OpenCV4下载

OpenCV4是一款开源的混合开发人工智能算法库，由一系列C++函数和少量C类构成，并提供了Python、MATLAB、Ruby等语言的接口，广泛应用于人机交互、物体识别、图像处理等行业。

主要用途

人机对战互动交流

物体识别

图像分割

面部识别

动作识别

健身运动追踪

智能机器人

健身运动分析

机器视觉技术

结构特征

车辆行车安全

软件亮点

功能增强：在拓展控制模块中移除了SIFT与SURF相关API的启用文档。若想在OpenCV Python 4.x中应用SIFT与SURF，需从源码CMake编译程序形成Python版本的安装文件。

API变更：在OpenCV 3.x中，namedWindow函数使用cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE，而在OpenCV 4.x中应使用cv.WINDOW_AUTOSIZE。

参数变更：findContours函数的返回结果在3.x版本中有三个主要参数，而在4.0版本中变为两个主要参数。例如：

 # OpenCV 3.x
 binary, contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

 # OpenCV 4.0
 contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

Python支持提升：OpenCV 4.0对Python语言版本的支持得到增强，尤其在DNN控制模块方面，适用于图像分类、目标检测（SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN）、图像分割等互联网应用。

DNN性能提升：DNN模块对许多传输层进行了优化，如ONNX中的LSTM、Broadcasting、常数代数运算、多输入切片；DarkNet中的分组卷积、sigmoid、swish、scale_channels；MobileNet-SSD v3等。

OpenVINO后端开发：可根据nGraph添加自定义层，提升CUDA后端开发，并修复了一些BUG。可使用全新的IPP-CV 2020.0.0 Gold版本进行CPU加速应用，SIMD命令提升了integral、resize和RLOF等功能。

opencv_contrib模块：提升了Alpha Matting优化算法、calib3d模块中的findChessboardCorners SB优化算法、core模块中的getNumberOfCPUs()函数、imgcodecs模块支持OpenJPEG库、highgui模块（基于Qt）提升到粘贴板的拷贝功能。

如何使用

免费下载：用户可免费下载OpenCV文档，并开始安装过程。

解压安装：实际上，安装过程是一个解压过程。可执行程序是一个自解压程序，双击鼠标后，系统会提示选择解压路径。根据个人需求选择路径即可。特别提醒该程序流程会将所有文档解压到opencv文件夹下，所以无需在解压路径中独立创建opencv文件夹。为了避免混淆，建议创建一个名为opencv4的文件夹，并将文档解压到H:\opencv4。

解压过程：选择好路径后，点击【Extract】按钮，等待解压过程完成。OpenCV4的文件大小约为2GB，根据电脑性能不同，等待时间从几十秒到十几分钟不等。