 | pyopencvboost.python 및 numpy를 사용하여 OpenCV 2.0의 파이썬 래퍼 |
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pyopencv 설명
Boost.Python와 NumPy와를 사용하여 OpenCV의 2.0 파이썬 래퍼 PyOpenCV 파이썬 2.0 혼란 스럽다 윌로우의 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리 (OpenCV의)를 제공 패키지입니다. 이 패키지는 기존 꿀꺽 꿀꺽 기반하는 ctypes 기반의 접근 방식에서 포장 에서 완전히 새롭고, 다른 방식을 채택하고있다. 의 후계자하고 OpenCV의 2.0 파이썬 바인딩을 제공하기위한 것이다. 하는 ctypes 기반하는 ctypes - OpenCV의 같은 접근 방식, 포장의 기능과 구조에서 매우 유연하면서, OpenCV의의 C ++ interface.On에게 다른 한편으로 포장에 약하다는 꿀꺽 꿀꺽 기반은 패턴 화 된 C ++ 클래스를 접근하고 수많은 메모리 관리 문제를 만듭니다. PyOpenCV, 우리는 완벽한 C 간의 상호 운용성 ++과 파이썬을 가능하게 Boost.Python하는 C ++ 라이브러리를 사용합니다. PyOpenCV보다 더 나은 솔루션을 제공 할 것입니다 모두하는 ctypes 기반 및 꿀꺽 꿀꺽 기반 래퍼 : * 기존의 C 인터페이스에서 사용할 수 있지만 C ++에서 인터페이스 기능을 포함 OpenCV의 2.0의 새로운 C ++ 인터페이스와 유사한 인터페이스 파이썬을 제공 * 기존 wrappers.In 추가 이상에서 OpenCV의 기본 속도 속도 가까이에서 C ++ 데이터 구조와 피할 메모리 관리 문제, * 실행을 유지, 우리는 OpenCV의의 빠른 인덱싱과 슬라이싱 기능을 제공하기 위해 를 사용 같은 고밀도 데이터 유형 VEC-같은 스칼라, 매트, 그리고 MatND, 포인트와 같은 사용자에게 NumPy와 자신의 다차원 배열과 작업에 대한 옵션을 제공합니다. 파이썬에서 다차원 배열을 처리하기위한 NumPy와 최고의 패키지 중 하나 (그렇지 않으면 최고)이라고 잘 알려져있다. OpenCV의 2.0은 새로운 C ++ (즉 MatExpr) 매트릭스 조작을위한 일반적인 프로그래밍 방식 .IT는 C에서 좋은 시도입니다 ++ 제공합니다. 그러나, 파이썬, NumPy와 같은 패키지는 역시 더 나은 솔루션 않고있다. OpenCV의 2.0의 MatExpr 접근 방식을 대체 할 PyOpenCV에 NumPy와 통합함으로써, 우리는 더 가까이에서 OpenCV와 NumPy와을 가지고 추구하고, 패키지를 제공하는 두 세계의 최고 상속 : 빠른 컴퓨터 비전 기능 (OpenCV의) 빠른 다차원 배열 계산 (NumPy와). 요구 사항 : · 파이썬
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