计算机视觉已经成为我们生活中必不可少的一部分。各种应用程序依靠计算机视觉来检测照片中的内容，然后相应地应用过滤器。
计算机视觉还可以帮助自动驾驶汽车检测周围的世界，并可用于更严肃的应用，例如分析医学图像或了解家庭布线如何应对自然灾害。
C++ 是当今使用最流行的编程语言之一，有许多可用的库。 然而，并不是每个 C++ 库都能很好地处理所有类型的计算机视觉问题。 有些可能专注于某些领域，而另一些则更适合通用用例。
在这篇文章中，我们将看看排名前十的开源 C++ 计算机视觉库。 我们将从每个库的简要说明开始，然后提供一些代码示例来帮助您入门。
OpenCV
OpenCV 是当今最流行的计算机视觉库之一。 它已经存在了二十多年，拥有庞大的开发者社区。OpenCV 提供了广泛的功能，包括人脸检测、对象跟踪、颜色识别等。
VIGRA
VIGRA 是一个用于图像处理和计算机视觉算法的跨平台 C++ 计算机视觉库。它包括许多有用的功能，例如支持色彩空间（RGB、CMYK、CIELAB）、对象跟踪、单应性估计等。
CUDA
CUDA 是 NVIDIA 的一个库，允许您将 GPU
用于通用计算任务。 它可用于训练神经网络或执行图像处理操作等任务。CUDA 可在 Windows、macOS 和 Linux上使用，并已移植到许多不同的编程语言，包括 C++、C、Python、Java 和 MATLAB。
Torch
Torch 是一个科学计算库，它使用 Lua 编程语言来执行机器学习任务，例如神经网络训练或推理。 它已被 Facebook 等公司用于深度学习应用程序。 如果你已经熟悉 Lua，那么 Torch 会很容易上手； 如果没有，别担心，语法比较简单。
TensorFlow
TensorFlow 是由 Google 创建的流行机器学习库。 它可用于训练神经网络或执行图像识别等任务。TensorFlow 拥有庞大的开发者社区，可在 Windows、macOS 和 Linux 上使用。
OpenNI
OpenNI 是一个用于执行计算机视觉任务的跨平台库。
它用于许多不同的能够感知深度或检测运动的低成本设备，例如 Microsoft Kinect。OpenNI 支持桌面和移动平台，包括
Windows、macOS、Linux、Android、iOS 和 Raspberry Pi。
https://github.com/OpenNI/OpenNI
Dlib
Dlib 是为机器学习应用程序设计的跨平台 C++ 库。 它可用于对象检测、面部识别等任务。Dlib 已用于许多商业产品，包括 Xbox One Kinect 传感器和亚马逊的 Echo Look 相机。
DLib是使用机器学习算法构建神经网络或训练数据集时通常需要的算法集合。 它包括许多图像处理算法，例如人脸检测和训练支持向量机。DLib 支持 Windows 和 Linux，macOS 目前正在开发中。
http://dlib.net/
VXL
VXL 是一个用 C++11/C++14 编写的跨平台开源计算机视觉库。 它提供了一套广泛的功能来促进视频分析任务，包括密集光流、对象检测等。VXL 适用于 Windows、macOS 和 Linux。
https://vxl.github.io/
Caffe
Caffe 是由 Berkeley AI Research (BAIR) 创建的深度学习库。 它可用于训练神经网络或执行图像识别等任务。Caffe已被移植到许多不同的编程语言，包括 Python、MATLAB 和 C++。
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本文为您提供了排名前 9 位的开源 C++ 计算机视觉库的完整列表。 我们希望这些信息对任何有兴趣在自己的项目或研究工作中使用这些工具的人来说都是有价值的。请转发支持！
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