《OpenCV：视觉世界的魔法钥匙》

一、OpenCV 是什么

OpenCV 是一个基于 BSD 许可发行的跨平台计算机视觉库，由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供多种语言接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

1. 起源与发展支持

OpenCV 于 1999 年由 Intel 建立，其主要目标是为计算机视觉研究人员和开发者提供一个开源的、可被 UI 调用的实时计算机视觉库，并为 Intel 处理器做了特定优化。如今，OpenCV 由 Willow Garage 提供支持。在其发展历程中，经历了多个重要阶段：

• 1999 年 1 月，CVL 项目启动。
• 2000 年 6 月，第一个开源版本 OpenCV alpha 3 发布。
• 2000 年 12 月，针对 linux 平台的 OpenCV beta 1 发布。
• 2006 年，支持 Mac OS 的 OpenCV 1.0 发布。
• 2009 年 9 月，OpenCV 1.2（beta2.0）发布。
• 2009 年 10 月 1 日，Version 2.0 发布。
• 2010 年 12 月 6 日，OpenCV 2.2 发布。
• 2011 年 8 月，OpenCV 2.3 发布。
• 2012 年 4 月 2 日，发布 OpenCV 2.4。
• 2013 年 07 月 03 日，OpenCV 2.4.6 发布，主要更新是关于手持设备方面，OpenCV 2.3 的 Android
  build 变成官方支持的 NDK-Build 方式，且新的 Android 支持由 NVidia 在开发，OpenCV 本来就支持
  CUDA 显卡加速。
• 2013 年 12 月 31 日，OpenCV 2.4.8 发布。
• 2014 年 4 月 25 日，OpenCV 2.4.9 发布。
• 2014 年 8 月 21 日，OpenCv 3.0 alpha 版本发布。
• 2014 年 11 月 11 日，OpenCv 3.0 beta 版本发布。
• 2015 年 6 月 4 日，OpenCV 3.0 版本发布。
• 2015 年 7 月 30 号，OpenCV2.4.12 版本发布。
• 2015 年 12 月 21 日，OpenCV3.1 版本发布。
• 2016 年 12 月，发布 OpenCV 3.2 版，合并 969 个修补程序，关闭 478 个问题。
• 2017 年 8 月 3 日，发布 OpenCV 3.3 版，最重要的更新是把 DNN 模块从 contrib 里面提到主仓库。
• 2018 年 7 月 4 日，OpenCV3.4.2 版本发布。

2. 特点与优势

OpenCV 具有轻量级且高效的特点，它不依赖外部库，部分以 C 语言编写，可在多种平台运行。对非商业和商业应用免费，执行速度快，可通过购买 Intel 的 IPP 库进一步提升速度。
OpenCV 的优势主要体现在以下几个方面：

• 计算机视觉市场巨大且持续增长，但这方面没有标准
  API。目前的计算机视觉软件主要有三种：研究代码（慢、不稳定、独立且与其他库不兼容）、耗费很高的商业化工具（如
  Halcon、MATLAB+Simulink）、依赖硬件的一些特别的解决方案（如视频监控、制造控制系统、医疗设备）。而 OpenCV
  致力于成为标准的 API，简化计算机视觉程序和解决方案的开发。
• 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得到更快的处理速度。

3. 编程语言支持

OpenCV 主要用 C++ 编写，保留大量 C 语言接口，也有 Python、Java、MATLAB 等多种语言接口，2010 年 9 月开始实现 GPU 接口。
OpenCV 的编程语言支持非常广泛，具体如下：

• C++：是 OpenCV 的主要开发语言，其主要接口也是 C++ 语言，所有新的开发和算法都是用 C++ 接口。
• Python：OpenCV 提供了 Python 接口，因其简洁易学的特性，在学术研究和快速原型开发中特别受欢迎。
• Java：OpenCV 有 Java 接口，允许 OpenCV 被集成到更广泛的平台和应用中。
• MATLAB/OCTAVE：OpenCV 提供了 MATLAB/OCTAVE 的接口，主要用于算法研究和教学中。
• 此外，OpenCV 如今也提供对于 C#、Ch、Ruby 的支持。这些语言的 API 接口函数可以通过在线文档获得。一个使用 CUDA 的
  GPU 接口也于 2010 年 9 月开始实现。

