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　　OpenCV是基于開源發行的跨平臺計算機視覺庫和機器學習軟件庫，該工具可運行在Linux、Windows和Mac OS操作系統上，具有輕量級、高效的優勢，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。OpenCV致力于真實世界的實時應用，通過優化的C代碼的編寫對其執行速度帶來了可觀的提升。

【安裝說明】

　　下載完成后得到OpenCV文件，便可以開始安裝過程。其實所謂的安裝是一個解壓的過程，可執行文件是一個自解壓的程序，雙擊后便會提示我們選擇解壓路徑。

　　這里根據自己需求選擇路徑即可，特別要說明的是，該程序會將所有文件解壓在opencv的文件夾下，因此不需要在選擇解壓路徑中單獨新建一個opencv文件夾。由于筆者電腦安裝了多個版本的OpenCV，為避免混淆，單獨創建一個名為opencv4的文件夾，解壓到H:opencv4。

　　選擇好路徑后點擊【Extract】按鈕，便可以等待解壓過程的結束。整個OpenCV4的大小約為1G，根據電腦的性能不同，等待時間從幾十秒到幾分鐘不等。

【配置環境變量】

　　在系統變量里面新建變量，名為 OPENCV ，值為自己解壓opencv路徑下的build路徑，如 D:\Program Files\opencv\build。

　　這一步是方便以后如果opencv路徑改變了，只需要修改此變量就可以了，而不必做大范圍修改。

　　在系統變量里面編輯 Path 變量，在末尾添加 ;%OPENCV%\x86\vc12\bin 。

　　x86和x64分別表示32bit和64bit的VS工程，根據自己的工程來修改，否則雖編譯成功但會運行錯誤；vc10, vc11, vc12 分別表示VS2010, VS2012, VS2013的Visual Studio使用的編譯器版本，根據自己的VS版本來填寫正確的編譯器版本號。

【VS內配置Opencv】

　　這里用VS屬性表的方式將Opencv配進工程，每次只需要添加屬性表即可完成配置，比手工界面配置方便很多。

　　屬性管理器 -> 右鍵 "test"（工程名） -> 添加現有屬性表

　　找到之前新建或者下載的屬性表（ D:\Program Files\opencv\opencv248.props ），添加進工程

　　測試

　　解決方案資源管理器 -> 源文件（右鍵）-> 添加 -> 新建項

　　Visual C++ -> C++文件：輸入名稱test點添加

【版本區別】

　　1、在擴展模塊中去掉了SIFT與SURF相關API的調用文件

　　現在如果想在OpenCV Python 4.x中想使用SIFT與SURF只有靠自己從源代碼CMake來編譯生成python版本的安裝包才可以。

　　# OpenCV 3.x中

　　namedWindow(“input”, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)

　　# OpenCV4.x

　　namedWindow(“input”, cv.WINDOW_AUTOSIZE)

　　2、全部取消CV_XXX這種枚舉類型，比如在3.x中可以正常使用的語句

　　# 在OpenCV3.x中輪廓發現API返回三個值分別為

　　# image 返回的圖像

　　# contours 每個輪廓的點集合

　　# hierarchy 每個輪廓對應的層次信息

　　binary, contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

　　3、findContours函數返回結果由3.x的三個參數變為兩個參數

　　OpenCV4.0中需要改為

　　contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

　　4、增加了python語言版本的對DNN模塊的加持！

　　支持圖像分類、對象檢測(SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN)、圖像分割等網絡的使用