OpenCV 3与OpenCV 2的区别及OpenCV 2项目移植到OpenCV 3的注意事项

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本文介绍了OpenCV 3相对于OpenCV 2的改进,如DNN模块、新API和SIMD优化,并详细阐述了从OpenCV 2项目移植到OpenCV 3时需要注意的API变化、深度学习模块更新、SIMD优化和编译选项调整。

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OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在本文中,我们将探讨OpenCV 3与OpenCV 2之间的区别,并介绍将OpenCV 2项目移植到OpenCV 3时需要注意的事项。

  1. OpenCV 3相对于OpenCV 2的改进
    OpenCV 3相比OpenCV 2引入了一些重要的改进和新特性,包括:

    • DNN模块:OpenCV 3引入了深度学习模块(DNN),可以方便地使用深度学习模型进行目标检测、图像分类等任务。
    • 新的API:OpenCV 3提供了一些新的API,并对一些旧的API进行了改进,提高了库的易用性和性能。
    • SIMD优化:OpenCV 3在某些算法上进行了SIMD优化,从而提升了性能。
    • C++11支持:OpenCV 3对C++11提供了更好的支持,包括使用lambda表达式、智能指针等现代C++特性。
  2. OpenCV 2项目移植到OpenCV 3的注意事项
    当将OpenCV 2项目移植到OpenCV 3时,需要注意以下几点:

    (a) API变化:OpenCV 3在一些API上进行了更改和改进。在移植项目时,需要查看O

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