二、OpenCV 的发展历程

OpenCV 自 1999 年启动 CVL 项目以来，不断发展壮大，成为计算机视觉领域广泛应用的开源库。

1. 重要版本发布时间线

1999 年，CVL 项目启动，为计算机视觉研究和应用奠定了基础。2000 年，OpenCV 发布了多个开源版本，包括 OpenCV alpha 3 和针对 Linux 平台的 OpenCV beta 1。2006 年，支持 Mac OS 的 OpenCV 1.0 版本发布，标志着 OpenCV 开始在更多操作系统上得到应用。此后，OpenCV 几乎每年都有新版本发布，不断为用户带来新的功能和性能提升。
从 2009 年开始，OpenCV 的发展进入了一个快速阶段。2009 年 9 月，OpenCV 1.2（beta2.0）发布；同年 10 月 1 日，Version 2.0 发布。随后的几年里，OpenCV 陆续发布了多个版本，如 2010 年 12 月 6 日的 OpenCV 2.2、2011 年 8 月的 OpenCV 2.3、2012 年 4 月 2 日的 OpenCV 2.4 等。
2014 年，OpenCV 3.0 alpha 和 beta 版本相继发布，为用户带来了更多的创新和改进。2015 年 6 月 4 日，OpenCV 3.0 正式版本发布，进一步提升了 OpenCV 在计算机视觉领域的地位。此后，OpenCV 继续保持快速的发展节奏，不断推出新的版本，如 2015 年 7 月 30 号的 OpenCV2.4.12 版本、2015 年 12 月 21 日的 OpenCV3.1 版本等。
2016 年 12 月，OpenCV 3.2 版发布，合并了 969 个修补程序，关闭了 478 个问题，提高了软件的稳定性和可靠性。2017 年 8 月 3 日，OpenCV 3.3 版发布，最重要的更新是把 DNN 模块从 contrib 里面提到主仓库，进一步增强了 OpenCV 在深度学习领域的应用能力。2018 年 7 月 4 日，OpenCV3.4.2 版本发布，为用户带来了更多的功能和性能优化。

2. 版本更新内容

OpenCV 的每个版本都带来了丰富的更新内容，不断提升其在计算机视觉领域的应用价值。
例如，在 OpenCV 2.x 版本中，主要使用 CMake 构建，加入了很多新特征、描述子等，如 FAST、LBP 等。同时，OpenCV 的模块也变得更加规范和易于使用，像 opencv_imgproc、opencv_features2d 等模块的出现，为用户提供了更加方便的图像处理和特征提取功能。此外，opencv_contrib 用于放置尚未成熟的代码，为开发者提供了一个尝试新功能和技术的平台。
在 OpenCV 3.x 版本中，大部分方法都使用了 OpenCL 加速，提高了算法的执行效率。同时，默认包含以及使用 IPP，进一步提升了性能。此外，matlab bindings、Face Recognition、SIFT、SURF、text detector、motion templates & simple flow 等都移到了 opencv_contrib 下，不仅存放了尚未稳定的代码，同时也存放了涉及专利保护的技术实现。大量涌现的新方法也包含在其中，为用户提供了更多的选择和创新空间。
2016 年 12 月发布的 OpenCV 3.2 版，合并了 969 个修补程序，关闭了 478 个问题，提高了软件的稳定性和可靠性。2017 年 8 月 3 日发布的 OpenCV 3.3 版，把 DNN 模块从 contrib 里面提到主仓库，增强了 OpenCV 在深度学习领域的应用能力。同时，OpenCV 开始支持 C++ 11 构建，为开发者提供了更加现代化的编程环境。
2018 年 10 月发布的 OpenCV 4.0.0 版本，OpenCV 开始需要支持 C++11 的编译器才能编译，同时对几百个基础函数使用 “wide universal intrinsics” 重写，这些内联函数可以根据目标平台和编译选项映射为 SSE2、SSE4、AVX2、NEON 或者 VSX 内联函数，获得性能提升。此外，还加入了 QR code 的检测和识别，以及 Kinect Fusion algorithm，DNN 也在持续改善和扩充。
在 OpenCV 的发展过程中，不断有新的功能和技术被加入，为计算机视觉领域的研究和应用提供了强大的支持。

