1.1 知識引入

1.1.1　OpenCV簡介

OpenCV是一種開源的計算機視覺庫（Computer Vision Library，CVL），一直被廣泛使用。OpenCV底層由C/C++語言實現，其上層提供了Python、Java、JavaScript、Ruby、MATLAB等語言的接口，可以實現多平臺無縫兼容。OpenCV擁有超過2500種優化算法，包括一套全面的、經典的和先進的計算機視覺（Computer Vision，CV）和機器學習（Machine Learning，ML）算法，這些算法涉及圖像識別和目標檢測（object detection）等方面。目前，主要由來自微軟、IBM、西門子、谷歌、英特爾、斯坦福大學、麻省理工學院、卡耐基-梅隆大學、劍橋大學等公司或大學的研究人員共同維護和支持OpenCV的開源庫開發。

OpenCV包含穩定的主倉庫，以及具有實驗性質的或需為專利付費的opencv_contrib倉庫。OpenCV模塊中的硬件加速層提供了針對不同CPU和GPU的優化加速，以及不同的軟件/硬件加速庫。OpenCV不僅為不同的操作系統提供了視頻I/O、文件I/O和用戶界面（User Interface，UI），還提供了詳細的用戶指導手冊以及大量的單元測試和例程。

1.1.2　OpenCV的主要模塊

OpenCV提供了許多強大的圖像和視頻處理功能。其主要模塊如下。

● core模塊。該模塊為核心模塊，包含基礎數據結構、動態數據結構、算法（線性代數、快速傅里葉變換等相關算法）、繪圖函數、XML/YAML文件I/O、系統函數和宏等。

● imgcodecs模塊。該模塊為圖像編解碼模塊，用于讀取、寫入圖像并對各種格式的圖像進行編解碼處理，包括JPEG、PNG、BMP等格式的圖像。

● imgproc模塊。該模塊為圖像處理模塊，主要用于進行濾波操作、形態學處理、幾何變換、色彩空間轉換、直方圖計算、結構形狀分析、運動分析、特征檢測、目標檢測等。

● highgui模塊。該模塊為高級用戶交互模塊，包含圖形用戶界面（Graphics User Interface，GUI）、圖像和視頻I/O，提供了窗口操作功能，如創建顯示圖像或者視頻的窗口、通過命令窗口響應鍵盤和鼠標事件、操作窗口中圖像的某個區域等。

● features2d模塊。該模塊為二維特征檢測與描述模塊，主要用于圖像特征檢測、描述、匹配等。利用該模塊可以從二維圖像中檢測和提取對象的特征。

● calib3d模塊。該模塊為三維重建模塊，提供了三維重建功能，可根據二維圖像創建三維場景。它主要用于完成相機標定、立體視覺模擬、姿態估計和三維物體重建等任務。

● video模塊。該模塊為視頻模塊，提供了光流法、運動模板、背景分離、目標跟蹤等視頻處理技術，以及視頻分析（video analysis）功能，如分析視頻中連續幀的運動、跟蹤視頻中的目標。該模塊還提供了視頻穩定處理功能，可解決拍攝視頻時的抖動問題等。

● gapi模塊。該模塊為圖形加速模塊，可對圖像算法做加速處理，主要用于圖像和視頻數據的高性能處理和計算，提供簡化編程模型和優化圖像處理的算法。

● objdetect模塊。該模塊為目標檢測模塊，不僅提供了目標檢測功能，還提供了常見的目標檢測算法和預訓練的目標檢測模型。

● ml模塊。該模塊為機器學習模塊，提供了機器學習功能，包含常見的統計模型和分類算法等機器學習算法，如k近鄰（k-Nearest Neighbors，kNN）、k均值聚類（k-Means Clustering）、支持向量機（Support Vector Machine，SVM）、神經網絡（neural network）等。

● dnn模塊。該模塊為深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）模塊，提供了深度學習功能，支持Caffe、TensorFlow、PyTorch、DarkNet等主流的深度學習框架，用于加載和運行深度學習模型，從而可以進行圖像分類（image classification）、目標檢測、語義分割（semantic segmentation）等操作。

● ts模塊。該模塊為測試模塊，主要包含OpenCV的單元測試和功能測試框架，用于驗證OpenCV相關庫的正確性和穩定性。

OpenCV還提供了許多其他模塊，可以用于圖像拼接、圖像分割（image segmentation）、目標識別等。用戶可以根據自己的需求組合使用這些模塊，以完成特定的計算機視覺任務。

