 OpenCV ── 以图像处理 算法为主的跨平台开源计算机视觉库 OpenCV 的全称 Open Source Computer Vision Library，又名 “开源计算机视觉库”。OpenCV 是一个开源发行的跨平台计算机视觉库，可运行在 Windows、Android、Maemo、FreeBSD、OpenBSD、iOS、Linux 和 Mac OS 等平台。使用者可在 SourceForge 获得官方版本, 或从 SVN 获得开发版本。OpenCV 也用 CMake。 在 Windows 上编译 OpenCV 中与摄像输入有关部分时，需要 DirectShow SDK 中的一些基类。该 SDK 可从预先编译的 Microsoft Platform SDK (or DirectX SDK 8.0 to 9.0c / DirectX Media SDK prior to 6.0) 的子目录 Samples\Multimedia\DirectShow\BaseClasses 获得。 OpenCV 轻量且高效 —— 由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 用 C++ 语言编写，它的主要接口也是 C++ 语言，但依然保留了大量的 C 语言接口。OpenCV 库也有 Python、Java、MATLAB/OCTAVE (版本 2.5) 接口。这些语言的 API 接口函数，可通过在线文档获得。如今，OpenCV 也提供对于 C#、Ch、Ruby 的支持。 智能编辑重构 批处理式 "数字 Python IDE" 集成开发环境 (集成高效 Cython PyInstaller 批处理小程序) http://dt.digitser.cn/zh-CN/ide/idepy/index.html OpenCV 4.2.0 官方文档编制 (中文人工翻译) http://qt.digitser.net/opencv/4.2.0/zh-CN/index.html OpenCV 所有新开发和算法都采用 C++ 接口。 OpenCV 拥有包括 500 多个 C 函数的跨平台中、高层 API。OpenCV 不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可使用某些外部库。  1999 年 Intel 开始建立 OpenCV，如今由 Willow Garage 提供支持。 OpenCV 为 Intel ® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。这意味着，如果有为特定处理器优化的 IPP 库， OpenCV 将在运行时自动加载这些库。OpenCV 2.0 版代码已显著优化，无需 IPP 来提升性能，故 2.0 版不再提供 IPP 接口。 2010 年 9 月实现 CUDA 的 GPU 接口。 2015 年 6 月 4 日发布 OpenCV 3.0。
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