三、OpenCV 的主要功能

OpenCV 提供了广泛的功能，涵盖图像处理、特征提取、目标检测、运动分析等多个领域。

1. 图像处理

OpenCV 提供了丰富的图像处理功能，包括滤波、去噪、对比度增强、色彩调整、边缘检测等功能，为后续视觉分析提供基础。例如，可以使用高斯滤波器进行去噪处理，通过调整图像的对比度和色彩饱和度，使图像更加清晰和生动。边缘检测算法如 Canny 边缘检测，可以突出图像中的物体边缘，为后续的目标检测和特征提取提供重要线索。

2. 特征提取

OpenCV 提供了多种特征提取算法，如 SIFT、SURF、ORB 等，用于识别、跟踪和匹配图像中的关键点。这些算法对于目标检测、物体跟踪等任务具有重要意义。例如，SIFT 算法可以检测出图像中的尺度不变特征点，这些特征点在不同的尺度和旋转下具有不变性，非常适合用于图像匹配和目标识别。ORB 算法则是一种快速的特征提取算法，具有较高的实时性，适用于实时应用场景。

3. 目标检测

OpenCV 提供多种目标检测算法，可用于人脸识别、车辆检测、行人检测等实时任务。例如，Haar cascades 算法可以用于人脸检测，通过训练分类器，可以快速准确地检测出图像中的人脸。YOLO 和 SSD 等深度学习算法则可以实现更复杂的目标检测任务，如车辆检测和行人检测。这些算法大大提高了计算机视觉应用的实时性和准确性。

4. 运动分析

通过光流法、帧间差分法等算法，OpenCV 可以分析视频中的运动信息，应用于视频监控、手势识别等场景。光流法可以通过计算图像中像素的运动速度和方向，来分析物体的运动轨迹。帧间差分法则是通过比较相邻帧之间的差异，来检测视频中的运动物体。这些算法可以帮助我们理解和分析视频中的运动信息，为视频监控和手势识别等应用提供支持。

5. 人脸识别

OpenCV 包括人脸检测、人脸对齐、特征提取等功能，可用于安全监控、身份认证等领域。人脸检测可以快速准确地检测出图像中的人脸位置和大小。人脸对齐则可以将检测到的人脸进行归一化处理，使得不同角度和表情的人脸具有相同的姿态。特征提取可以提取出人脸的特征向量，用于人脸识别和身份认证。

6. 其他功能

OpenCV 还具有机器学习、深度学习、计算摄影、形态分析、文本检测和识别、表面匹配等功能。在机器学习方面，OpenCV 包含了多种机器学习算法，如 k 近邻、k 均值聚类、支持向量机、神经网络等，可以用于图像分类、目标识别等任务。深度学习方面，OpenCV 支持多种深度学习框架，如 Caffe、TensorFlow、Torch 等，可以实现更高级的图像识别、目标检测、图像分割等任务。计算摄影通过图像处理技术来改善相机拍摄的图像，如高动态范围成像、全景图像、图像补光等。形态分析可以识别图像中对象的形状、分析形状之间的相似性、转换对象形状等。文本检测和识别功能可以用于识别和检测图像中的文本，实现车牌识别、道路标志识别、内容数字化等相关应用。表面匹配模块提供了 3D 对象识别算法和 3D 特征的姿态估计算法，用于根据图像的深度和强度信息识别 3D 对象。

四、OpenCV 的应用场景

OpenCV 在多个领域有着广泛的应用，为实际问题提供了强大的解决方案。

1. 安全监控

OpenCV 在安全监控领域实现了运动检测、异常行为识别等功能。通过对视频流进行实时分析，可以检测到画面中的运动物体，并根据其运动轨迹和行为模式判断是否存在异常情况。例如，可以设置特定的区域，当有物体进入该区域时触发警报。同时，利用 OpenCV 的图像处理和特征提取功能，可以对人物的行为进行分析，如检测是否有人员徘徊、打斗等异常行为。

