OpenCV源代码中T-API的范例。可以发现,开启和关闭OpenCL加速,只需要一个语句就够了。这也就是为什么ocl模块会消失了吧。

  • 更多指令集优化。除了之前为Intel CPU做的优化以外,OpenCV 3还容纳了ARM平台NEON指令集的支持。通过英特尔的帮助,OpenCV 3对x86和x64平台默认使用IPP,这杠杠的加速我就不多说了,上图!

IPP加速效果


OpenCV各版本差异 OpenCV 1.x OpenCV 最初基于C语言开发,API也都是基于C的,面临内存管理、指针等C语言固有的麻烦。 2006年10月1.0发布时,部分使用了C++,同时支持Python,其中已经有了random trees、boosted trees、neural nets等机器学习方法,完善对图形界面的支持。 2008年10月1.1pre1发布,使用 VS2005构建,Python bindings支持Python 2.6,Linux下支持Octave bindings,在这一版本中加入了SURF、RA 阅读详情

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凌风探梅
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