【20小时系列 - 学会OpenCV - 01】初识OpenCV

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OpenCV，全称为Open Source Computer Vision Library，是计算机图像处理和机器视觉领域最为常用的开源库，其中API皆通过C/C++实现，涵盖了很多图像处理和机器视觉方面的通用算法。

http://wiki.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5

http://www.opencv.org.cn/forum.php

起源与发展

OpenCV是针对实时计算机视觉应用开发的函数接口库，最初由Intel所开发。该接口库的主要目的是整合数字图像视频处理及机器视觉相关算法，提供统一的、易用的、友好的算法功能接口，以便于相关应用产品的快速开发。

该接口库具有跨平台特性，并且其源代码使用BSD license进行开源管理。

BSD开源协议规则如下：源代码可以自由的使用和修改，且可以将修改后的代码作为开源或者专有软件进行再发布，仅需满足以下三个发布条件：

1）若再发布的产品中包含源代码，则在源代码中必须带有原来代码中的BSD协议。

2）若再发布的只是二进制类库/软件，则需要在类库/软件的文档和版权声明中包含原来代码中的BSD协议。

3）不可以用开源代码的作者/机构名字和原来产品的名字进行市场推广。

BSD允许使用者修改和重新发布代码，以及进行商业软件的开发、发布和销售，属于对商业集成很友好的协议。因此，很多企业在选用开源产品的时候会首选BSD协议，以便于完全控制这些第三方代码，并且进行必要的修改或者二次开发。BSD鼓励代码共享，但需要尊重代码作者的著作权。

OpenCV的第一个Alpha版本是由IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition于2000年所发布，并且在2001年至2005年期间，陆续发布了5个Betas版本。

直至2006年才正式发布了1.0版本。

在2009年正式发布的2.0版本中，所有的开发和算法接口均被统一为C++实现。

Version	Released	Reason	Lifetime
pre 1.0	2000 (first alpha)	--	6 years
1.0	2006	maturity (C API)	3 years
2.0	2009	C++ API	>3 years
3.0	2014	several (next level maturity, new architecture, T-API, Intel IPP, Python 3.x and Matlab support, ...)	--

应用领域

• 数字图像处理

• 数字视频处理

• 人脸识别

• 模式识别

环境搭建

Visual Studio搭建OpenCV开发环境的详细步骤如下：

https://blog.csdn.net/github_35160620/article/details/52365263 

其它环境下的搭建步骤可以参考以下链接：

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/introduction/table_of_content_introduction/table_of_content_introduction.html#table-of-content-introduction