OpenCV跨平台视觉库

OpenCV 以 BSD 许可开源发布，是一款跨平台的计算机视觉库，可在 Linux、Windows、Android、mac 等常见系统上运行。它体量轻、效率高，由 C 函数与少量 C++ 构成，并向 Python、Ruby、MATLAB 等语言提供接口，覆盖图像处理与计算机视觉中的大量通用算法。

OpenCV 的核心代码基于 C++ 构建，因此对外提供的主要接口也以 C++ 为主，同时仍保留了数量可观的 C 语言接口；借助对其他编程语言接口的兼容，这款工具能更省力地为使用者提供便捷。它在识别方面表现尤为突出，因而在人机交互、图像分割、物体识别等场景中能发挥显著作用。若打算开发与视觉相关的程序、软件或其他内容，OpenCV 会是一个相当合适的视觉库选择。

软件特色

计算机视觉领域的市场规模庞大，并且仍在不断扩大，而该领域目前尚缺乏统一的API标准。现有的计算机视觉软件大致可分为以下三类：

研究代码：运行速度偏慢，稳定性欠佳，且自成一体，难以与其他库配合使用。

商业软件成本高昂，例如 Halcon、MATLAB 搭配 Simulink 这类方案

针对视频监控、制造控制系统、医疗设备等依赖硬件的特定场景，目前已有相应的专用方案。若能有统一的API标准，计算机视觉程序与解决方案的开发难度将大幅降低，而OpenCV正是朝着成为这一标准API的方向推进。

OpenCV 面向真实场景中的实时应用需求，其底层由经过优化的 C 代码编写，执行效率因此获得明显改善；若再引入 Intel 的 IPP 高性能多媒体函数库（Integrated Performance Primitives），处理速度还能进一步提升。右侧图示给出了 OpenCV 与当前其他主流视觉函数库之间的性能对照。

应用领域

1、人机互动

2、物体识别

3、图像分割

4、人脸识别

5、动作识别

6、运动跟踪

7、机器人

8、运动分析

9、机器视觉

10、结构分析

11、汽车安全驾驶