环境

系统：win10系统

opencv版本：4.5.0版本

opencv简介

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

这个放大器的代码还是来自于opencv的官网，是官网提供的样例代码

在opencv的源码中，目录为：

Opencv作为一个功能齐全的计算机视觉库，是许多计算机视觉项目需要利用的一个常用库，但是直接在python下利用pip或conda安装的往往是阉割版本，会导致某些功能不可用，本文介绍一下如何在Anaconda子环境中安装使用功能完整的opencv-python。

1.首先在opencv官网下载对应版本的opencv（https://opencv.org/），以及其contrib扩展模块（https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases）

前面我们已经编译了OpenCV4.5.2的源码，但是扩展分支contrib-master还没有编译，涉及版权问题，这部分内容没有合入主版本，但是扩展模块功能丰富，我们学习和研究还是可以的。本文将详细介绍OpenCV4.5.2（最新版）源码和扩展分支的编译 ，供大家参考。

目标：

在本系列上一篇文章中，我们带领大家掌握了颜色空间动态调节技巧。在本篇文章中，我们将带领大家了解 OpenCV。

上篇TX2完成刷机，安装SDK软件包后，登陆TX2的ubuntu系统，就可以愉快的玩耍了，由于默认的SDK只安装了OpenCV的插件，如果想要运行一些深度学习的实例，还需要完整的OpenCV软件包，本篇主要介绍常用的OpenCV 3.4.0版本在TX2上的安装。

运行环境

SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述