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1.2.4 常见计算机视觉工具包

《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中最基础的知识,并结合最常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。本节为大家介绍常见计算机视觉工具包。

作者:叶韵来源:机械工业出版社|2017-11-16 17:18

1.2.4  常见计算机视觉工具包

OpenCV,计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包。它基于C/C++语言,支持Linux/Windows/MacOS/Android/iOS,并提供了Python、MATLAB和Java等语言的接口。因为其丰富的接口,优秀的性能和商业友好的使用许可,不管是在学术界还是业界都非常受欢迎。OpenCV最早源于Intel公司1998年的一个研究项目。当时在Intel从事计算机视觉的工程师盖瑞·布拉德斯基(Gary Bradski)访问一些大学和研究组时发现学生之间实现计算机视觉算法用的都是各自实验室里的内部代码或者库,这样新来实验室的学生就能基于前人写的基本函数快速上手进行研究。于是OpenCV旨在提供一个用于计算机视觉的科研和商业应用的高性能通用库。第一个alpha版本的OpenCV于2000年的CVPR上发布。在接下来的5年里,又陆续发布了5个beta版本。2006年发布了第一个正式版。2009年随着盖瑞加入了Willow Garage,OpenCV从Willow Garage得到了积极的支持,并发布了1.1版。2010年OpenCV发布了2.0版本,添加了非常完备的C++接口,从2.0开始的版本用户非常庞大,至今仍在维护和更新。2015年OpenCV 3正式发布,除了架构的调整,还加入了更多算法、更多性能的优化和更加简洁的API,另外也加强了对GPU的支持,现在已经应用于许多研究机构和商业公司中。

MATLAB Computer Vision System Toolbox,一直以来就是学术界所钟爱的工具,计算机视觉领域当然少不了MATLAB的踪影。MATLAB的视觉工具包也沿袭了上手简单、可视化方便的风格,成为许多计算机视觉研究者和工程师的选择。

SimpleCV,一个基于Python的视觉库,提供非常简单易用的接口,底层实现是基于OpenCV、PIL等其他的计算机视觉和图像处理库。

CCV,一个基于C语言实现的带缓存的计算机视觉库,非常简洁。

VLFeat,老牌的计算机视觉库,基于C语言实现,并提供MATLAB的接口方便使用。

VXL,一个基于C++语言实现的计算机视觉库。


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