opencv是款图像识别软件，而且其中还支持车牌识别及其人脸识别，十分的具备好用性，简直就是十分雄厚的一款视觉图库，可以给与每一位用户绝佳的使用享受感。
dnn模块的优化：
Tengine库集成实现ARM上的加速
nGraph OpenVINO API现在默认使用
性能优化：
SIMD：调整大小，积分
IPP-ICV版本已更新至2020.0。0
带有推理机（DLDT）加速的dnn模块的新Win pack
新的houghcirles算法实现
阿尔法消光模块
快速视频速率目标跟踪器的实现
支持JPEG2000的OpenJPEG库集成
SIFT检测器已从非自由算法集中排除
更多详细资料可在变更日志中找到。
findContours函数返回结果由3.x的三个参数变为两个参数
OpenCV4.0中需要改为
contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
所有取消CV_XXX这种枚举种类，比如在3.x中能够正常使用的语句
# 在OpenCV3.x中轮廓发现API返回三个值不相同为
# image 返回的图像
# contours 每个轮廓的点集合
# hierarchy 每个轮廓对应的层次讯息
binary, contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
增长了python语言版本的对DNN模块的加持！
支持图像分类、对象检测(SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN)、图像分割等网络的使用
在扩大模块中去掉了SIFT与SURF相关API的调用文件
现在假如想在OpenCV Python 4.x中想使用SIFT与SURF只有靠自身从源代码CMake来编译生成python版本的安装包才能够。
# OpenCV 3.x中
namedWindow(“input”, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
# OpenCV4.x
namedWindow(“input”, cv.WINDOW_AUTOSIZE)
下载完成后得到OpenCV文件，便能够开始安装过程。其实所谓的安装是一款解压的过程，可执行文件是一款自解压的程序，双击后便会提示我们挑选解压路径。
这里按照本人需求挑选路径即可，十分要声明的是，该程序会将整个的文件解压在opencv的文件夹下，因此不需要在挑选解压路径中单独新建一种opencv文件夹。由于笔者电脑安装了多个版本的OpenCV，为避免混淆，单独创建一款名为opencv4的文件夹，解压到H:\opencv4。
挑选好路径后轻点【Extract】按钮，便能够等待解压过程的结束。整个OpenCV4的大小约为1G，按照电脑的性能不相同，等待时间从几十秒到几分钟不等。
提取码:smv1