2. 医疗影像分析

OpenCV 在医疗影像分析方面发挥着重要作用，可用于肿瘤检测、病变分析等。通过对医学图像进行处理和分析，可以提取出关键的特征信息，帮助医生更准确地诊断病情。例如，利用图像增强技术可以提高图像的清晰度和对比度，使病变部位更加明显。同时，结合机器学习算法，可以对肿瘤等病变进行自动检测和分类，提高诊断效率和准确性。

3. 自动驾驶

在自动驾驶领域，OpenCV 进行障碍物检测、车道线识别等任务。通过对车载摄像头采集的图像和视频进行实时处理，可以检测到道路上的障碍物，如车辆、行人、障碍物等，并判断其距离和运动状态，为自动驾驶系统提供决策依据。同时，利用 OpenCV 的图像处理和特征提取功能，可以准确地识别车道线，确保车辆在行驶过程中保持在正确的车道内。

4. 增强现实 / 虚拟现实

OpenCV 在增强现实 / 虚拟现实领域实现了姿势估计、物体跟踪等功能。通过对摄像头采集的图像进行分析，可以实时估计用户的姿势和位置，为增强现实和虚拟现实应用提供交互基础。同时，利用物体跟踪技术，可以对特定的物体进行跟踪，实现更加丰富的交互体验。例如，在增强现实游戏中，可以跟踪用户的手部动作，实现虚拟物体的抓取和操作。

5. 无人机技术

OpenCV 在无人机技术中支持自主导航、目标追踪。通过对无人机搭载的摄像头采集的图像进行处理，可以实现对周围环境的感知和导航。例如，利用障碍物检测和地形识别技术，可以避免无人机与障碍物碰撞，并选择最佳的飞行路径。同时，利用目标追踪技术，可以对特定的目标进行跟踪，实现航拍、侦查等任务。

6. 机器人技术

OpenCV 为机器人视觉感知、定位和导航提供支持。通过对机器人搭载的摄像头采集的图像进行处理，可以实现对周围环境的感知和理解。例如，利用物体识别和场景理解技术，可以让机器人识别不同的物体和场景，并根据任务需求进行相应的操作。同时，结合定位和导航算法，可以让机器人在未知环境中自主定位和导航，完成各种任务。

7. 工业自动化

OpenCV 在工业自动化中进行质量控制、缺陷检测。通过对生产线上的产品进行图像采集和分析，可以检测出产品的缺陷和瑕疵，提高产品质量和生产效率。例如，利用图像检测技术可以检测产品的外观缺陷、尺寸偏差等问题，并及时发出警报进行处理。同时，结合机器学习算法，可以对产品进行分类和质量评估，为生产管理提供决策依据。

