OpenCV3的最新特征

OpenCV 3.0作为革命性版本,增强了Python接口并支持Python3.x,改进了Java接口及MATLAB支持。架构方面,将图片、视频编解码分离为imgcodecs和videoio模块,并整合了OpenCL支持。新增TLD算法、鱼眼镜头模型等,引入T-API简化OpenCL加速。同时,增加了NEON指令集优化。

3.0将是OpenCV的又一个革命性版本,它会带来哪些改变呢?

  • 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

那么现在大家最关心的应该是稳定性如何呢?OpenCV 3.0 beta通过了绝大部分测试,只有一小部分涉及32位Windows的没有通过,作一般使用也不会有太大问题了。

更详细的说明(关于开发和目录):http://zhuanlan.zhihu.com/hacker-and-painter/19988205

转载于:https://my.oschina.net/u/2306127/blog/509924

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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