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一、什么是OpenCVOpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。OpenCV是一个跨平台的库，支持多种操作系统，包括Linux、Windows、Android、MacOS和iOS等。它使用C++编写，同时也提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口，方便不同编程语言的开发者使用。由于OpenCV的开源性和跨平台性，它已经成为计算机视觉领域最受欢迎的库之一，广泛应用于工业检测、医学影像处理、智能交通系统、安防监控系统、机器人视觉、游戏开发等领域。OpenCV的设计初衷是实现计算机视觉的自动化，帮助计算机去理解我们的世界，以便自动完成一些基本的任务。它提供了一系列的算法和工具，使得开发者可以更加便捷地实现各种计算机视觉应用。同时，OpenCV也支持多种硬件加速技术，如Intel的IPP和GPU加速，使得计算机视觉应用的性能得到了极大的提升。二、OpenCV4软件特性OpenCV4官方版是一款开源的跨平台计算机视觉库。OpenCV4最新版软件兼容性强，支持Linux、Windows、MacOS等多种操作系统，适用于机互动、物体识别、运动跟踪、图像分割等领域。OpenCV4软件内置了Python、MATLAB、Ruby等语言的接口，用户能够轻松的使用和修改代码。三、opencv主要模块calib3d：该模块由相机校准（calibration）和三维重建（3d）两个部分组成，主要用于相机标定与三维视觉等；core：OpenCV的内核模块，定义了基础数据结构与基础计算；dnn：该模块主要用于深度学习推理部署，不支持模型训练；features2d：该模块主要用于特征点处理，例如特征点检测与匹配等；flann：FLANN为快速最近邻算法（FastLibraryforApproximateNearestNeighbors）的缩写，该模块包含快速近似最近邻搜索和聚类等功能；gapi：该模块对图像处理算法做了加速处理，不属于OpenCV的功能模块；highgui：该模块用于创建图像化界面操作，例如创建和操作图像显示窗口、鼠标与键盘事件处理，进度条等图像化交互操作；imgcodecs：该模块负责图像文件读写，如图像读取与保存；imgproc：该模块是OpenCV图像处理最重要的模块，主要功能如图像滤波、图像几何变换、直方图操作等；ml：该模块为机器学习模块，包含常见的机器学习算法，如支持向量机和随机森林等；objdetect：该模块主要用于图像目标检测，例如Haar特征检测等；photo：该模块主要负责照片处理，如照片修复和去噪等；stitching：该模块负责图像拼接，功能包括图像特征点寻找与匹配等图像拼接技术；video：该模块用于视频分析，如运动估计、背景分离等；videoio：该模块负责视频读写，主要视频文件的读取和写入。四、opencv4比opencv3多了哪些OpenCV4相较于OpenCV3，主要增加了对SIFT与SURF的支持、改进了DNN模块、增加了对特定网络结构的支持、新增了DNN例程、以及功能提升。对SIFT与SURF的支持：在OpenCV3中，SIFT与SURF的API调用文件是包含在扩展模块中的。而在OpenCV4中，如果想要使用SIFT与SURF，需要从源代码中通过CMake编译生成Python版本的安装包。DNN模块的改进：OpenCV4对DNN模块进行了改进，包括：增加了对ONNX中LSTM、Broadcasting、Algebraoverconstants、Slicewithmultipleinputs的支持。增加了对DarkNet中groupedconvolutions、sigmoid、swish、scale_channels的支持。新增了对MobileNetV3-SSD目标检测网络的支持。改进了对TensorFlow、Darknet和ONNX模型导入的功能。新增的DNN例程：人体解析（服饰分割）例程Clothespartssegmentation。DaSiamRPN目标跟踪例程，该算法出自中科院和商汤科技ECCV2018的论文Distractor-awareSiameseNetworksforVisualObjectTracking。功能提升：imgproc模块中的霍夫变换进行圆检测的HoughCircles()函数新增了HOUGH_GRADIENT_ALT实现，显著提高了圆检测的召回率和精度。这些改进和新增功能使得OpenCV4在计算机视觉领域的应用更加广泛和高效。五、opencv配置配置OpenCV环境主要涉及下载、安装、环境变量设置、以及在VisualStudio中添加必要的目录和依赖项。以下是详细的步骤：1、下载和安装OpenCV：访问OpenCV官网，下载适合Windows版本的OpenCV。运行下载的exe文件进行安装2、环境变量设置：在系统属性的高级设置中，进入环境变量设置。在系统变量中，找到并编辑Path变量，添加OpenCV的路径。对于64位系统，通常需要添加的路径是opencv\build\x64\vc16\bin和opencv\build\bin。3、VisualStudio中添加目录和依赖项：打开VisualStudio，创建一个新的C++项目。在项目属性中，添加包含目录（IncludeDirectories），库目录（LibraryDirectories），以及必要的静态和动态链接库。4、测试配置：创建一个C++源文件，编写简单的代码来测试摄像头读取或图像显示功能。如果程序能够正确运行并显示图像或视频流，则说明OpenCV环境配置成功。这些步骤涵盖了从下载安装到环境配置的整个过程，确保在配置时注意区分Debug和Release模式下的不同设置，以及根据具体的OpenCV版本调整路径和文件名。

Linux云计算运维工程师路线图（集群、虚拟化、K8S、Docker、智能化、Python大数据）课程分享从目前市场发展情况以及应用率来说，Linux云计算的就业前景是非常不错的，至少在未来十年都是非常不错的职业，市场上对于Linux人才需求量很大，就业薪资待遇也是非常不错，有百分之八十的公司都在使用Linux；学习Linux之后可以从业的岗位也是非常多的，比如说：Linux运维工程师Linux运维平台研究工程师运维开发工程师运维总监大数据运维工程师系统运维架构师随着互联网的高速发展、网站规模越来越大、架构越来越复杂，对网络运维工程师的需求也会越来越急迫，特别是对有经验的人才需求量大，而且职业发展前景非常好。Linux云计算运维工程师路线图（集群、虚拟化、K8S、Docker、智能化、Python大数据）持续更新第一阶段Linux基础环境搭建篇第二阶段Linux磁盘管理第三阶段Linux网络篇第四阶段Docker篇  第五阶段Kubernetes（K8S）篇 第六阶段Shell基础+实战 地七阶段搜索引擎运维篇+logstash日志收集第八阶段自动化运维第九阶日志监控系统Promethus第十阶段K8S监控方案第十一阶段大型在线教育运维项目

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