五、如何学习 OpenCV

OpenCV 作为一个强大的计算机视觉库，为初学者提供了丰富的学习资源和有效的学习途径。以下是一些学习 OpenCV 的方法和建议。

1. 安装 OpenCV

• 不同操作系统下的安装方法：
  • Python 环境：在 Python 环境下安装 OpenCV 相对较为简单。可以通过 Python 的包管理器 pip
    进行安装，在命令行中输入pip install opencv-python即可完成安装。安装完成后，就可以在 Python 程序中导入
    OpenCV 库，并使用其中的函数和方法来进行图像处理和计算机视觉任务。
• C++ 环境：在 C++ 环境下安装 OpenCV 稍微复杂一些。可以从 OpenCV
  官方网站下载适合自己操作系统的安装包，或者按照以下步骤进行安装：
  • 下载库文件：在 https://opencv.org/releases 网站根据需要（平台 / 版本号）下载适应于自己需要的 OpenCV
    库（此为主源码库，包含了 OpenCV 的核心函数），选定安装路径后进行解压。从第 3 版本开始，OpenCV
    分成了两个主要部分，若还需要使用最先进的算法，则需要在以上基础，在
    https://github.com/opencv/opencv_contrib 上面再下载 contrib 包，并将其放进 opencv
    库解压后的 source 文件夹下。
  • 使用 cmake 工具安装库文件：在 https://cmake.org/download/ 网站下载你需要的 cmake 版本。编译
    OpenCV 库，有两种编译方式：第一种是直接在命令行中运行 cmake；第二种是采用图形界面（cmake-gui），指定 OpenCV
    源程序和二进制文件的路径，点击 Configure 并选择编译器，配置完成后再点击 Generate 即可。注意配置的时候一定要勾选
    BUILD_opencv_world 模块和 OPENCV_ENABLE_NONFREE 模块。BUILD_opencv_world
    模块将所有模块的库文件合并成一个大的库文件，在链接时候会方便一点；OPENCV_ENABLE_NONFREE 模块让你可以使用带专利的比如
    SURF 角点之类的第三方模块中的功能。
  • 安装 OpenCV 库：在 build 文件夹下双击打开生成的 OpenCV.sln 解决方案；选择 INSTALL
    项目（CMakeTargets 下）并执行 build 指令（使用右键）；编译完成后 build 目录下将自动创建 install
    目录，OpenCV 库安装完成。该 install 目录下有关联到应用程序的 OpenCV
    库的所有二进制文件，以及程序需要调用的动态库文件。
  • 配置电脑的环境变量：点击电脑 —> 属性 —> 高级系统设置 —> 环境变量 —> 系统变量 —>Path；在 Path
    路径下添加你的环境变量，如 F:\opencv
    4.1.0\opencv-4.1.0-vc14_vc15\opencv\build\install\x64\vc15\bin。这里的 vc15 是因为我的 VS 版本是 2017，如果是 vs2015，则对应选择 vc14，VS2019 则对应选择 vc16。
  • 在 Visual Studio 中创建工程，并对该工程进行环境配置：注意进行以下配置时，需保证 “解决方案配置” 和 “解决方案平台”
    都保持一致，通常设置为 Debug 和 x64。
    • 添加包含目录：单击选中项目名称，依次选择项目 —> 属性 —>VC++ 目录 —> 包含目录 —> 编辑，添加你的包含目录，如
      F:\opencv 4.1.0\build\install\include 和 F:\opencv
      4.1.0\build\install\include\opencv2。如果安装的是 opencv3.X 版本，则还需要添加 F:\opencv 4.1.0\build\install\include\opencv。
    • 添加库目录：依次选择项目 —> 属性 —> 链接器 —> 输入 —> 附加依赖项 —> 编辑，添加你的库目录，如 F:\opencv
      4.1.0\build\install\x64\vc15\lib。
    • 添加附加依赖项：依次选择项目 —> 属性 —> 链接器 —> 输入 —> 附加依赖项 —>
      编辑，添加你所需的库文件名（在库目录下面）。如果在 cmake 重新编译的时候选择勾选 BUILD_opencv_world
      模块，则通常添加 opencv_world410d.lib（debug 版本）或 opencv_world410.lib（realease
      版本）就好了；如果没有选择勾选该模块，则里面有很多库文件，此时都要一一添加进去。
• 可能出现的错误及解决方案：执行工程时提示找不到 opencv_world410.dll 文件，可以把自己 opencv 文件目录下的
  \opencv\build\x64\vc15\bin 中的三个 dll 文件，拷贝到 C:\Windows\System32 中。

2. 学习编程语言

OpenCV 支持多种编程语言，选择一种熟悉的语言进行学习可以提高学习效率。

• Python：Python 是一种简单易学的高级编程语言，具有丰富的生态系统和大量的科学计算库。使用 Python 编写 OpenCV
  程序更加方便快捷，适合快速原型开发和小规模项目。
• C++：C++ 是 OpenCV 的原生开发语言，因此提供了最为全面的功能支持。使用 C++ 进行 OpenCV 编程，可以充分利用
  OpenCV 库的性能优势，特别是在处理高性能计算任务时。C++ 接口相对底层，提供了更多的灵活性和控制能力。
• Java：Java 是另一种支持 OpenCV 的编程语言，特别是在开发跨平台的桌面应用或 Android 移动应用时。Java 对
  OpenCV 的支持通过 JNI（Java 本地接口）实现，允许直接访问 OpenCV 库中的功能。
• 其他语言：OpenCV 如今也提供对于 C#、Ch、Ruby 的支持。这些语言的 API 接口函数可以通过在线文档获得。一个使用 CUDA
  的 GPU 接口也于 2010 年 9 月开始实现。

