OpenCV2短評(píng)
OpenCV2 作為經(jīng)典版計(jì)算機(jī)視覺庫，接口成熟穩(wěn)定，兼容多語言與多系統(tǒng)，基礎(chǔ)圖像處理、特征檢測、視頻流處理等功能完備，對(duì)老舊項(xiàng)目適配友好，資源占用較低。其生態(tài)資料豐富，便于快速上手基礎(chǔ)視覺開發(fā)，不過缺少深度學(xué)習(xí)相關(guān)模塊，高級(jí)算法支持有限，性能相較新版本偏弱。
適用人群
適合負(fù)責(zé)維護(hù)傳統(tǒng)視覺老項(xiàng)目的開發(fā)人員，保證代碼兼容穩(wěn)定；適合計(jì)算機(jī)視覺入門學(xué)習(xí)者，借助簡潔接口夯實(shí)基礎(chǔ)；適合嵌入式開發(fā)者，在低配置硬件上實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)圖像識(shí)別需求。
OpenCV2軟件功能
1、提供了透明接口。 這意味著如果有為特定處理器優(yōu)化的 IPP 庫， OpenCV 將在運(yùn)行時(shí)自動(dòng)加載這些庫。2、擁有包括 500 多個(gè)C函數(shù)的跨平臺(tái)的中、高層 API。它不依賴于其它的外部庫——盡管也可以使用某些外部庫。
OpenCV2軟件優(yōu)勢
計(jì)算機(jī)視覺市場巨大而且持續(xù)增長，且這方面沒有標(biāo)準(zhǔn)API，如今的計(jì)算機(jī)視覺軟件大概有以下三種：1、研究代碼(慢，不穩(wěn)定，獨(dú)立并與其他庫不兼容)
2、耗費(fèi)很高的商業(yè)化工具(比如Halcon,MATLAB+Simulink)
3、依賴硬件的一些特別的解決方案(比如視頻監(jiān)控，制造控制系統(tǒng)，醫(yī)療設(shè)備)這是如今的現(xiàn)狀，而標(biāo)準(zhǔn)的API將簡化計(jì)算機(jī)視覺程序和解決方案的開發(fā)，OpenCV致力于成為這樣的標(biāo)準(zhǔn)API。
OpenCV致力于真實(shí)世界的實(shí)時(shí)應(yīng)用，通過優(yōu)化的C代碼的編寫對(duì)其執(zhí)行速度帶來了可觀的提升，并且可以通過購買Intel的IPP高性能多媒體函數(shù)庫(IntegratedPerformancePrimitives)得到更快的處理速度。右圖為OpenCV與當(dāng)前其他主流視覺函數(shù)庫的性能比較。
OpenCV2使用說明
配置環(huán)境變量在系統(tǒng)變量里面新建變量，名為 OPENCV ，值為自己解壓opencv路徑下的build路徑，如 D:Program Filesopencvbuild。
Tip
這一步是方便以后如果opencv路徑改變了，只需要修改此變量就可以了，而不必做大范圍修改。
在系統(tǒng)變量里面編輯 Path 變量，在末尾添加 ;%OPENCV%x86vc12bin 。
Note
x86和x64分別表示32bit和64bit的VS工程，根據(jù)自己的工程來修改，否則雖編譯成功但會(huì)運(yùn)行錯(cuò)誤;vc10, vc11, vc12 分別表示VS2010, VS2012, VS2013的Visual Studio使用的編譯器版本，根據(jù)自己的VS版本來填寫正確的編譯器版本號(hào)。
VS內(nèi)配置Opencv
這里用VS屬性表的方式將Opencv配進(jìn)工程，每次只需要添加屬性表即可完成配置，比手工界面配置方便很多。
屬性管理器 -> 右鍵 "test"(工程名) -> 添加現(xiàn)有屬性表
找到之前新建或者下載的屬性表( D:Program Filesopencvopencv248.props )，添加進(jìn)工程
測試
解決方案資源管理器 -> 源文件(右鍵)-> 添加 -> 新建項(xiàng)
Visual C++ -> C++文件：輸入名稱test點(diǎn)添加
OpenCV2常見問題
