opencv4 c++ 提取图片中的白色区域_OpenCV4.5.0 更快的SIFT，更强的数字识别，以及色彩校正、深度融合...

OpenCV4.5.0带来的主要变化有，许可证的变更，完成GSoc 2020，改进与增加部分功能。

OpenCV在3系列下使用的是BSD许可证，此后，OpenCV将转为Apache 2许可证。关于开源代码的开发许可证，大致可以分为两种。第一种是具有传染性的，一旦使用了相关的开源代码，你的整个项目都需要为之开源；第二种是不具有传染性的，你在使用相关开源代码的时候，只需要标注软件出处即可。具有传染性的许可证中，比较典型的就是GPL；而BSD和OpenCV后续使用的Apache 2都是不具有传染性的。

GSoc即谷歌编程之夏，GSoc是由谷歌公司所主办的年度开源程序设计项目，该项目有三个评估阶段，每通过一个阶段会获得相应的奖励；自2017年起，原本的等额奖金被改为通过购买力评价的计算法；作为基准的美国学生，如果通过这三个过程，将获得6000美金的奖励，中国学生则是3000美金。

OpenCV在4.5版本中优化了SIFT算法代码，事实上，SIFT算法因专利到期，在OpenCV4.4中已经被移植到公有仓库。SIFT算法应用时，往往是提取两幅图的SIFT特征点，然后进行匹配，实现两张图片的拼接等功能。在SIFT算法之后，人们又提出了更高效的SURF算法，ORB算法等。

改善了文本和数字识别功能，字符识别简称OCR，人们常用的点读笔就是通过OCR技术的应用。

增加了基于深度学习的实时目标跟踪，实时目标跟踪被广泛应用于汽车电子行业，大名鼎鼎的Mobileye公司正是靠此类算法发家。

增加对Macbeth图检测的支持，Macbetch图是用于相机颜色矫正的图像色块

此外，还针对RISC-V指令集进行了优化；增加了Julia语言OpenCV绑定；新增基于TSDF volume的Hashtable，以支持大范围环境的深度图融合等。关于OpenCV4.5的更多内容，读者可以访问https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version450，进行查询。OpenCV作为一个备受关注的开源项目，如果你想了解机器视觉，那么了解OpenCV是十分有必要的。OpenCV在数据结构方面的设计上是十分出众的，你可以借助OpenCV的数据结构，实现自己需要的功能。但OpenCV也有些不如人意的地方，OpenCV代码是比较冗余的；OpenCV的代码效率是不如Halcon等商业库那般高效的。

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