Различия между версиями OpenCV

OpenCV (библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) — это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, которая содержит большое количество алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и общих численных алгоритмов. Эта библиотека может работать в таких операционных системах, как Windows, Linux, Mac OS и Android, и поддерживает такие языки программирования, как C++, Python и Java. С момента первого выпуска OpenCV в 2000 году существовало несколько версий, каждая со своими функциями и улучшениями. В этой статье будут подробно представлены различные основные версии OpenCV и их различия.

OpenCV 1.x

OpenCV 1.x — самая ранняя версия, написанная в основном на языке C. Эта версия предоставляет большое количество алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и числовых общих алгоритмов. Однако, поскольку интерфейс этой версии не очень удобен, пользоваться ею сложнее. Тем не менее, OpenCV 1.x предоставляет мощные инструменты для исследований и приложений компьютерного зрения, делая возможным выполнение многих сложных задач компьютерного зрения. Ключевые особенности этого выпуска включают в себя:

Обеспечивает большое количество алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и числовых общих алгоритмов.
Написан на языке C, интерфейс не очень дружелюбный.
Предоставляет некоторые основные функции обработки изображений, такие как фильтрация, морфологические операции, гистограммы и т. д.
Предоставляет некоторые базовые алгоритмы компьютерного зрения, такие как обнаружение функций, извлечение дескрипторов, отслеживание целей и т. д.

OpenCV 2.x

OpenCV 2.x внес множество улучшений по сравнению с версией 1.x. Самым важным улучшением является введение интерфейса C++, который делает использование библиотеки более удобным. Кроме того, в этой версии представлены некоторые новые функции, такие как библиотека FLANN, модуль графического процессора и поддержка Android. Библиотека FLANN обеспечивает быстрый алгоритм поиска ближайшего соседа, модуль графического процессора позволяет OpenCV использовать графические процессоры для высокоскоростных вычислений, а поддержка Android позволяет OpenCV работать на устройствах Android. Ключевые особенности этого выпуска включают в себя:

Внедрение интерфейса C++ делает использование библиотеки более удобным.
Представлена библиотека FLANN для обеспечения быстрого алгоритма поиска ближайшего соседа.
Представлен модуль графического процессора, позволяющий OpenCV использовать графические процессоры для высокоскоростных вычислений.
Представлена поддержка Android, позволяющая OpenCV работать на устройствах Android.
Предоставляет некоторые новые алгоритмы компьютерного зрения, такие как SIFT, SURF, ORB и т. д.

OpenCV 3.x

OpenCV 3.x совершенствуется на основе версии 2.x. В этой версии представлены некоторые новые модули, такие как текст, биоинспирация, dnn и т. д. Текстовый модуль предоставляет некоторые алгоритмы обнаружения и распознавания текста, биоинспирированный модуль предоставляет некоторые биологические алгоритмы, а модуль dnn предоставляет некоторые алгоритмы глубоких нейронных сетей. Кроме того, в этой версии также улучшены некоторые старые модули, такие как Calib3d, Features2d, highgui, imgproc и т. д. Ключевые особенности этого выпуска включают в себя:

Введены некоторые новые модули, такие как текст, биоинспирация, dnn и т. д.
Улучшения были внесены в некоторые старые модули, такие как Calib3d, Features2d, highgui, imgproc и т.д.
Предоставляет некоторые новые алгоритмы компьютерного зрения, такие как KAZE, AKAZE, Agast и т. д.
Предоставляет некоторые новые алгоритмы глубоких нейронных сетей, такие как CNN, RNN, LSTM и т. д.

OpenCV 4.x

OpenCV 4.x на данный момент является последней версией. Эта версия имеет множество улучшений и оптимизаций на основе версии 3.x. Самым важным изменением является то, что интерфейс языка C полностью удален и остался только интерфейс C++. Кроме того, в этой версии представлены некоторые новые функции, такие как G-API, Quasi Dense Stereo и т. д. G-API — это новый API для обработки изображений и компьютерного зрения, а Quasi Dense Stereo — новый алгоритм стереозрения. Ключевые особенности этого выпуска включают в себя:

Интерфейс языка C полностью удален и остался только интерфейс C++.
Представляем G-API, новый API для обработки изображений и компьютерного зрения.
Представляем Quasi Dense Stereo, новый алгоритм стереозрения.
Предоставляет некоторые новые алгоритмы компьютерного зрения, такие как SIFT, SURF, ORB и т. д.
Предоставляет некоторые новые алгоритмы глубоких нейронных сетей, такие как CNN, RNN, LSTM и т. д.

Выше приведено подробное введение в каждую основную версию OpenCV. Каждая версия имеет свои особенности и улучшения, и какую версию вы выберете, во многом зависит от ваших конкретных потребностей и сценариев использования. OpenCV — очень мощная библиотека компьютерного зрения. Независимо от того, являетесь ли вы исследователем, разработчиком или студентом, вы можете найти необходимые вам инструменты и алгоритмы.

Использованная литература:

Официальный сайт OpenCV: https://opencv.org/
OpenCV GitHub: https://github.com/opencv/opencv