OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV旨在为计算机视觉应用提供通用基础架构，并加速机器感知在商业产品中的应用。作为BSD授权许可的产品，OpenCV让企业可以轻松地使用和修改代码。

这个库拥有超过2500种的优化算法，涵盖了经典的和最先进的计算机视觉和机器学习算法。这些算法可用于检测和识别人脸、识别对象、区分视频中人的动作、跟踪相机移动、跟踪移动物体、提取物体的3D模型、从立体相机生成3D点云、将图像拼接在一起以产生整个场景的高分辨率图像、从图像数据库中找到相似的图像、从使用闪光灯拍摄的图像中去除红眼、跟踪眼球运动、识别景物并建立标记以将其与增强现实等叠加。OpenCV拥有超过47,000人的用户社区和超过1400万的估计下载量。该库被公司，研究团体和政府机构广泛使用。

除了谷歌、雅虎、微软、英特尔、IBM、索尼、本田、丰田等知名公司之外，还有很多初创公司，如Applied Minds，VideoSurf和Zeitera等，都广泛使用OpenCV。OpenCV的部署用途范围包括拼接街景图像，检测以色列监控视频中的入侵，监控中国的矿山设备，帮助机器人在Willow车库导航和拾取物体，检测欧洲的游泳池溺水事故，在西班牙和纽约展示交互艺术，检查土耳其跑道的碎片，检查世界各地工厂的产品标签，以及在日本进行快速人脸识别等。

OpenCV具有C++，Python，Java和MATLAB接口，支持Windows，Linux，Android和Mac OS。OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时采用MMX和SSE指令。目前正在积极开发全功能的CUDA和OpenCL接口，有超过500个算法和大约10倍的函数来组成或支持这些算法。结合OpenCL，可以在多个计算平台下进行硬件的加速。OpenCV本身是用C ++编写的，并且有一个可与STL容器无缝协作的模板化接口。

下图为Open CV的logo：

[描述来源：OpenCV官网；URL：https://opencv.org/]

发展历史

OpenCV项目最早由英特尔公司于1999年启动，致力于CPU密集型的任务，是一个包括如光线追踪和3D显示的计划的一部分。早期OpenCV的主要目标是

• 为推进机器视觉的研究，提供一套开源且优化的基础库。
• 提供一个共同的基础库，使得开发人员的代码更容易阅读和转让，促进了知识的传播。
• 通过提供一个不需要开源或免费的软件许可，促进商业应用软件的开发。
• OpenCV现在也集成了对CUDA的支持.

OpenCV的第一个预览版本于2000年在IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition公开，并且后续提供了五个测试版本。1.0版本于2006年发布。

OpenCV的第二个主要版本是2009年10月的OpenCV 2.0。该版本的主要更新包括C++接口，更容易、更类型安全的模式，新的函数，以及对现有实现的优化（特别是多核心方面）。现在每6个月就会有一个官方版本，并由一个商业公司赞助的独立小组进行开发。

在2012年8月，OpenCV的支持由一个非盈利性组织（OpenCV.org）来提供，并保留了一个开发者网站和用户网站。

目前发布的最新版本为OpenCV 4.0

主要事件

发展分析

瓶颈

-OpenCV的文档不够完善，有时不能清楚地解释参数含义及影响，代码例子少，不便于理解。

-由于是开源社区开发和维护，出现bug时的修改不能得到快速且有力的保障。

未来发展方向

OpenCV致力于在未来解决如下领域的问题：

• 增强现实
• 人脸识别
• 手势识别
• 人机交互
• 动作识别
• 运动跟踪
• 物体识别
• 图像分区
• 机器人

Contributor: Yueqin Li