相比於OpenCV3.4的功能改進：

1.OpenCV DNN模組新增ONNX解析器，支援各種分類網路，比如AlexNet, Inception v2, Resnet, VGG 等。部分支援tiny YOLO v2 目標檢測網路。

2.DNN模組新的改進

2.1）支援Mask RCNN並新增裡對應例程！

2.2）使用Intel Inference Engine（Intel推斷引擎），即Intel OpenVINO的一部分，使得目標檢測更快！

2.3）改進OpenCL作為後端的穩定性。

3.快速的QR二維碼檢測，在Core i5 CPU 640*480解析度的影象上可以達到約80FPS！後續OpenCV4.0正式版本將加入QR二維碼的解碼，使其成為完整的解決分方案。

4.通過所謂的“wide universal intrinsics”不斷擴充套件SSE4，AVX2和NEON優化核心集，持續加速OpenCV！

另外，OpenCV4.0 alpha包含一些相比之前版本的獨有特性：

1.C++ 11標準的支援（所以編譯新版本需要C++11相容的編譯器）。所以許多非常nice的特性比如支援lambda函式的parallel_for，cv::Mat更加方便迭代訪問，通過列出元素初始化cv::Mat都得到了預設支援。

2.標準的std::string和std::shared_ptr取代了原先版本的cv::String和cv::Ptr。 parallel_for現在可以使用std::threads執行緒池作為後端。

3.清理了OpenCV 1.x的舊版C API（CvMat，IplImage等），OpenCV4.0正式版將清理完成。

4.添加了基本型別16位浮點型（CV_16F ），這將對諸如對精度要求不高的比如深度學習的推斷加速很明顯。

5.CPU和GPU加速的KinFu實時三維密集重建演算法新增到opencv_contrib中。

6.HPX加入平行計算的後端。

7.新的棋盤格（chessboard）探測器。

一、下載OpenCV4.0

然後根據自己的系統選擇相應的選項。筆者這裡選擇的是win系統。

執行後指定位置可以得到相應的包以及檔案裡面各個子檔案

二.配置環境變數

筆者是win10的系統，如果是其他系統，讀者可自行查閱其他的系統屬性，雖然可能會步驟不一樣，但是最後都是對系統的環境變數進行編輯。

開啟控制面板-》系統安全-》系統-》高階系統設定

然後開啟環境變數

到了這一步，說明系統的環境變數已經完成了。

三.編譯器的環境變數配置。

開啟VS2017,新建一個C++的專案。

在專案裡面新建一個cpp原始檔

新建完C++的檔案後，選擇檢視-》其他視窗-》屬性管理器

然後可以得到下圖：

這個與你編譯的環境相關，我一般都是

所以我選擇Debug+x64,選擇右擊

點選確定，接著在選擇庫目錄

配置完成後點選確定，再選擇連結器。

這個位置要注意，這裡需要手動新增，並找到相應的位置，也是和opencv3.x不同的地方

在vc14-》lib，opencv_world400.lib和opencv_world400d.lib

在vc15-》lib也有同樣的lib，連結器裡面沒有路徑之分，所以筆者這裡猜測應該填一個檔案下的lib就行。

填完後，點選確定就行。

四.測試環節

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()

{
	//讀取本地的一張圖片便顯示出來

	Mat img = imread("dota.jpg");

	imshow("測試視窗", img);


	waitKey(0);
	return 0;
}

最後要提醒的是，關於之前已經安裝過opencv其他版本的話，要刪除依賴項裡面的以往版本的lib。不然會報錯。點選此處刪除