OpenCV4短評(píng)
OpenCV4 是目前主流的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，在經(jīng)典版本基礎(chǔ)上大幅優(yōu)化性能，新增 DNN 深度學(xué)習(xí)模塊，可直接部署主流 AI 視覺(jué)模型?？缙脚_(tái)支持完善，硬件加速效果更好，圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)、視頻追蹤等功能更穩(wěn)定。API 設(shè)計(jì)更規(guī)范，不過(guò)依舊無(wú)圖形界面，需要編程基礎(chǔ)，新手入門(mén)有一定門(mén)檻。
OpenCV4適合人群
適合計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師，用于深度學(xué)習(xí)模型部署與實(shí)時(shí)視覺(jué)處理；適合科研及高校學(xué)生，開(kāi)展圖像算法實(shí)驗(yàn)與項(xiàng)目開(kāi)發(fā)；適合工業(yè)檢測(cè)開(kāi)發(fā)者，實(shí)現(xiàn)高精度的缺陷檢測(cè)與視覺(jué)識(shí)別需求。
OpenCV4特色
1、在擴(kuò)展模塊中去掉了SIFT與SURF相關(guān)API的調(diào)用文件
現(xiàn)在如果想在OpenCV Python 4.x中想使用SIFT與SURF只有靠自己從源代碼CMake來(lái)編譯生成python版本的安裝包才可以。
# OpenCV 3.x中：
namedWindow(“input”， cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)。
# OpenCV4.x：
namedWindow(“input”， cv.WINDOW_AUTOSIZE)。
2、全部取消CV_XXX這種枚舉類(lèi)型，比如在3.x中可以正常使用的語(yǔ)句
# 在OpenCV3.x中輪廓發(fā)現(xiàn)API返回三個(gè)值分別為：
# image 返回的圖像。
# contours 每個(gè)輪廓的點(diǎn)集合。
# hierarchy 每個(gè)輪廓對(duì)應(yīng)的層次信息。
binary， contours， hierarchy = cv.findContours(binary， cv.RETR_EXTERNAL， cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。
3、findContours函數(shù)返回結(jié)果由3.x的三個(gè)參數(shù)變?yōu)閮蓚€(gè)參數(shù)
OpenCV4.0中需要改為：
contours， hierarchy = cv.findContours(binary， cv.RETR_EXTERNAL， cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。
4、增加了python語(yǔ)言版本的對(duì)DNN模塊的加持
支持圖像分類(lèi)、對(duì)象檢測(cè)(SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN)、圖像分割等網(wǎng)絡(luò)的使用。
語(yǔ)言的接口，可應(yīng)用于人機(jī)互動(dòng)，物體識(shí)別，圖像處理等領(lǐng)域。
OpenCV4新增功能
DNN對(duì)很多網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行了提升，如ONNS中的LSTM, Broadcasting, Algebra over constants, Slice with multiple inputs;DarkNet中的grouped convolutions, sigmoid, swish, scale_channels;MobileNet-SSD v3
更多OpenVINO后端特性：可通過(guò)nGraph添加自定義層
優(yōu)化CUDA后端，并殺掉一些BUG
可以使用最新的IPP-CV 2020.0.0Gold版本進(jìn)行CPU優(yōu)化
使用SIMD指令優(yōu)化了integral、resize和RLOF實(shí)現(xiàn)
更多演示和例子
opencv_contrib：增加了Alpha Matting算法
calib3d：findChessboardCorners SB算法提升
core：getNumberOfCPUs()函數(shù)提升
imgcodecs：支持OpenJPEG庫(kù)
highgui(Qt)：增加到剪切板的復(fù)制功能
OpenCV4應(yīng)用領(lǐng)域
應(yīng)用領(lǐng)域編輯
1、人機(jī)互動(dòng)
2、物體識(shí)別
3、圖像分割
4、人臉識(shí)別
5、動(dòng)作識(shí)別
6、運(yùn)動(dòng)跟蹤
7、機(jī)器人
8、運(yùn)動(dòng)分析
9、機(jī)器視覺(jué)
10、結(jié)構(gòu)分析
11、汽車(chē)安全駕駛
OpenCV4常見(jiàn)問(wèn)題
OpenCV4和OpenCV3有什么區(qū)別？
1、在擴(kuò)展模塊中去掉了SIFT與SURF相關(guān)API的調(diào)用文件
現(xiàn)在如果想在OpenCV Python 4.x中想使用SIFT與SURF只有靠自己從源代碼CMake來(lái)編譯生成python版本的安裝包才可以。
# OpenCV 3.x中
namedWindow(“input”, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
# OpenCV4.x
namedWindow(“input”, cv.WINDOW_AUTOSIZE)
2、全部取消CV_XXX這種枚舉類(lèi)型，比如在3.x中可以正常使用的語(yǔ)句
# 在OpenCV3.x中輪廓發(fā)現(xiàn)API返回三個(gè)值分別為
# image 返回的圖像
# contours 每個(gè)輪廓的點(diǎn)集合
# hierarchy 每個(gè)輪廓對(duì)應(yīng)的層次信息
binary, contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
3、findContours函數(shù)返回結(jié)果由3.x的三個(gè)參數(shù)變?yōu)閮蓚€(gè)參數(shù)
OpenCV4.0中需要改為
contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
4、增加了python語(yǔ)言版本的對(duì)DNN模塊的加持!
