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OpenCV-4.5.1 包含 Contrib组件

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简介:
此简介介绍OpenCV 4.5.1版本及其包含的Contrib组件。OpenCV是一款开源计算机视觉库,广泛应用于图像处理和分析等领域,而Contrib模块则提供了更多高级功能扩展。 opencv-4.5.1 使用 cmake 构建的完整包,包括扩展部分。

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客服
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  • OpenCV-4.5.1 Contrib
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    此简介介绍OpenCV 4.5.1版本及其包含的Contrib组件。OpenCV是一款开源计算机视觉库,广泛应用于图像处理和分析等领域,而Contrib模块则提供了更多高级功能扩展。 opencv-4.5.1 使用 cmake 构建的完整包,包括扩展部分。
  • OpenCV 4.5.1 CMake 编译( OpenCV Contrib
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    本教程详细介绍如何使用CMake编译OpenCV 4.5.1及其Contrib模块,涵盖环境配置、依赖项安装及编译过程。 在使用OpenCV4.5.1进行Cmake编译并包含opencv contrib的过程中,请确保按照官方文档的指导步骤操作。首先下载OpenCV及contrib模块的源代码,并将它们放置在同一目录下,然后通过修改CMakeLists.txt文件来配置构建选项,包括启用所需的贡献模块功能。接下来执行cmake命令生成必要的构建文件,最后使用make或相应的IDE工具进行编译和链接工作以完成整个流程。
  • OpenCV 4.5.1与opencv_contrib-4.5.1
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    简介:OpenCV 4.5.1是开源计算机视觉库的最新版本,提供了广泛的计算机视觉和机器学习算法。opencv_contrib-4.5.1则包含了额外的模块扩展。 opencv4.5.1 和 opencv_contrib-4.5.1 版本的结合使用可以为开发者提供强大的计算机视觉功能支持。在安装这两个库的时候,请确保版本的一致性,以便于兼容性和后续开发工作的顺利进行。
  • OpenCV 4.5.1
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    OpenCV 4.5.1是一款功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库,支持多种编程语言,在图像处理、视频捕捉、特征检测等方面具有广泛的应用。 OpenCV-4.5.1版本的资源包已经包含了修复了下载错误的缓存内容。
  • OpenCV 4.5.1
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    OpenCV 4.5.1是一款功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理、视频捕捉与分析等领域。 OpenCV 4.5.1 是一个开源的计算机视觉库,提供了大量的函数用于图像处理、视频捕捉、特征检测等功能。它支持多种编程语言,并且可以运行在多个操作系统上。开发人员可以通过使用 OpenCV 来实现各种复杂的计算机视觉任务,如人脸识别、物体识别等。 对于希望学习和应用计算机视觉技术的人来说,OpenCV 4.5.1 提供了丰富的文档和支持资源,帮助用户快速入门并进行深入研究。
  • OpenCV-4.5.1.rar
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    OpenCV-4.5.1.rar包含开源计算机视觉库OpenCV 4.5.1版本的所有文件。此版本提供多种图像和视频处理功能,支持Windows、Linux及MacOS等系统。 opencv-4.5.1.rar
  • OpenCV-4.5.1.zip
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    OpenCV-4.5.1.zip 是包含计算机视觉库 OpenCV 4.5.1 版本源代码和预编译动态链接库的压缩文件,适用于多种编程语言与操作系统。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛使用的跨平台库,专为计算机视觉和机器学习而设计。这个opencv-4.5.1.zip压缩包包含的是OpenCV库的4.5.1版本的源代码,是开发人员进行图像处理、视频分析以及深度学习应用的重要资源。 OpenCV 4.5.1包含了丰富的功能: 1. 图像处理:包括滤波、边缘检测(如Canny、Sobel和Laplacian)、直方图均衡化、色彩空间转换(RGB到灰度或HSV)、形态学操作(腐蚀、膨胀、开闭运算)等。 2. 特征检测:如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)、ORB(快速方向BRIEF)、FAST(特征检测器),这些在对象识别和追踪中非常有用。 3. 目标检测:OpenCV提供了Haar级联分类器、LBP级联分类器以及基于深度学习的SSD(单阶段检测器)、YOLO等目标检测模型。 4. 视频分析:可以实现视频捕获、帧处理、背景减除、运动分析和物体追踪等功能。 5. 机器学习与深度学习:支持传统的机器学习算法如SVM(支持向量机)、决策树、随机森林,以及深度学习框架如CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和DNN等。通过DNN模块可以加载预训练的模型进行图像分类和物体识别。 6. 图像拼接与全景创建:通过特征匹配和几何变换实现多张图片无缝融合。 7. 3D重建:使用立体视觉技术对场景做三维建模。 8. 实时AR(增强现实):结合摄像头输入,将虚拟物体融入真实环境。 为了利用这个源码库,开发者需要掌握C++、Python或其他OpenCV支持的语言,并熟悉编译环境配置。安装过程中可能涉及设置路径、链接库和处理依赖项等步骤。对于Windows用户可使用CMake工具来生成项目文件;而对于Linux或Mac系统,则可以使用make命令进行编译。 除了学术研究,OpenCV在商业应用领域也十分实用,例如自动驾驶、无人机导航、安防监控、医疗影像分析及人脸识别等领域。深入理解并运用4.5.1版本的源代码可以帮助开发者定制化视觉解决方案,并为库的发展贡献新的功能和优化方案。
