祝裕璞 李梓 邵国强 张百顺

（大庆师范学院 黑龙江省大庆市 163712）

物体检测技术，通常是指在一张图像中检测出物体出现的位置及对应的类别。

在计算机视觉众多的技术领域中，物体检测是一项非常基础的任务，图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依赖于物体检测。此外，由于每张图像中物体的数量、大小及姿态各不相同，也就是非结构化的输出，这是与图像分类非常不同的一点，并且物体时常会有遮挡截断，物体检测技术也极富挑战性，从诞生以来始终是研究学者最为关注的焦点领域之一。工欲善其事，必先利其器。对于物体检测的学习，选择一个优秀的开发框架是一件十分重要的事情。下面对目前流行的几种开发框架进行介绍。

1 OpenCV

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）即开放源代码计算机视觉库，目前它已经包含了2500 多个算法，主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法。应用领域覆盖了工业产品检测、医学成像、无人机飞行、无人驾驶、安防、 卫星地图与电子地图拼接、信息安全、用户界面、摄像机标定、立体视觉和机器人等。它可以运行在Linux、Windows、Android 和Mac OS 操作系统上，支持的高级语言包括：C、C++、Python、JS、Ruby、MATLAB 等。

OpenCV 主要特点：

（1）OpenCV使用了两步PR审核。当开发者提交pull request后，PR 首先需要通过OpenCV Buildbot 的自动测试，包括18 种测试配置。当PR 通过了自动测试后，OpenCV 核心团队的成员将会对PR进行审核，若通过则此PR 将会被集成进OpenCV 主版本中。

（2）OpenCV 实现不同平台加速的思想是：写一份代码，则可在不同操作系统平台上运行。对于CPU，OpenCV 使用了parallel_for() 和universal intrinsics API 来实现这个目标；……