Pyopencv Ein Python-Wrapper für OpenCV 2.0 mit Boost.Python und NUMPY
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Pyopencv Beschreibung

Ein Python-Wrapper für OpenCV 2.0 mit Boost.Python und NUMPY PYOPENCV ist ein Paket, das die Open Source-Computer-Vision-Bibliothek (OpenCv) von Willow Garage (OpenCv) Verion 2.0 nach Python bringt. Das Paket benötigt einen völlig neuen und unterschiedlichen Ansatz, um von traditionellen SWIG-basierten und CTYPES-basierten Ansätzen zu verpacken. Es soll ein Nachfolger von sein und Python-Bindungen für OpenCV 2.0 bereitstellen. Ctypes-basierte Ansätze wie CTYPES-OpenCV, während die C ++ - Interface sehr flexibel ist, sind schwach, um die C ++ -Anschnitt der OpenCV-Ansätze zu verpacken. In Pyopencv verwenden wir Boost.Python, eine C ++ - Bibliothek, die eine nahtlose Interoperabilität zwischen C ++ und Python ermöglicht. Pyopencv bietet eine bessere Lösung als sowohl Ctypes-basierte als auch mit SWIG-basierten Wrappern: * Geben Sie eine Python-Schnittstelle, die der neuen C ++ - Schnittstelle von OpenCV 2.0 ähnelt, einschließlich Funktionen, die in der vorhandenen C-Schnittstelle verfügbar sind, jedoch nicht in der C ++ - Schnittstelle, * Erhalten Sie C ++ - Datenstrukturen und vermeiden Sie Speicherverwaltungsfragen, * laufen mit einer Geschwindigkeit näher an die native Geschwindigkeit von OpenCv als vorhandene Wrapper.In Hinzufügung , um schnelle Indexierungs- und Schneidfunktionen an die OpenCV-Dateien bereitzustellen Dichte Datentypen wie vec-like, punktartig, skalar, matt und matnd und dem Benutzer eine Option anbieten, mit ihren mehrdimensionalen Arrays in nummery zu arbeiten. Es ist bekannt, dass NOBPY eines der besten Pakete (falls nicht das Beste) für den Umgang mit mehrdimensionalen Arrays in Python ist. OpenCV 2.0 bietet einen neuen C ++ - Programmieransatz für die Matrixmanipulation (d. H. Matexpr). Es ist ein guter Versuch in C ++. In Python ist jedoch ein Paket wie NUMPY ohne Zweifel eine bessere Lösung. Durch die Integration von NOBY in PYOPENCV, um den MateXPR-Ansatz von OpenCV 2.0 zu ersetzen, versuchen wir, OpenCV und NUMPY näher zusammenzubringen, und bieten ein Paket an, das das Beste der beiden Welt erbt: Fast Computer Vision-Funktionalität (OpenCV) und schnelles mehrdimensionale Array-Berechnung (NUMPY). Anforderungen: · Python

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