OpenCV和OpenVX有什么联系和区别

联系和区别是:OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。OpenVX 实现了跨平台加速处理,OpenVX在嵌入式和实时性系统中可以更好地发挥它的优势,在某些场合配合OpenCV的强大功能可以实现更好的效果。OpenVX和OpenCV并不冲突,他们可以说是互补的。

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OpenCV

OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,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,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。

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。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE(版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby的支持。

OpenVX

OpenVX 实现了跨平台加速处理,OpenVX在嵌入式和实时性系统中可以更好地发挥它的优势,在某些场合配合OpenCV的强大功能可以实现更好的效果。OpenVX和OpenCV并不冲突,他们可以说是互补的。OpenVX 目的方便不同的硬件平台,实现相同的接口。就像一个骨架,包含一些头文件声明了很多宏、枚举、变量类型、函数等等。OpenVX实现了计算机视觉处理中性能和能耗方面的优化,特别是嵌入式和实时应用案例中起到重要作用,例如面部、身体和动作跟踪,智能视频监控,高级驾驶协助系统(ADAS),物体和场景重建,增强现实,视觉检测,机器⼈学等等。OpenVX定义了比例如OpenCL™那些计算框架更高水平的执行抽象和内存模型,为在更多架构上的执行创新和高效执行带来重要意义,同时确保这是和以往一致的视觉加速API,完全实现应用可移植性。

延伸阅读:

OpenCV的优势

计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:

1、研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容)

2、耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink)

3、依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API。

OpenCV致力于真实世界的实时应用,通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升,并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。图1为OpenCV与当前其他主流视觉函数库的性能比较。

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