OpenCV 3.0 Alpha 正式发布

panovr 7年前
OpenCV 2.0已经发布5年了,它带来了全新的C++接口,标志着这个项目的开始。在2.0的整个生命周期中,我们增加了新的平台支持,包括iOS和Andriod,通过CUDA和OpenCL实现了GPU加速,为Python和java用户提供了接口,基于github和buildbot构建了充满艺术感的持续集成系统,所以才有了稳定的OpenCV 2.4.x,它被全世界的很多公司和学校所采用。

现在,我们很高兴地宣布3.0时代的开始。在3.0时代不会有像2.0时代一样激进的尝试,它有足够稳定的改进,这为我们,也为你们以及伟大的OpenCV社区带来了许多全新的机会。

1. 项目架构的改变。

最初的时候,OpenCV是一个相对整体的项目,都是以整体的形式构建和装配,在很多年的时间里,这都是一个很好的策略。然而,随着功能的增加,包括bleeding-edge算法发布前的几分钟,一个pull请求提交到我们的仓库,越来越多的贡献者(非常感谢你们),我们决定像其他大项目一样,抛弃整体架构,使用内核+插件的架构形式。

除了我们的主仓库和增加的”test data“仓库,我们还有了http://github.com/itseez/opencv_contrib,这里有很多让人兴奋的功能,包括你们已经知道的面部识别和文本探测,还包括文本识别、新的边缘检测器、充满艺术感的修复、深度图处理、新的光线流和追踪算法等。

opencv与opencv_contrib之间的区别是:

他们都由我们的持续集成系统维护,尽管opencv_contrib的单元测试并不常规运行。
全部或者一些额外的模块可以用我们的构建系统构建,把OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/modules传递给CMake。
contrib的文档是自动生成的,可以在docs.opencv.org/master获得,它会在OpenCV 3.0 beta版本的时候更加完善、并发布。
主OpenCV是Itseez支持的代码,有非常稳定的API以及一点点创新。
opencv_contrib是大多数实验性代码放置的地方,一些API可能会改变,我们欢迎贡献者贡献你们新的精彩算法。

2. 感谢Intel和AMD公司的支持,我们让很多视觉算法实现的GPU加速,并且对于用户来说,都是十分易得的。这个技术可以称之为T-API (“transparent API”),关于这个话题的单独指南在准备当中,仍然非常欢迎你来看一下,试一下我们的T-API的例子,研究一下它如何工作。

3. Intel公司还给了我们另一份大礼。IPP的一个子集默认接入OpenCV,用户可以轻松得到。其中包含了可以将使用IPP加速的OpenCV再次分发的许可。在IPP的帮助下,很多函数都实现了显著的加速。

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