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Tags：图像处理计算机视觉机器学习

OpenCV4 是一款功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，它提供了丰富的C++函数和少量C++类，并支持多种编程语言接口，如Python、MATLAB和Ruby等。它广泛应用于人机交互、物体识别、图像处理等领域。

主要用途

OpenCV4 可用于：

人机交互

物体识别

图像分割

面部识别

动作识别

运动追踪

智能机器人

运动分析

机器视觉技术

结构特征

轿车行车安全

软件亮点

在扩展模块中移除了SIFT与SURF相关API的启用文档。若想在OpenCV Python 4.x中应用SIFT与SURF，需从源码CMake编译程序，生成Python版本的安装文件。

取消了CV_XXX这类枚举类型。例如在OpenCV 3.x中，namedWindow("input", cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)已更改为namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)。

findContours函数返回结果由OpenCV 3.x的三个参数变为两个参数。在OpenCV 4.0中，需更改为contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。

提升了Python语言版本对DNN模块的支持，适用于图像分类、目标检测（SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN）、图像分割等网络应用。

增加功能

DNN模块对许多传输层进行了优化，如ONNX中的LSTM、Broadcasting、Algebra over constants、Slice with multiple inputs；DarkNet中的grouped convolutions、sigmoid、swish、scale_channels；MobileNet-SSD v3等。

OpenVINO后端支持：可通过nGraph添加自定义层提升CUDA后端，并修复一些BUG。

新的IPP-CV 2020.0.0Gold版本用于CPU提升，使用SIMD指令提升integral、resize和RLOF。

OpenCV_contrib：增加了Alpha Matting优化算法。

Calib3D：findChessboardCorners SB优化算法提升。

Core：getNumberOfCPUs()函数提升。

Imgcodecs：支持OpenJPEG库。

HighGUI(Qt)：提升到粘贴板的拷贝功能。

使用方法

免费下载OpenCV文档后，即可开始安装过程。实际上安装过程是一个解压的过程，可执行程序是一个自解压的流程，双击后提示选择解压路径。根据需求选择路径，无需在解压路径中单独创建一个opencv文件夹。为了防止混淆，建议单独创建一个名为opencv4的文件夹，解压到H:\opencv4。选择好路径后点击【Extract】按钮，等待解压过程完成。OpenCV4的大小约为2GB，根据电脑性能不同，等待时间从几十秒到十多分钟不等。

OpenCV4 v4.3.0

主要用途

软件亮点

增加功能

使用方法

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