OpenCV迁移指南

Posted 2021-04-25 蜂口知道

概述

本文档面向希望将代码迁移到OpenCV 3.0的软件开发人员。

与版本2.4相比，OpenCV 3.0引入了许多新算法和功能。有些模块已被重写，有些已经重组。尽管2.4中的大多数算法仍然存在，但接口有一些不同。

本节描述了一般性的最显着变化，过渡操作的所有细节和示例都在本文档的下一部分中。

贡献存储库

https://github.com/opencv/opencv_contrib

这是一个适用于所有新算法，实验算法和非免费算法的地方。与主存储库相比，它没有得到支持团队的太多关注，但社区努力使其保持良好状态。

要使用contrib存储库构建OpenCV ，请将以下选项添加到cmake命令：

-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH = <路径到opencv_contrib> /模块

标题布局

在2.4中，所有头文件都位于相应的模块子文件夹（opencv2 / <module> / <module> .hpp）中，在3.0中有顶级模块头文件，其中包含大部分模块功能：opencv2 / <module> .hpp和all C风格的API定义已移至单独的标头（例如opencv2 / core / core_c.h）。

算法接口

通用算法使用模式已更改：现在必须在包装在智能指针cv :: Ptr中的堆上创建。版本2.4允许直接或通过智能指针进行堆栈和堆分配。

已经从cv :: Algorithm类中删除了get和set方法以及CV_INIT_ALGORITHM宏。在3.0中，所有属性都已转换为getProperty / setProperty纯虚拟方法对。因此，它是不是能够创建和使用CV ::算法通过名称实例（使用通用的算法::创建（字符串）方法），应该显式调用相应的工厂方法。

改变的模块

ml模块已被重写。

highgui模块已被拆分为：imgcodecs，videoio和highgui本身

features2d模块已重组（某些功能检测器已移至opencv_contrib / xfeatures2d模块）

传统的，非自由的模块已被删除。一些算法已被移动到不同的位置，一些算法已被完全重写或删除

CUDA API已更新（gpu模块 - >几个cuda模块，命名空间gpu - >命名空间cuda）

OpenCL API已经改变（ocl模块已被删除，单独的ocl :: implementation - > Transparent API）

其他一些方法和类已被重新定位，本节通过示例介绍具体操作。

准备2.4

最新的2.4.11 OpenCV版本中的一些更改允许您准备当前的代码库以进行迁移：

cv :: makePtr函数现在可用

已创建opencv2 / <module> .hpp标头

新标题布局

注意：旨在简化迁移的更改已在OpenCV 3.0中进行，因此不需要以下说明，但建议使用。

替换旧模块头的包含：

现代的使用算法的方法

必须使用cv :: makePtr函数或相应的静态工厂方法（如果可用）创建算法实例：

//好方法

其他方式已被弃用：

应通过相应的虚方法访问算法属性，getSomeProperty / setSomeProperty，删除了通用的get / set方法：

删除initModule_<moduleName>()calls

机器学习模块

由于此模块已被重写，因此需要花费一些精力才能使您的软件适应它。所有算法都与其基类StatModel一起位于单独的ml命名空间中。单独的SomeAlgoParams类已被一组相应的getProperty / setProperty方法替换。

下表说明了2.4和3.0机器学习类之间的对应关系。

尽管3.0中重写的ml算法允许您从xml / yml文件加载旧的训练模型，但预测过程中的偏差是可能的。

points_classifier.cpp示例中的以下代码片段说明了模型培训过程中的差异：

功能检测

一些算法（FREAK，BRIEF，SIFT，SURF）已移至opencv_contrib存储库，xfeatures2d模块，xfeatures2d命名空间。它们的接口也已更改（从cv::Feature2D基类继承）。

xfeatures2d模块类列表：

cv :: xfeatures2d :: BriefDescriptorExtractor - 用于计算简要描述符的类（2.4位置：features2d）

cv :: xfeatures2d :: FREAK - 实现FREAK（快速视网膜关键点）关键点描述符的类（2.4位置：features2d）

cv :: xfeatures2d :: StarDetector - 该类实现CenSurE检测器（2.4位置：features2d）

cv :: xfeatures2d :: SIFT - 使用Scale Invariant Feature Transform（SIFT）算法提取关键点和计算描述符的类（2.4位置：nonfree）

cv :: xfeatures2d :: SURF - 从图像中提取Speeded Up Robust功能的类（2.4位置：nonfree）

需要以下步骤：

1. 1. 将opencv_contrib添加到编译过程

2. 2. 包含opencv2/xfeatures2d.h标题

3. 3. 使用命名空间 xfeatures2d

4. 4. 用或替换operator()呼叫detect，compute或者detectAndCompute

有些类现在使用通用方法detect，compute或者detectAndCompute由Feature2D基类而不是自定义提供operator()

以下代码片段说明了差异（来自video_homography.cpp示例）：

OpenCL

所有专门的ocl实现都隐藏在通用C ++算法接口之后。现在可以在运行时动态选择函数执行路径：CPU或OpenCL; 这种机制也称为“透明API”。

新类cv :: UMat旨在以方便的方式隐藏与OpenCL设备的数据交换。

以下示例说明了API修改（来自OpenCV站点）：

CUDA

CUDA模块已移至opencv_contrib存储库中。

cuda - CUDA加速计算机视觉

cudaarithm - 矩阵运算

cudabgsegm - 背景分割

cudacodec - 视频编码/解码

cudafeatures2d - 特征检测和描述

cudafilters - 图像过滤

cudaimgproc - 图像处理

cudalegacy - 遗产支持

cudaoptflow - 光流

cudastereo - 立体声通信

cudawarping - 图像变形

cudev - 设备层

文档格式

文档已转换为Doxygen格式。您可以在OpenCV参考文档的教程部分（OpenCV的编写文档）中找到更新的文档编写指南。

支持两个版本

在某些情况下，可以支持两种版本的OpenCV。

源代码

要检查应用程序源代码中的库主要版本，应使用以下方法：

注意

不要使用CV_VERSION_MAJOR，它对2.4和3.x分支有不同的含义！

构建系统

通过检查构建系统中的库版本，可以链接不同的模块或启用/禁用应用程序中的某些功能。标准的cmake或pkg-config变量可用于此：

OpenCV_VERSION 对于cmake，将包含完整版本：例如“2.4.11”或“3.0.0”

OpenCV_VERSION_MAJOR 对于cmake，将仅包含主要版本号：2或3

pkg-config文件有标准字段 Version

例：

至此，OpenCV迁移任务就完成了。

-END-

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