opencv库函数

CV_8U 0 8 16 24

opencv库(opencv库有什么用)

CV_8S 1 9 17 25

CV_16U 2 10 18 26

CV_16S 3 11 19 27

CV_32S 4 12 20 28

CV_32F 5 13 21 29

CV_64F 6 14 22 30

uchar uchar cv::Vec2b cv::Vec3b cv::Vec4b

short short cv::Vec2s cv::Vec3s cv::Vec4s

int int cv::Vec2i cv::Vec3i cv::Vec4i

float float cv::Vec2f cv::Vec3f cv::Vec4f cv::Vec6f

double double cv::Vec2d cv::Vec3d cv::Vec4d cv::Vec6d

数值 具体类型 取值范围

CV_8U 8 位无符号整数 （0…..255）

CV_8S 8 位符号整数 （-128…..127）

CV_16U 16 位无符号整数 （0……65535）

CV_16S 16 位符号整数 （-32768…..32767）

CV_32S 32 位符号整数 （-2147483648……2147483647）

CV_32F 32 位浮点数 （-FLT_MAX ………FLT_MAX，INF，NAN)

CV_64F 64 位浮点数 （-DBL_MAX ……….DBL_MAX，INF，NAN)

“opencv”是什么？

OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库.

无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。

该库采用C及C++语言编写，可以在windows,linux,macOSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。opencv采用C语言进行优化，而且，在多核机器上面，其运行速度会更快。它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500个接口函数。

同时，由于计算机视觉与机器学习密不可分，该库也包含了比较常用的一些机器学习算法。或许，很多人知道，图像识别、机器视觉在安防领域有所应用。但，很少有人知道，在航拍图片、街道图片（例如googlestreetview）中，要严重依赖于机器视觉的摄像头标定、图像融合等技术。

近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv可谓大显身手，而这些，仅仅是其应用的冰山一角。

如今，来自世界各地的各大公司、科研机构的研究人员，共同维护支持着opencv的开源库开发。这些公司和机构包括：微软，IBM，索尼、西门子、google、intel、斯坦福、MIT、CMU、剑桥。。。。

opencv 是 Intel的图像处理库，实现图像的基本处理，如膨胀，二值化处理，如果要学习，可以到

下载安装。

OpenCV是Intel公司开发的图像处理和计算机视觉函数库，它有以下特点：

1）开放C源码

2）基于Intel处理器指令集开发的优化代码

3）统一的结构和功能定义

4）强大的图像和矩阵运算能力

5）方便灵活的用户接口

6）同时支持MS-WINDOWS、LINUX平台

作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目，OPENCV可以直接应用于很多领域，作为第二次开发的理想工具。不过在利用OPENCV做商业开发应用前，请仔细阅读OPENCV包所附带的PUBLICLICENSE。

一些基本的资料可以参考：

=》源代码及文档下载：SOURCEFORGE.NET

=》INTEL的OPENCV主页：

=》YAHOO OPENCV 的邮件列表：

=》CMU（卡耐基-梅隆大学）的计算机视觉主页：

=》OPENCV 更为详细的介绍

=》OPENCV 的常用问题与解答

=》OPENCV 的安装指南

=》更多的最新资料，请访问

c++中如何调用opencv库

不同版本的opencv包含的文件个数不一样的。这里我给出一个配置形式的安装方法

安装VS2008,+opencv2.1，比较简单，顺利，没有太多的配置（详情参考opencv中文论坛）

看看例程，

opencv是干什么的?

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可用于开发实时计算机视觉应用程序。它支持多个编程语言，包括C ++、Python和Java，并提供了大量的计算机视觉算法和工具，例如图像处理、目标检测、人脸识别、运动估计和立体视觉等。OpenCV最初是由英特尔公司于1999年开发，现在由许多机构和个人维护和开发。它是一个跨平台库，可以在Windows、Linux、Android和iOS等多个操作系统上运行。许多学术研究和商业应用都使用了OpenCV的计算机视觉算法。

OpenCV静态库编译与链接

以OpenCV-4.0.0为例说明在Ubuntu环境下的静态库编译与链接方法：

opencv依赖第三方的库，所以当把opencv编译成静态库的时候，注意要把它运行时必要的依赖库也编译进来，opencv源码内有自己的3rdparty，主要有：libjpeg、libpng、libtiff、libzlib、libwebp、libprotobuf、ffmpeg（用到video时编译）、libgtk（用于显示界面显示，服务器部署不会用到），可以通过cmake -LA来查看配置的编译信息，再根据信息考虑把opencv的哪些module编译进来。

链接时指定opencv的静态库以及依赖的库。另外需要注意头文件的问题，通过CMakeLists把opencv加入项目编译时，由于opencv编译完成后要install才会把所用的头文件集中拷贝到一个地方，所以事先将头文件拷贝到了项目的opencv目录下。

OpenCV 基础功能简介

OpenCV(开源计算机视觉库 http： ) 是一个开源的BSD许可库，包含数百种计算机视觉算法。由于功能强大,几乎所有用到的复杂的图片分析处理都会用到,所以有必要了解下它具体都有什么功能,方便我们使用。

python opencv安装教程 通过pip安装三方库

opencv是一个python的三方库，可以通过pip安装，不同系统下的操作步骤略有差异。

1、对于Window系统。

1.首先win+R 输入cmd打开控制台

2.输入pip install opencv-python回车进行安装

3.如果找不到pip可以将python安装目录下\Scripts目录加到环境变量，或者换用python-m pip install opencv-python 来进行安装

2、对于Linux系统。

1.直接在shell下运行pip install opencv-python即可

3、安装结束之后，运行python, 输入import cv2来验证是否正确安装。