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日期：09-03
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OpenCV4是一款老牌跨平台计算机视觉库，此版本的深度学习模块DNN在Arm CPU上性能显著提升，这一提升是由OpenCV中国团队携手OPEN AI LAB(开放智能)共同完成的。
下载完成后得到OpenCV文件，便可以开始安装过程。其实所谓的安装是一个解压的过程，可执行文件是一个自解压的程序，双击后便会提示我们选择解压路径。
这里根据自己需求选择路径即可，特别要说明的是，该程序会将所有文件解压在opencv的文件夹下，因此不需要在选择解压路径中单独新建一个opencv文件夹。由于笔者电脑安装了多个版本的OpenCV，为避免混淆，单独创建一个名为opencv4的文件夹，解压到H:opencv4。
选择好路径后点击【Extract】按钮，便可以等待解压过程的结束。整个OpenCV4的大小约为1G，根据电脑的性能不同，等待时间从几十秒到几分钟不等。
1、在扩展模块中去掉了SIFT与SURF相关API的调用文件
现在如果想在OpenCV Python 4.x中想使用SIFT与SURF只有靠自己从源代码CMake来编译生成python版本的安装包才可以。
# OpenCV 3.x中
namedWindow(“input”, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
# OpenCV4.x
namedWindow(“input”, cv.WINDOW_AUTOSIZE)
2、全部取消CV_XXX这种枚举类型，比如在3.x中可以正常使用的语句
# 在OpenCV3.x中轮廓发现API返回三个值分别为
# image 返回的图像
# contours 每个轮廓的点集合
# hierarchy 每个轮廓对应的层次信息
binary, contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
3、findContours函数返回结果由3.x的三个参数变为两个参数
OpenCV4.0中需要改为
contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
4、增加了python语言版本的对DNN模块的加持！
支持图像分类、对象检测(SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN)、图像分割等网络的使用
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