opencv

介绍

OpenCV means Intel® Open Source Computer Vision Library.

1. 功能
   OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效————由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
   OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。
2. 约束
   由于Opencv是基于BSD许可协议，开发者可以自由使用、修改源码，也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布。只要是Opencv提供的函数都可以使用，不过可靠性和安全性一般。

软件架构

软件架构说明
* OpenCV的组织关系

* OpenCV架构

安装教程

1. 环境准备
   安装C++编译器和构建工具。在*NIX平台上，它通常是GCC/G++或Clang编译器以及Make或NInja构建工具。在Windows上，它可以是Visual Studio IDE或MinGW-w64编译器。Android NDK中提供了适用于Android的本机工具链。XCode IDE用于为OSX和iOS平台构建软件。
   从官方网站或其他来源安装CMake。
   获取其他第三方依赖项：具有额外功能的库，例如解码视频或显示GUI元素；提供所选算法的优化实现的库；用于文档生成和其他附加功能的工具。检查 OpenCV配置选项参考 以获取可用选项和相应的依赖项。
2. 获取源码
   典型的软件项目由一个或多个代码库组成。OpenCV有两个带有代码的存储库：opencv主存储库，具有稳定且积极支持的算法和opencv_contrib，其中包含实验性和非免费（专利）算法；和一个带有测试数据的存储库：opencv_extra。
   可从以下网址下载：
   * 转到https://github.com/opencv/opencv/releases并从任何版本下载“源代码”存档。
   * （可选）转到https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases并下载与opencv相同版本的“源代码”存档。
   * （可选）转到https://github.com/opencv/opencv_extra/releases并下载与opencv相同版本的“源代码”存档。
   也可以通过git下载代码的方式：
   git clone https://github.com/opencv/opencv
   git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib
   git clone https://github.com/opencv/opencv_extra

使用说明

1. 配置
   CMake将验证所有必要的工具和依赖项是否可用并与库兼容，并将为所选构建系统生成中间文件。可以是Makefiles、IDE项目和解决方案等。通常这一步是在新建的build目录下进行的。
   cmake -G
2. 构建
   在构建过程中，源文件被编译成目标文件，这些目标文件链接在一起或以其他方式组合成库和应用程序。这一步可以使用通用命令运行：
   cmake --build
   或者可以直接调用底层构建系统：
   make
3. 安装
   在安装过程中，构建结果和构建目录中的其他文件将被复制到安装位置。默认安装位置/user/local在UNIX和C:/Program FilesWindows上。可以在配置步骤中通过设置CMAKE_INSTALL_PREFIX选项更改此位置。要执行安装，请运行一下命令：
   cmake --build --target install

参与贡献

1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request

码云特技

1. 使用 Readme_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme_en.md, Readme_zh.md
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