opencv v2.4.9 官方版

opencv是一个基于bsd设计的跨平台视觉库工具。opencv是由一系列c、c++函数构成，为用户提供了python、ruby语言接口，实现了图像处理和电脑视觉方通用运行算法，是用户c++语言编写必备开发软件。

opencv特色说明：

1、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。

2、拥有包括 500 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。

opencv使用说明：

配置环境变量

在系统变量里面新建变量，名为 OPENCV ，值为自己解压opencv路径下的build路径，如 D:\Program Files\opencv\build。

Tip

这一步是方便以后如果opencv路径改变了，只需要修改此变量就可以了，而不必做大范围修改。

在系统变量里面编辑 Path 变量，在末尾添加 ;%OPENCV%\x86\vc12\bin 。

Note

x86和x64分别表示32bit和64bit的VS工程，根据自己的工程来修改，否则虽编译成功但会运行错误;vc10, vc11, vc12 分别表示VS2010, VS2012, VS2013的Visual Studio使用的编译器版本，根据自己的VS版本来填写正确的编译器版本号。

VS内配置Opencv

这里用VS属性表的方式将Opencv配进工程，每次只需要添加属性表即可完成配置，比手工界面配置方便很多。

属性管理器 -> 右键 "test"(工程名) -> 添加现有属性表

找到之前新建或者下载的属性表( D:\Program Files\opencv\opencv248.props )，添加进工程

测试

解决方案资源管理器 -> 源文件(右键)-> 添加 -> 新建项

Visual C++ -> C++文件：输入名称test点添加

更多相关介绍

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，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，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、JavaandMATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。

opencv定义

OpenCV于1999年由Intel建立，如今由WillowGarage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。最新版本是3.4，2017年12月23日发布。
OpenCV拥有包括500多个C函数的跨平台的中、高层API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。
OpenCV为Intel®IntegratedPerformancePrimitives（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。
（注：OpenCV2.0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）

opencv历史发展

1999年1月，CVL项目启动。主要目标是人机界面，能被UI调用的实时计算机视觉库，为Intel处理器做了特定优化。
2000年6月，第一个开源版本OpenCValpha3发布。
2000年12月，针对linux平台的OpenCVbeta1发布。
2006年，支持MacOS的OpenCV1.0发布。
2009年9月，OpenCV1.2（beta2.0）发布。
2009年10月1日，Version2.0发布。
2010年12月6日，OpenCV2.2发布。
2011年8月，OpenCV2.3发布。
2012年4月2日，发布OpenCV2.4。
2014年8月21日，发布OpenCv3.0alpha。
2014年11月11日，发布OpenCV3.0beta。
2015年6月4日，发布OpenCV3.0。
2016年12月，发布OpenCV3.2版（合并969个修补程序，关闭478个问题）
2017年8月3日，发布OpenCV3.3版（最重要的更新是把DNN模块从contrib里面提到主仓库）
OpenCV使用类BSDlicense，所以对非商业应用和商业应用都是免费（FREE）的。（细节参考license）
OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且它部分以C语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序，所以很多人用它来做算法的移植，OpenCV的代码经过适当改写可以正常的运行在DSP系统和ARM嵌入式系统中，这种移植在大学中经常作为相关专业本科生毕业设计或者研究生课题的选题。

opencv优势

为什么有OpenCV
计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：
1、研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）
2、耗费很高的商业化工具（比如Halcon,MATLAB+Simulink）
3、依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的现状，而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发，OpenCV致力于成为这样的标准API。
OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库（IntegratedPerformancePrimitives）得到更快的处理速度。右图为OpenCV与当前其他主流视觉函数库的性能比较。

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