支持圖像分類(lèi)、對(duì)象檢測(cè)(SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN)、圖像分割等網(wǎng)絡(luò)的使用
圖像讀取返回 None 如何解決？
規(guī)范路徑：使用純英文絕對(duì)路徑，禁止中文、空格、特殊字符導(dǎo)致讀取失??；
文件校驗(yàn)：確認(rèn)圖片為 jpg/png/bmp 格式，無(wú)損壞、未加密、完整下載；
函數(shù)調(diào)用：使用 cv2.imread ()，默認(rèn)彩色讀取，傳 0 可直接讀取灰度圖；
權(quán)限設(shè)置：Windows 以管理員身份運(yùn)行程序，獲取文件完整讀取權(quán)限；
替換測(cè)試：使用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖片，排查文件本身?yè)p壞導(dǎo)致的讀取異常。
圖像顯示窗口閃退怎么辦？
添加等待語(yǔ)句：imshow 后必須加 cv2.waitKey (0)，等待按鍵關(guān)閉窗口；
銷(xiāo)毀資源：代碼末尾添加 cv2.destroyAllWindows ()，安全釋放顯示資源；
空值判斷：先判斷 img 是否為空，為空則打印提示，避免空數(shù)據(jù)閃退；
循環(huán)適配：視頻處理用 cv2.waitKey (1)，實(shí)現(xiàn)幀刷新不卡死；
環(huán)境重啟：重啟 PyCharm/Jupyter，解決內(nèi)核卡頓導(dǎo)致的界面異常。
攝像頭無(wú)法打開(kāi)怎么排查？
調(diào)整索引：內(nèi)置攝像頭用 cv2.VideoCapture (0)，外接設(shè)備試 1/2 索引；
權(quán)限開(kāi)啟：系統(tǒng)設(shè)置授予相機(jī)權(quán)限，關(guān)閉微信、瀏覽器等占用程序；
驅(qū)動(dòng)更新：更新攝像頭硬件驅(qū)動(dòng)，在系統(tǒng)相機(jī)中測(cè)試設(shè)備正常；
代碼校驗(yàn)：添加 cap.isOpened () 判斷，未打開(kāi)輸出報(bào)錯(cuò)信息定位問(wèn)題；
格式設(shè)置：調(diào)用 cap.set () 設(shè)置分辨率幀率，適配設(shè)備支持的參數(shù)。
視頻保存失敗無(wú)法播放？
編碼器配置：使用 cv2.VideoWriter_fourcc (*'mp4v')，適配 MP4 格式保存；
參數(shù)匹配：寬高、幀率必須與原視頻一致，分辨率不匹配會(huì)保存失??；
路徑規(guī)范：保存路徑無(wú)中文，文件后綴設(shè)為 mp4，OpenCV4 最優(yōu)支持格式；
資源釋放：完成后執(zhí)行 cap.release () 和 out.release ()，鎖定視頻文件；
格式修復(fù)：保存失敗可更換 XVID 編碼器，生成 avi 格式視頻測(cè)試。
圖像顏色失真紅藍(lán)顛倒？
原理說(shuō)明：OpenCV4 默認(rèn) BGR 通道，Matplotlib 顯示為 RGB，導(dǎo)致顏色顛倒；
快速轉(zhuǎn)換：使用 cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 修正顏色通道；
窗口區(qū)分：cv2.imshow 無(wú)需轉(zhuǎn)換，第三方繪圖庫(kù)必須執(zhí)行通道轉(zhuǎn)換；
保存優(yōu)化：直接保存 BGR 格式圖像，無(wú)需轉(zhuǎn)換，避免保存后失真；
通道處理：拆分 BGR 通道重新排序，適配不同可視化工具的要求。
OpenCV4與PIL/Pillow區(qū)別
功能定位：OpenCV4 是全功能計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，支持圖像、視頻、AI、攝像頭；Pillow 僅輕量圖片處理，無(wú)視覺(jué)算法。
性能效率：OpenCV4 處理速度快，適合大圖、視頻、高并發(fā)；Pillow 純 Python 實(shí)現(xiàn)，性能弱，僅適合簡(jiǎn)單操作。
適用領(lǐng)域：OpenCV4 用于自動(dòng)駕駛、工業(yè)檢測(cè)、安防、AI 視覺(jué)；Pillow 用于網(wǎng)頁(yè)、輕量圖片裁剪、格式轉(zhuǎn)換。
上手難度：OpenCV4 函數(shù)豐富，學(xué)習(xí)曲線(xiàn)稍高；Pillow 接口簡(jiǎn)單，新手極易上手。
OpenCV4更新日志
1.修復(fù)BUG，新版體驗(yàn)更佳
2.更改了部分頁(yè)面
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