1.1.3　OpenCV的版本

1999年，加里·布拉德斯基（Gary Bradski）在英特爾公司創建了計算機視覺庫項目。該項目旨在提供通用的計算機視覺接口，并以開源的方式發布。

本節介紹OpenCV的版本演進。

1．OpenCV 1.x

OpenCV 1.x是最早的版本，這個版本提供了許多基本的圖像處理功能和算法。OpenCV 1.x主要關注實時計算機視覺，并且強調圖像處理的速度和準確性。OpenCV 1.x提供了多種圖像處理和分析方法，包括濾波、邊緣檢測、形態學處理、測量分析等；支持多種格式的圖像的讀取、保存和顯示，包括常見的BMP、JPEG、PNG等格式的圖像；提供了多種圖像變換和特征提取方法，如直方圖均衡化、色彩空間轉換、邊緣檢測等；支持多種窗口操作，如滑動窗口、固定窗口等，方便進行圖像分析和檢測等。

2．OpenCV 2.x

OpenCV 2.x是基于C++的版本，比OpenCV 1.x易用，具有更好的封裝和自動內存管理功能。在OpenCV 2.x中，所有類和函數都包含在命名空間“cv”中。與OpenCV 1.x相比，OpenCV 2.x更加靈活和強大，具有更多的特性和算法。在OpenCV 2.x中，可以基于面向對象的思想使用各種函數庫，使代碼更加清晰和易于維護。

另外，OpenCV 2.x中增加了許多新的功能和算法，如視頻分析、3D重建、機器學習等領域的功能和算法。OpenCV 2.x還支持多種語言接口，包括Python、Java和MATLAB等語言的接口。

3．OpenCV 3.x

OpenCV 3.x在OpenCV 2.x的基礎上進行改進和擴展，具有更多的新特性和算法。OpenCV 3.x進一步加強了面向對象的編程思想，使代碼更加簡潔、易讀和易于維護。OpenCV 3.x中增加了一些新的功能，例如深度學習、全景拼接、立體視覺等。此外，OpenCV 3.x還加強了與其他計算機視覺庫（如Halcon、Media SDK等）的集成和互操作性?！　　?/p>

4．OpenCV 4.x

OpenCV 4.x在OpenCV 3.x的基礎上進行了改進和擴展，如OpenCV 4.x中添加了新的模塊G-API，它可以作為基于圖形的圖像處理管線（pipeline）的引擎；OpenCV 4.x的dnn模塊支持ONNX（Open Neural Network Exchange，開放神經網絡交換）格式的網絡；OpenCV 4.x將二維碼檢測器和解碼器添加到objdetect模塊中，并將稠密逆搜索（Dense Inverse Search，DIS）光流算法從opencv_contrib轉移到video模塊。

相對于OpenCV 3.x，OpenCV 4.x增加了很多新的功能和算法，如神經風格遷移、目標檢測和跟蹤等。OpenCV 4.x還加強了代碼的優化和重構，提高了代碼的執行效率。

1.1.4　OpenCV-Python

OpenCV-Python是由原始OpenCV C++實現的Python包裝器，是OpenCV庫的Python接口。

Python是一種面向對象的、解釋型的計算機高級程序設計語言。Python 憑借語法簡潔、易于學習、功能強大、可擴展性強、跨平臺等特點，成為繼Java和C語言之后的又一熱門程序設計語言。它的簡單性和代碼可讀性使程序員能夠用更少的代碼實現功能。

但與C/C++相比，Python的執行速度較慢。Python可以使用C/C++輕松擴展，使用戶可以使用C/C++編寫計算密集型代碼，并使用Python進行封裝。使用OpenCV-Python主要有兩大好處：第一，代碼運行速度與原始C/C++代碼的一樣快，因為它在后臺運行的實際是C++代碼；第二，用Python編寫代碼比用C/C+容易。

OpenCV-Python需要使用NumPy庫，OpenCV在程序中使用NumPy數組存儲圖像數據。

1.1.5　龍芯平臺和OpenCV

龍芯平臺支持OpenCV，當前OpenCV開源社區已經支持LoongArch自主指令集架構（龍架構）?；邶埿酒脚_，用戶可以編寫程序、調用OpenCV接口來實現具體功能，如圖像與視頻I/O、二值圖像分析與處理、顏色空間轉換、視頻對象分析與跟蹤、邊緣輪廓檢測與提取、圖像特征提取與匹配、深度學習模型推理等。

龍芯平臺操作系統源中已經集成了OpenCV的相關軟件包，用戶只需要通過終端系統即可完成OpenCV的安裝。如在Loongnix 20系統上，直接通過以下命令即可安裝OpenCV。

sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv