首页 理论教育OpenCV的优势分析介绍

OpenCV的优势分析介绍

【摘要】:OpenCV的主要特点有:1)轻量级而且高效,由一系列C函数和少量C++类构成,其代码都经过优化,可用于实时处理图像。6)提供了面向Intel IPP高效多媒体函数库的接口,可针对Intel CPU优化代码,提高程序性能,如图1-3所示。图1-3 OpenCV与其他视觉函数库的性能比较图中所用的视觉函数库版本分别为OpenCV 1.0测试版,IPP5.0,LTI1.9.14和VXL1.4.0。

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是由Intel公司资助的基于BSD许可证授权(开源)发行的跨平台计算机视觉库,主要面向商业开发或研究学者,目前由Willow Garage公司负责日常维护,它的不断发展对智能信息处理、机器视觉、人工智能图像识别和认知神经科学方面软件的研发都有非常重要的影响。

OpenCV的主要特点有:

1)轻量级而且高效,由一系列C函数和少量C++类构成,其代码都经过优化,可用于实时处理图像。

2)统一的结构和功能定义。

3)具有良好的可移植性,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。

4)可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法

5)具有底层和高层的应用开发包和方便灵活的用户接口,同时支持Python、Ruby、MATLAB等语言编程。

6)提供了面向Intel IPP高效多媒体函数库(Integrated Performance Primi-tives)的接口,可针对Intel CPU优化代码,提高程序性能(OpenCV 2.0版的代码已显著优化,无需IPP来提升性能,故2.0版不再提供IPP接口),如图1-3所示。

978-7-111-38182-2-Chapter01-4.jpg

图1-3 OpenCV与其他视觉函数库的性能比较

图中所用的视觉函数库版本分别为OpenCV 1.0测试版,IPP(Intel Integrat-ed Performance Primitives)5.0,LTI1.9.14和VXL(Vision Something Libraries)1.4.0。其中,2D DFT是对512×512的图像进行快速傅里叶变换;Resize是将512×512的8比特3通道图像通过双线性插值运算调整为384×384的图像;Optical Flow是用41×41窗口在4级图像金字塔上跟踪520个点构成的目标;Neural Net用的是FANN(Fast Artificial Neural Network Library)中的一个神经网络