OpenCV4(跨平台视觉库)V4.3.0官方版

　　OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库。该软件同时支持Linux、Windows和Mac OS操作系统，还提供了Python、MATLAB、Ruby等语言的接口，应用领域广泛，涉及人机互动、物体识别、运动跟踪、图像分割等多个领域。 应用领域 　　应用领域编辑 　　1、人机互动。 　　2、物体识别。 　　3、图像分割。 　　4、人脸识别。 　　5、动作识别。 　　6、运动跟踪。 　　7、机器人。 　　8、运动分析。 　　9、机器视觉。 　　10、结构分析。 　　11、汽车安全驾驶。 软件特色 　　1、在扩展模块中去掉了SIFT与SURF相关API的调用文件 　　现在如果想在OpenCV Python 4.x中想使用SIFT与SURF只有靠自己从源代码CMake来编译生成python版本的安装包才可以。 　　# OpenCV 3.x中： 　　namedWindow（“input”， cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE）。 　　# OpenCV4.x： 　　namedWindow（“input”， cv.WINDOW_AUTOSIZE）。 　　2、全部取消CV_XXX这种枚举类型，比如在3.x中可以正常使用的语句 　　# 在OpenCV3.x中轮廓发现API返回三个值分别为： 　　# image 返回的图像。 　　# contours 每个轮廓的点集合。 　　# hierarchy 每个轮廓对应的层次信息。 　　binary， contours， hierarchy = cv.findContours（binary， cv.RETR_EXTERNAL， cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE）。 　　3、findContours函数返回结果由3.x的三个参数变为两个参数 　　OpenCV4.0中需要改为： 　　contours， hierarchy = cv.findContours（binary， cv.RETR_EXTERNAL， cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE）。 　　4、增加了python语言版本的对DNN模块的加持 　　支持图像分类、对象检测（SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN）、图像分割等网络的使用。 新增功能 　　DNN对很多网络层进行了提升，如ONNS中的LSTM， Broadcasting， Algebra over constants， Slice with multiple inputs；DarkNet中的grouped convolutions， sigmoid， swish， scale_channels；MobileNet-SSD v3。 　　更多OpenVINO后端特性：可通过nGraph添加自定义层。 　　优化CUDA后端，并杀掉一些BUG。 　　可以使用最新的IPP-CV 2020.0.0Gold版本进行CPU优化。 　　使用SIMD指令优化了integral、resize和RLOF实现。 　　更多演示和例子。 　　opencv_contrib：增加了Alpha Matting算法。 　　calib3d：findChessboardCorners SB算法提升。 　　core：getNumberOfCPUs（）函数提升。 　　imgcodecs：支持OpenJPEG库。 　　highgui（Qt）：增加到剪切板的复制功能。 使用方法 　　下载完成后得到OpenCV文件，便可以开始安装过程。其实所谓的安装是一个解压的过程，可执行文件是一个自解压的程序，双击后便会提示我们选择解压路径。 　　这里根据自己需求选择路径即可，特别要说明的是，该程序会将所有文件解压在opencv的文件夹下，因此不需要在选择解压路径中单独新建一个opencv文件夹。由于笔者电脑安装了多个版本的OpenCV，为避免混淆，单独创建一个名为opencv4的文件夹，解压到H：\opencv4。 　　选择好路径后点击【Extract】按钮，便可以等待解压过程的结束。整个OpenCV4的大小约为1G，根据电脑的性能不同，等待时间从几十秒到几分钟不等。