机器视觉中常用图像处理库都有哪些？

主要观点总结

本文介绍了各种图像处理库的特点和功能，包括OpenCV、Intel IPP、Halcon、MATLAB、OpenGL、EmguCv、AForge.net、CxImage、FreeImage等。每个库都有其独特的优点和适用场景，选择适合的图像处理库对于图像处理任务的成功至关重要。

关键观点总结

关键观点1: OpenCV

OpenCV是一个开源计算机视觉库，包含大量的计算机视觉算法，支持多种操作系统和编程语言，具有高效性和可扩展性。

关键观点2: Intel IPP

Intel IPP是一套跨平台的软件函数库，提供广泛的多媒体功能，针对Intel微处理器进行优化，具有高性能和高效率。

关键观点3: Halcon

Halcon是机器视觉软件，包含大量图像处理函数，具有广泛的应用范围，包括医学、遥感、监控和工业自动化等领域。

关键观点4: MATLAB

MATLAB是数学计算软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析等，支持矩阵运算和高级计算技术。

关键观点5: OpenGL

OpenGL是跨语言的图形程序接口，用于三维图像和二维图形的渲染，具有强大的图形处理能力。

关键观点6: EmguCv

EmguCv是.NET平台下的OpenCV封装库，可以在.NET兼容的编程语言下调用OpenCV函数，具有跨平台支持和良好的图像处理能力。

关键观点7: AForge.net

AForge.net是一个计算机视觉与人工智能的类库，提供计算机视觉应用类和神经网络计算库等，适用于开发者和研究者。

关键观点8: CxImage

CxImage是一个图像操作类库，可以快速存取和显示各种图像，提供方便的图像处理方法。

关键观点9: FreeImage

FreeImage是一个开源的跨平台图像库，支持多种图像格式，提供基本的图像处理功能。

关键观点10: 其他库

其他图像处理库如paintlib、AGG等也各具特色，适用于不同的应用场景。

文章预览

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候，首要任务就是选择一套合适的图像处理类库，这期我们主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV，Intel IPP，Halcon，MATLAB ，OpenGL，EmguCv，AForge.net，CxImage，FreeImage，paintlib，AGG，IPL，visDSK。不足之处，还请大家多多提建议，多谢！ 1. OpenCV 简介： OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。 是Intel®开源计算机视觉库。 它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和一些C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处 ………………………………