opencv芯片都是什么？

一、opencv芯片都是什么？

OpenCV芯片框架是计算机视觉领域最流行的框架之一，官方开发包累积下载次数超过一千四百万人次，但是说起OpenCV的起源却跟一家做芯片的公司息息相关，它就是大名鼎鼎的电脑芯片CPU生产厂商英特尔，OpenCV最早是由英特尔设在俄罗斯的研发部门开发，OpenCV发展时间线如下：

1999年OpenCV正式立项

2000年在IEEE的计算机视觉与模式识别大会上正式发布Alpha版本

2001年~2005年之间Intel公司陆续发布了最初5个Beta测试版本

2006年OpenCV1.0版本正式发布

2009年OpenCV2.0版本正式发布，这是OpenCV发展史上的一个重要里程碑，早期OpenCV是基于C语言实现，在2.0的版本中添加了C++接口，并且对原来的C语言代码进行优化和整合，以期吸引更多的开发者用户。

2012年OpenCV正式交给开源社区opencv.org运营与维护

2014年OpenCV3.0版本发布

2016年OpenCV3.1与OpenCV3.2版本相继发布，

2017年OpenCV3.3.x版本发布，开发包中增加了DNN深度学习模块

2018年OpenCV3.4版本发布，深度学习模块支持功能更强，实现残差网络人脸检测

开发语言与系统支持：

当前OpenCV支持C++、Python、Java、JS等开发语言SDK调用，本身源代码基于C/C++实现，支持Windows, Linux, Mac OS, iOS 与 Android系统应用开发。

二、opencv怎样和系统主控芯片通信？

opencv本身不负责通信，PC系统主控芯跟单片机通信常见接口是USB和串口，串口在开发上很简单，两端都有很多现成的软件接口可以用。

比如把它描述成一个网络摄像头，就按摄像头那个协议来描述，这样在插入PC之后，PC系统主控芯片就能识别出这个设备是一个摄像头设备，然后opencv就能用现成的接口去访问图像数据了。

三、openCV进行FPGA芯片化，工作量会有多大？

如果你要把openCV所有的内容都转成FPGA那几乎是不可能的。

工作量不能用及其大来形容了。版权问题，几乎没什么问题，因为OpenCV 本来就是开源的，没有人会找你麻烦，处理极少的个别算法标明版权的。一般来说，使用opencv 开发算法，然后在将相关的open cv代码转换为FPGA语言。想直接把OpenCV整个转换为FPGA语言，几乎不可能，除非你们是一个大的公司。

四、opencv2opencv3opencv4各版本区别？

opencv2、opencv3和opencv4是OpenCV的不同版本。它们之间的区别主要体现在以下几个方面：

1. 功能增强：每个新版本都会引入新的功能和改进。例如，opencv3引入了DNN模块，可以进行深度学习推理；opencv4引入了G-API，可以进行图像和视频处理的高性能计算。

2. 性能优化：随着硬件和算法的发展，每个新版本都会对性能进行优化。例如，opencv4在多核处理器上的性能比opencv3有所提升。

3. API变化：随着版本的更新，API可能会发生变化。一些旧的API可能被废弃或替换为新的API。因此，升级到新版本时，需要注意代码的兼容性。

4. Bug修复：每个新版本都会修复一些已知的bug和问题，提高软件的稳定性和可靠性。

5. 文档和示例更新：随着版本的更新，OpenCV的文档和示例也会进行相应的更新和完善，以提供更好的使用体验和参考资料。

这些区别是根据OpenCV官方发布的版本更新日志和开发者社区的讨论得出的。在选择使用哪个版本时，可以根据自己的需求和项目的要求来决定。

五、opencv是什么?OpenCV的全称是？

OpenCV的全称是：OpenSourceComputerVisionLibrary。　　OpenCV于1999年由Intel建立，现在由WillowGarage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和MacOS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。[1]最新版本是2.3.1。

六、opencv的功能？

OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的功能和工具，用于处理图像和视频数据。它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，如图像滤波、边缘检测、图像变换、特征提取和描述、目标检测和跟踪等。

此外，OpenCV还提供了一些机器学习算法，可以用于训练和分类图像数据。它支持多种编程语言，如C++、Python和Java，使得开发者可以方便地使用和集成OpenCV的功能。无论是在工业自动化、医学影像、安全监控还是虚拟现实等领域，OpenCV都能提供强大的图像处理和计算机视觉能力。

七、opencv好学吗？

，整体来说好学的，入门简单，学精学透需要下功夫、关于C++版的学习，经过摸索，强烈建议到OpenCV中文网站http://www.opencv.org.cn/学习OpenCV。这个网站有个“中文教程”子模块（http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html），跟着这个教程，一步步的学，基础就可以打牢了。这个教程很好，从安装OpenCV到各个模块的学习，都有简明扼要的讲解和例子源代码（很多可以从OpenCV自带例程中找到）。

八、opencv是什么？

OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，它是专门为计算机视觉领域的研究和应用而设计的。它具有丰富的图像和视频处理功能，并提供了大量的算法实现，如图像处理、目标检测、物体跟踪、人脸识别等，使其成为计算机视觉领域的一个重要的工具。

OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python和Java等，并可以在多个平台上运行，如Windows、Linux和MacOS等。由于其功能丰富、易于使用和广泛的应用，OpenCV已成为许多计算机视觉应用的首选工具之一。

九、opencv团队介绍？

Opencv简介

Opencv是计算机视觉中经典的专用库，其支持多语言，跨平台，功能强大。Opencv-Python为Opencv提供了Python接口，使得使用者在Python中能够调用C/C++,在

保证易读性和运行效率的前提下，实现所需的功能。

Opencv是由**Gray Bradsky**于1999年在英特尔创立，第一版于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky，一起管理因特尔的俄罗斯软件Opencv团队。

2005年，Opencv用于Stanley，该车赢得了2005年DARPA挑战赛的冠军。后来，在Willow Garage的支持下，它的积极发展得以继续，由Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky领导了该项目。Opencv现在支持与计算机视觉和机器学习有关的多种算法，并且正在日益扩展。

Opencv支持多种编程语言，例如C++, Python, Java等，并且可以再Windows , Linux , OS X , Android和IOS等不同平台上使用。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作的接口也在积极开发中。

Opencv-Python是用于Opencv的Python API，结合了Opencv C++ API和Python语言的最佳特性。

 

十、OpenCV是什么？

基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。

OpenCV是Intel?开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。opencv拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。