在这里插入图片描述


前言:

端午假期到了,最近我发现了一个非常有意思的课题——OpenCV,而我需要研究的则是OpenCVForUnity。它可以用于在Unity里处理图像、视频和摄像头数据,还有图像对比、人脸识别、目标跟踪、图片增强等多种图像处理效果,功能非常强大!在此分享我的学习过程。

OpenCV是一个基于BSD许可开源发行的计算机视觉库(跨平台),可以在Windows、Android、Linux、Mac操作系统运行,并提供了Python、Ruby等语言的接口,提供了图像处理很多通用算法。

而OpenCVForUnity则可以说是用C#对原生OpenCV的一次封装,这对我们Unity开发者真是太友好了。

下载地址:

以下是OpenCVForUnity(2.3.8版本)插件的下载地址:
链接:https://pan.baidu.com/s/16oGyu4z6u9vgifF6mndMow
提取码:viqd

我也会在我的资源中放上这个插件,以备不时之需。

OpenCVForUnity的文件数量不是很多,而我也是在使用中摸索的,如果有不正确的地方,欢迎指正。部分文献记载此插件对较高版本的Unity不是很友好,建议使用2018.3~2018.4之间的版本。

导入插件后可以看到一个Examples文件夹。这是插件官方提供的一些例子。个人习惯和建议先学习这些例子,再深入阅读官方文档。

官方文档/教学地址:

https://www.w3cschool.cn/opencv/
API文档(英文):
https://docs.opencv.org/4.x/index.html
导入插件后部分例子需要进行一些设置,如允许unsafe代码等。请注意查看控制台上的说明。

主要模块的功能:

  • 核心功能: 包括定义基本数据结构的紧凑型模块,如密集的多维数组Mat和所有其他模块使用的基本功能。
  • 图像处理: 包括线性和非线性图像滤波,几何图像变换(如调整尺寸、仿射和透视扭曲,通用的基于表的重新映射),色彩空间转换,直方图等的图像处理模块。
  • 视频: 包括运动估计、背景减除和对象跟踪算法的视频分析模块。
  • calib3d: 包括基本的多视图几何算法、单个和立体相机校准、对象姿态估计、立体声对应算法和3D重建的元素。
  • features2d: 包括显着特征检测器、描述符和描述符匹配器。
  • objdetect: 用于检测对象及预定义类的实例(如面部、眼睛、杯子、人、汽车等)。
  • highgui: 包含一个易于使用的界面,使得开发者可以添加简单的UI功能。
  • 视频I/O: 包括易于使用的界面,用于视频采集和视频编解码器。
  • gpu: GPU加速算法,来自不同的OpenCV模块。
  • 其他: 其他模块包括FLANN和Google测试包装器、Python绑定等。
GitHub 加速计划 / opencv31 / opencv
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下载
OpenCV: 开源计算机视觉库
最近提交(Master分支:4 个月前 )
97df136d Properly preserve KAZE/AKAZE license as mandated by BSD-3-Clause #28441 Close https://github.com/opencv/opencv/issues/28440 ### Pull Request Readiness Checklist See details at https://github.com/opencv/opencv/wiki/How_to_contribute#making-a-good-pull-request - [x] I agree to contribute to the project under Apache 2 License. - [x] To the best of my knowledge, the proposed patch is not based on a code under GPL or another license that is incompatible with OpenCV - [x] The PR is proposed to the proper branch - [x] There is a reference to the original bug report and related work - [ ] There is accuracy test, performance test and test data in opencv_extra repository, if applicable Patch to opencv_extra has the same branch name. - [ ] The feature is well documented and sample code can be built with the project CMake 3 小时前
70b42e71 Update IPPICV binaries (20250919) 10 小时前
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