如何調(diào)整圖像大?。?調(diào)用函數(shù)：使用 cv2.resize ()，傳入原圖、目標(biāo)尺寸兩個(gè)核心參數(shù)；
固定尺寸：res = cv2.resize (img, (640, 480))，設(shè)置寬 640 高 480；
比例縮放：fx=0.5, fy=0.5，將圖像寬高均縮小為原來的一半；
插值方式：縮小用 INTER_AREA，放大用 INTER_CUBIC，提升圖像質(zhì)量；
顯示保存：輸出調(diào)整后的圖像，用 imwrite 保存至本地。
如何實(shí)現(xiàn)圖像灰度轉(zhuǎn)換？
基礎(chǔ)轉(zhuǎn)換：調(diào)用 cv2.cvtColor () 函數(shù)，傳入?yún)?shù) cv2.COLOR_BGR2GRAY；
代碼示例：gray = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 生成灰度圖；
直接讀取：imread 第二個(gè)參數(shù)填 0，直接以灰度模式讀取圖像；
顯示對(duì)比：同時(shí)顯示原圖和灰度圖，直觀查看轉(zhuǎn)換效果；
保存使用：灰度圖可用于人臉識(shí)別、邊緣檢測等后續(xù)處理。
圖像顏色失真怎么解決？
通道修正：OpenCV 默認(rèn) BGR 格式，顯示時(shí)轉(zhuǎn)換為 RGB 格式；
轉(zhuǎn)換代碼：rgb_img = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2RGB)；
庫兼容：Matplotlib 顯示圖像必須轉(zhuǎn)換通道，避免紅藍(lán)顛倒；
保存校驗(yàn)：保存圖像時(shí)直接用 BGR 格式，無需轉(zhuǎn)換防止失真；
格式檢查：確保圖像為 8 位彩色圖，排除索引圖、透明通道干擾。
運(yùn)行代碼卡頓掉幀怎么辦？
降低分辨率：用 resize 縮小圖像尺寸，減少計(jì)算量提升運(yùn)行速度；
關(guān)閉冗余：刪除不必要的圖像顯示和打印語句，降低資源占用；
優(yōu)化算法：替換復(fù)雜算法，使用灰度圖替代彩色圖處理；
硬件加速：開啟 OpenCV GPU 加速，適配 NVIDIA 顯卡提升性能；
釋放內(nèi)存：及時(shí)銷毀窗口、釋放攝像頭，避免內(nèi)存泄漏。
如何檢測圖像中的人臉？
加載分類器：使用 cv2.CascadeClassifier 加載 haarcascade_frontalface_default.xml；
預(yù)處理：將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，提升檢測準(zhǔn)確率和速度；
執(zhí)行檢測：調(diào)用 detectMultiScale () 函數(shù)，獲取人臉坐標(biāo)參數(shù)；
繪制框選：用 cv2.rectangle 在人臉位置繪制矩形框；
優(yōu)化參數(shù)：調(diào)整 scaleFactor 和 minNeighbors，適配不同場景的檢測。
OpenCV2與OpenCV4區(qū)別
版本差異：OpenCV2 是經(jīng)典舊版，API 穩(wěn)定、體積小巧；OpenCV4 為新版，功能更強(qiáng)、支持深度學(xué)習(xí)與新硬件。
兼容性：OpenCV2 兼容老舊系統(tǒng)、嵌入式設(shè)備，依賴少；OpenCV4 對(duì)新系統(tǒng)、新顯卡優(yōu)化更好，不支持極老環(huán)境。
功能支持：OpenCV2 僅基礎(chǔ)圖像處理、特征檢測；OpenCV4 新增 DNN、跟蹤、分割、YOLO 集成等高級(jí)能力。
維護(hù)狀態(tài)：OpenCV2 停止更新，無 bug 修復(fù)與安全補(bǔ)??；OpenCV4 持續(xù)維護(hù)，社區(qū)活躍、文檔完善。
OpenCV2更新日志
1.修復(fù)若干bug;
2.優(yōu)化細(xì)節(jié)問題;
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