  • OpenCV 3.4.5 + OpenCV-Contrib + MIPS
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    本项目基于OpenCV 3.4.5版本,并集成了OpenCV-Contrib模块,支持MIPS架构处理器,提供强大的图像和视频处理能力。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台库,包含大量的图像处理和计算机视觉算法,在机器学习、图像分析及机器人等领域广泛应用。本案例讨论的是OpenCV 3.4.5版本,此版本已针对MIPS架构编译,并集成了opencv_contrib扩展模块。 MIPS是一种精简指令集计算(RISC)架构,常见于嵌入式设备和路由器等硬件中。由于通常以x86或ARM架构为主,为MIPS编译OpenCV对于在基于该处理器的设备上运行计算机视觉应用至关重要。例如,中国公司君正的产品可能使用了MIPS架构如T40芯片。此版本已在君正T40上测试过,并证明其兼容性和功能完整性,包括SURF(加速稳健特征)等特性匹配模块。 SURF是SIFT的快速版,在保持鲁棒性与尺度不变性的前提下提升了计算速度,常用于图像匹配、物体识别场景中。集成SURF意味着用户可以在MIPS平台上使用这一高效的技术。 安装OpenCV 3.4.5 + opencv_contrib的过程通常包括以下步骤: 1. **环境准备**:确保已安装MIPS编译工具链,这通常需要交叉编译器和必要的开发工具如make、cmake等。 2. **获取源码**:从官方仓库下载OpenCV 3.4.5版本的源代码以及opencv_contrib模块。 3. **配置编译**:使用cmake进行配置,指定MIPS架构为目标,并启用opencv_contrib模块。这通常涉及以下命令: ``` mkdir build cd build cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE= -DWITH_OPENMP=OFF -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/modules .. ``` 4. **编译和安装**:运行`make`进行编译,然后使用`make install`将库文件安装到目标目录。 5. **验证**:通过运行一些示例程序来测试OpenCV及其贡献模块是否正常工作,例如检查SURF功能。 此定制版为MIPS架构开发者提供了一种在低功耗设备上实现高性能计算机视觉的方法,并保留了opencv_contrib的丰富特性如SURF。这对于嵌入式系统和物联网设备的应用开发具有很高的价值。
  • OpenCVOpenCV-Contrib 4.5.5
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    本版本为开源计算机视觉库OpenCV及其扩展模块OpenCV-Contrib的4.5.5更新,包含大量优化和新功能,适用于图像处理、机器学习等领域。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的开源框架,专门用于图像处理和计算机视觉任务,在机器学习、深度学习和图像分析等领域有着广泛的应用。而OpenCV_contrib是它的扩展模块,包含了一些实验性的功能与模块,这些功能可能还未被纳入主要的OpenCV库中。 在Windows环境下构建OpenCV及其扩展模块通常需要一些额外工具,例如MinGW(一个轻量级的GCC编译器套件)和CMake(跨平台的自动化构建系统)。以下是详细的步骤: 1. **安装MinGW**:你需要在你的Windows机器上安装MinGW。这是一个提供GNU工具集的开源项目,包括了g++编译器,它是进行C++开发所必需的一部分。 2. **下载OpenCV和OpenCV_contrib源码**:从官方渠道获取最新的稳定版本,例如4.5.5版的`opencv-4.5.5.zip` 和 `opencv_contrib-4.5.5.zip` 文件。 3. **解压文件**:将上述两个压缩包一同解压到同一目录下,这样可以方便后续操作。 4. **安装CMake**:下载并安装CMake,并确保在系统环境变量中添加了路径以便从命令行直接使用它。 5. **创建构建目录**:在OpenCV源码的根目录外建立一个新的文件夹(例如`build`),用于存放生成的目标代码和库文件。 6. **配置CMake**:打开CMake GUI,设置源代码位置为解压后的OpenCV主目录,并将输出路径指向刚才新建的构建目录。点击“Configure”,选择MinGW Makefiles作为生成器类型。 7. **集成OpenCV_contrib模块**:在GUI中找到`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`选项并将其设置到`opencv_contrib-4.5.5/modules/`,这样CMake就能识别并使用这些额外的模块了。 8. **完成配置和生成文件**:再次点击“Configure”,然后是“Generate”。这将会在构建目录中创建必要的makefile等文件。 9. **编译OpenCV及其扩展模块**:通过命令行进入刚建立的`build`目录,执行`mingw32-make`指令来开始编译过程。整个流程可能需要一段时间完成,因为会处理所有模块和功能。 10. **安装与测试**:当全部构建完成后,运行`mingw32-make install`将文件复制到指定位置,并通过简单的示例程序或应用验证OpenCV及其扩展是否正确安装并可以正常使用。 上述步骤涵盖了从配置开发环境、下载源代码、编译以及最终的部署和使用。涉及到的知识点包括: - **C++编程环境**:了解如何设置与运行MinGW等工具链。 - **CMake系统**:掌握基本用法,如项目配置及构建过程。 - **编译流程的理解**:熟悉从源代码到可执行文件生成的基本步骤。 - **OpenCV库结构和API的使用方法**:利用其提供的丰富功能进行图像处理开发。 - **如何集成与应用OpenCV_contrib模块**:这些额外的功能能够为研究或项目带来新的可能性。 通过此流程,开发者可以获得一个包含最新特性的定制化版本,并根据需求选择性地启用所需组件。这对于计算机视觉领域的深入探索和实际产品开发非常有帮助。
  • OpenCV 3.0 + Contrib
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    OpenCV 3.0 + Contrib是一款强大的开源计算机视觉库,提供了大量图像和视频处理算法,适用于多种编程语言,广泛应用于机器人、医疗影像分析等领域。 从GitHub下载的源码可以用VS2013编译,并加入了contrib模块,支持使用surf、sift等功能。配置方式与官网上的OpenCV 3.0略有不同,请查阅相关教程解决可能遇到的问题。如果有任何疑问,可以在评论区留言讨论。