OpenCV 3.1 发布，计算机视觉库

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　　OpenCV 3.1 发布，此版本更新内容如下：此版本是 3.x 系列的第一个稳定版本，详细改进内容请看发行说明。
　　OpenCV 3.1 支持最新的 Windows 和 OS X 操作系统和最新的开发工具 (VS2015 和 Xcode 7)；支持 Andorid 5。
　　主要改进：
　　

• 　　Omnidirectional Cameras Calibration and Stereo 3D Reconstruction – opencv_contrib/ccalib module (Baisheng Lai, Bo Li)
  
• 　　Structure From Motion – opencv_contrib/sfm module (Edgar Riba, Vincent Rabaud)
  
• 　　Improved Deformable Part-based Models – opencv_contrib/dpm module (Jiaolong Xu, Bence Magyar)
  
• 　　Real-time Multi-object Tracking using Kernelized Correlation Filter – opencv_contrib/tracking module (Laksono Kurnianggoro, Fernando J. Iglesias Garcia)
  
• 　　Improved and expanded Scene Text Detection – opencv_contrib/text module (Lluis Gomez, Vadim Pisarevsky)
  
• 　　Stereo correspondence improvements – opencv_contrib/stereo module (Mircea Paul Muresan, Sergei Nosov)
  
• 　　Structured-Light System Calibration – opencv_contrib/structured_light (Roberta Ravanelli, Delia, Stefano Fabri, Claudia Rapuano)
  
• 　　Chessboard+ArUco for camera calibration – opencv_contrib/aruco (Sergio Garrido, Prasanna, Gary Bradski)
  
• 　　Implementation of universal interface for deep neural network frameworks – opencv_contrib/dnn module (Vitaliy Lyudvichenko, Anatoly Baksheev)
  
• 　　Recent advances in edge-aware filtering, improved SGBM stereo algorithm – opencv/calib3d and opencv_contrib/ximgproc (Alexander Bokov, Maksim Shabunin)
  
• 　　Improved ICF detector, waldboost implementation – opencv_contrib/xobjdetect (Vlad Shakhuro, Alexander Bovyrin)
  
• 　　Multi-target TLD tracking – opencv_contrib/tracking module (Vladimir Tyan, Antonella Cascitelli)
  
• 　　3D pose estimation using CNNs – opencv_contrib/cnn_3dobj (Yida Wang, Manuele Tamburrano, Stefano Fabri)
  

　　下载：

• 　　OpenCV-3.1.0-android-sdk.zip
  
• 　　opencv-3.1.0.exe
  
• 　　opencv2.framework.zip
  　　
  

　　OpenCV 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 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。
　　OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费（FREE）的。（细节参考 license）。
　　OpenCV 为Intel Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 这意味着如果有为特定处理器优化的的 IPP 库， OpenCV 将在运行时自动加载这些库。