opencv安装v4.3.0 官方版

opencv 图像识别亮点

dnn模块的改进：

Tengine库集成实现ARM上的加速

nGraph OpenVINO API现在默认使用

性能改进：

SIMD：调整大小，积分

IPP-ICV版本已更新至2020.0。0

带有推理机（DLDT）加速的dnn模块的新Win pack

新的houghcirles算法实现

阿尔法消光模块

快速视频速率目标跟踪器的实现

支持JPEG2000的OpenJPEG库集成

SIFT检测器已从非自由算法集中排除

更多详细信息可在变更日志中找到。

OpenCV4和OpenCV3区别

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)

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)

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

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)

安装说明

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。