计算机视觉库 C++

计算机视觉是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，它利用计算机和数学方法对图像和视频进行分析和解释，从而识别、理解和处理视觉信息。计算机视觉库 C++ 就是一个为计算机视觉开发者和研究者提供工具和算法的开源 C++ 库。

开源库介绍

计算机视觉库 C++ 是由 CMake 构建的开源计算机视觉库，实现了包括特征检测、图像分割、行人检测、目标跟踪、三维重建等在内的众多计算机视觉算法和工具。它可以在多种操作系统和平台上运行，例如 Windows、Linux、macOS 等。

主要功能

计算机视觉库 C++ 实现了许多计算机视觉领域的经典算法，如以下几个：

• 特征检测：Harris 角点检测、SIFT 特征检测、SURF 特征检测、FAST 角点检测等；
• 目标检测：Haar 特征检测、HOG 特征检测、DPM 检测器等；
• 目标跟踪：卡尔曼滤波、粒子滤波等；
• 图像分割：Mean Shift、GrabCut 等；
• 三维重建：PnP 问题求解、立体视觉等。

库优势

• 可扩展性强，支持 Python 接口，便于快速原型设计和实现；
• 可靠性高，基于现有的开源库和算法进行开发和测试；
• 开源免费，使用 Apache 2.0 许可证，代码公开透明。

示例代码

C++ 中使用计算机视觉库 C++ 可以实现以下功能：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <cvis.h>
using namespace cv;
using namespace cvis;

Mat image = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

// Harris 角点检测
cv::Mat feature_map = HarrisCornerDetector::detect(image, 300);

// HOG 特征检测
cv::Mat feature_map = HOGDescriptor::detect(image, Size(64, 128), Size(16, 16), Size(8, 8));

// 目标跟踪
KalmanFilter kf(4, 2, 0);
kf.init("KF", image);
kf.predict();
kf.update(Point2f(10, 10));

// GrabCut 图像分割
Mat mask = Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);
Rect box(50, 50, 150, 150);
mask(box).setTo(Scalar(GC_PR_FGD));
GrabCut::segment(image, mask, 2);

总结

计算机视觉库 C++ 是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了许多特征检测、目标跟踪、图像分割、三维重建等算法和工具，可用于实现各种计算机视觉应用。如果你是计算机视觉开发者或研究者，计算机视觉库 C++ 将是你不可错过的选择。