OpenCV各版本差异_opencv版本

OpenCV各版本差异

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的计算机视觉、图像处理和数值通用算法。这个库可以在Windows、Linux、Mac OS和Android等操作系统上运行，支持C++、Python和Java等编程语言。OpenCV自从2000年首次发布以来，已经有多个版本，每个版本都有其自身的特点和改进。本文将详细介绍OpenCV的各个主要版本及其差异。

OpenCV 1.x

OpenCV 1.x是最早的版本，它主要是用C语言编写的。这个版本提供了大量的计算机视觉、图像处理和数值通用算法。然而，由于这个版本的接口并不是很友好，因此使用起来比较复杂。尽管如此，OpenCV 1.x为计算机视觉的研究和应用提供了强大的工具，使得许多复杂的计算机视觉任务变得可能。这个版本的主要特点包括：

• 提供了大量的计算机视觉、图像处理和数值通用算法
• 使用C语言编写，接口不是很友好
• 提供了一些基础的图像处理功能，如滤波、形态学操作、直方图等
• 提供了一些基础的计算机视觉算法，如特征检测、描述符提取、目标跟踪等

OpenCV 2.x

OpenCV 2.x在1.x的基础上进行了大量的改进。最重要的改进是引入了C++接口，这使得库的使用变得更加方便。此外，这个版本还引入了一些新的特性，如FLANN库、GPU模块和Android支持等。FLANN库提供了一种快速的最近邻搜索算法，GPU模块使得OpenCV可以利用图形处理器进行高速计算，Android支持使得OpenCV可以在Android设备上运行。这个版本的主要特点包括：

• 引入了C++接口，使得库的使用变得更加方便
• 引入了FLANN库，提供了一种快速的最近邻搜索算法
• 引入了GPU模块，使得OpenCV可以利用图形处理器进行高速计算
• 引入了Android支持，使得OpenCV可以在Android设备上运行
• 提供了一些新的计算机视觉算法，如SIFT、SURF、ORB等

OpenCV 3.x

OpenCV 3.x在2.x的基础上进一步进行了改进。这个版本引入了一些新的模块，如text、bioinspired、dnn等。text模块提供了一些文本检测和识别的算法，bioinspired模块提供了一些受生物启发的算法，dnn模块提供了一些深度神经网络的算法。此外，这个版本还对一些旧的模块进行了改进，如calib3d、features2d、highgui、imgproc等。这个版本的主要特点包括：

• 引入了一些新的模块，如text、bioinspired、dnn等
• 对一些旧的模块进行了改进，如calib3d、features2d、highgui、imgproc等
• 提供了一些新的计算机视觉算法，如KAZE、AKAZE、Agast等
• 提供了一些新的深度神经网络算法，如CNN、RNN、LSTM等

OpenCV 4.x

OpenCV 4.x是目前最新的版本。这个版本在3.x的基础上进行了大量的改进和优化。最重要的改变是完全移除了C语言接口，只保留了C++接口。此外，这个版本还引入了一些新的特性，如G-API、Quasi Dense Stereo等。G-API是一个用于图像处理和计算机视觉的新的API，Quasi Dense Stereo是一种用于立体视觉的新的算法。这个版本的主要特点包括：

• 完全移除了C语言接口，只保留了C++接口
• 引入了G-API，一个用于图像处理和计算机视觉的新的API
• 引入了Quasi Dense Stereo，一种用于立体视觉的新的算法
• 提供了一些新的计算机视觉算法，如SIFT、SURF、ORB等
• 提供了一些新的深度神经网络算法，如CNN、RNN、LSTM等

以上就是OpenCV各个主要版本的详细介绍。每个版本都有其自身的特点和改进，选择哪个版本主要取决于你的具体需求和使用场景。OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，无论你是一个研究者、开发者还是学生，都可以从中找到你需要的工具和算法。

参考资料：

1. OpenCV官方网站：https://opencv.org/
2. OpenCV GitHub：https://github.com/opencv/opencv