利用OpenCV 3.3.0、Contrib模块与TBB实现快速训练级联分类器

标题中提到的“opencv3.3.0 + contrib + tbb”是一个关于计算机视觉库OpenCV（开源计算机视觉库）的特定配置。下面将详细介绍这些知识点。 ### OpenCV 3.3.0 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了丰富的计算机视觉算法和函数，广泛应用于学术研究和工业领域，如物体检测、人脸识别、图像分割、特征提取、机器学习等。 - **版本特性**：3.3.0是OpenCV的一个稳定版本，这个版本做了许多改进和新功能的添加。例如，它包括了一些新的模块，比如结构光模块和视频IO模块。 - **编译安装**：OpenCV可以使用CMake工具进行编译安装。用户需要下载源代码，然后在命令行中运行CMake，生成对应平台的编译文件（如Makefile），最后编译安装。 ### TBB（Threading Building Blocks） TBB是由Intel开发的一个C++模板库，用于简化并行程序的开发。TBB提供了高层的抽象，让开发者不需要直接操作线程，而是通过任务的方式来实现并行计算。 - **并行计算**：在OpenCV中集成TBB可以加速许多图像处理操作，特别是在使用多核CPU的情况下，可以充分利用硬件资源，提高程序运行效率。 - **级联分类器加速**：级联分类器是一种常用于人脸或其他对象检测的机器学习方法。使用TBB进行加速，可以在训练阶段大大减少时间消耗。 ### OpenCV Contrib Modules OpenCV的官方发行版只包含了核心模块，而OpenCV Contrib模块则是OpenCV的一个附加包，包含了许多额外的算法和功能。这些功能是社区贡献的，因此称为Contrib模块。 - **功能扩展**：Contrib模块中包含了诸如SIFT、SURF等专利算法（在某些情况下需要获取专利许可），以及一些实验性质的新算法和工具。 - **集成编译**：在使用CMake构建OpenCV时，可以通过修改CMakeLists.txt文件来加入Contrib模块的编译选项，这样编译出来的OpenCV将包含这些额外的功能。 ### CMake编译 CMake是一个跨平台的自动化构建系统，它可以使用简单的文本文件（CMakeLists.txt）来描述构建过程。 - **配置**：CMake能够解析CMakeLists.txt文件，并根据平台和用户的需求生成Makefile或其他构建工具的项目文件。 - **构建**：CMake生成的构建文件可以使用make工具、Visual Studio等IDE进行编译。 ### 实际应用场景 在实际应用中，例如，开发者可能需要构建一个复杂的图像处理系统，该系统需要实时处理多路高清视频流。这时可以利用OpenCV 3.3.0的基础模块来处理视频解码、特征检测等基础任务，通过集成TBB来优化和加速图像处理算法，使得系统能够更快地处理数据。同时，如果需要使用一些非核心的图像处理功能，比如图像分割、特征匹配等，可以加入Contrib模块的特定算法。 当开发者需要对OpenCV进行定制化编译时，CMake工具就显得非常重要。开发者可以指定编译选项，比如开启TBB加速、包含Contrib模块，然后通过CMake命令行工具生成适合目标平台的编译文件，并进行编译安装。 ### 结论 本内容主要介绍了OpenCV 3.3.0的编译安装过程，如何通过集成TBB库来提升计算性能，以及如何整合Contrib模块扩展OpenCV的功能。CMake作为整个编译过程的核心工具，简化了跨平台编译的复杂性。这种组合使得OpenCV在计算机视觉领域的应用更加强大和高效。对于需要高性能图像处理和机器视觉应用的开发者而言，这样的配置是相当实用的。