3. 学习基础知识

了解图像和视频处理、图像转换和滤波器等 OpenCV 基础知识是学习 OpenCV 的重要步骤。

• 图像与矩阵：一般来说，图像是一个标准的矩形，有着宽度（width）和高度（height）。而矩阵有着行（row）和列（column），矩阵的操作在数学和计算机中的处理都很常见且成熟，于是很自然的就把图像作为一个矩阵，把对图像的操作转换成对矩阵的操作，实际上所有的图像处理工具都是这么做的。计算机视觉中的图像是数字设备捕获到物理世界的表象。图像只是存储在矩阵格式中的数字序列。每个数字是一个考虑的波长（例如
  RGB
  图像中的红、绿、蓝）或波长范围（对全色设备而言，如红外光谱仪）的光强衡量。图像中的每个点称为像素，每个像素可以存储一个或多个值。这取决与它的灰度。这些值存储只有一个值，例如
  0 或者 1. 灰度级尺寸可以存储一个值，彩色图像可以存储 3 个值。
• OpenCV 的 mat 类：OpenCV 最初是 Intel 在俄罗斯的团队实现的，而在后期 Intel 对 OpenCV
  的支持力度慢慢变小。在 08 年，美国一家机器人公司 Willow Garage 开始大力支持 OpenCV，在得到支持后 OpenCV
  更新速度明显加快，加入了很多新特性。在 OpenCV1.x 时代，数据类型为
  IplImage，在使用这种数据类型时，考虑内存管理称为众多开发者的噩梦。在进入到 OpenCV2.x 时代，一种新的数据类型 Mat
  被定义，将开发者极大的解脱出来。所以在接下来的教程中，都会使用 Mat 类，而在看到 IplImage 类数据时也不要感到奇怪。Mat
  类有两种基本的数据结构组成，一种是矩阵头（包括矩阵尺寸、存储方法、存储路径等信息），另一个是指向包含像素值的矩阵的指针（矩阵维度取决于其存储方法）。矩阵头的尺寸是个常数，但是矩阵自身的尺寸根据图像不同而不同。

4. 练习实际应用

通过实际项目，如人脸识别、物体检测等，掌握 OpenCV 的使用。

• 实际项目举例：
  • 人脸识别：使用 OpenCV 实现人脸检测和识别，广泛应用于门禁系统、安全监控等领域。通过 Haar
    级联检测器或深度学习技术，可以快速准确地检测出人脸并进行识别。
  • 物体检测和跟踪：在智能视频监控中，可以使用 OpenCV 进行物体检测和跟踪。例如，在自动驾驶领域，OpenCV
    可以通过对车辆周围环境进行实时图像与视频分析，帮助汽车判断道路情况、障碍物等，从而保证行车安全。

5. 参与社区

加入 OpenCV 社区，与其他开发者交流学习。

• OpenCV 社区资源：
  • OpenCV 研习社：社区数位资深 OpenCV 开发高手负责答疑解惑，免费项目技术咨询。社区包括 OpenCV4 系统化课程 140
    课时、Tensorflow 基础课程 27 课时、OpenCV 经典案例代码 400 篇、CV
    方向论文资料等精华内容。从零基础开始认真学习，掌握 OpenCV 开发技术，成为合格的 OpenCV
    开发者！加入之后课程问题与其它技术咨询可以直接向星主与嘉宾提问得到解答。
  • CSDN 社区云 OpenCV 社区：OpenCV 相关技术交流专区，用户可以在这里提问、分享经验和解决问题。
  • OpenCV 官方论坛：OpenCV 的官方网站提供了一个论坛，开发者可以在这里交流学习、寻求帮助、分享项目和经验。

通过以上方法，初学者可以逐步掌握 OpenCV 的使用，为进一步深入学习计算机视觉打下坚实的基础。