1.2　OpenCV 4有哪些新特性

如果你是一名资深OpenCV使用者，那么在决定安装OpenCV 4之前，你可能想了解更多有关OpenCV 4的变化。下面是其中的一些亮点：

·已经将OpenCV的C++实现更新到C++11。OpenCV的Python绑定封装了C++实现，因此对于Python用户而言，即使不直接使用C++，也可以从这次更新中获得一些性能优势。

·移除了OpenCV已弃用的C实现以及C实现已弃用的Python绑定。

·实现了许多新的优化。现有的OpenCV 3项目除了更新OpenCV版本之外，无须进一步更改就可以利用这些优化。对于OpenCV C++项目，可用名为G-API的全新优化管道，但是OpenCV的Python绑定目前并不支持这个优化管道。

·OpenCV的DNN模块提供了许多新的机器学习模型。

·移除了用于训练Haar级联和LBP级联（检测自定义对象）的工具。有人提议在OpenCV 4的未来更新中重新实现这些工具，并支持其他模型。

·支持KinectFusion算法（使用微软Kinect 2摄像头进行三维重建）。

·新增了稠密光流的DIS算法。

·新增了一个二维码检测和解码模块。

无论你是否使用过OpenCV之前的版本，本书都将作为OpenCV 4的通用指南，在后续章节中将会特别关注其中的一些新特性。 VGsGnafRRKq1x5DiNaTuD4AX2GaYJxutQ0sdmkxhJfFLjdFky98VYsfRoxxI/wx0