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OpenCV 3.2、OpenCV 扩展模块 3.2 的源码及构建文件夹下的编译版本。

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简介:
opencv3.2版本、opencv_contrib-3.2的源代码以及对应的构建文件夹中编译产生的可执行文件。

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  • OpenCV3.2和opencv_contrib-3.2build
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    本资源包含OpenCV 3.2及其贡献模块opencv_contrib-3.2的完整源代码以及通过CMake构建系统生成的编译版文件,适用于深度学习与计算机视觉开发。 opencv3.2及opencv_contrib-3.2的源码以及build文件夹下的编译版本。
  • OpenCV 3.2
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    简介:OpenCV 3.2是开源计算机视觉库的重要版本,提供数百种算法用于实时图像和视频处理、分析等任务,广泛应用于机器学习与人工智能领域。 OpenCV 3.2 是一个开源的计算机视觉库,它提供了大量的计算机视觉相关功能,并且支持多种编程语言。使用 OpenCV 可以轻松实现图像处理、视频捕捉等功能。在开发过程中,开发者可以利用这个强大的工具来简化许多常见的任务,从而提高工作效率和项目质量。
  • OpenCV 3.2 opencv_ffmpeg_64.dll
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    简介:本文提供关于OpenCV 3.2版本中opencv_ffmpeg_64.dll文件的下载信息,适用于需要使用此动态链接库进行视频处理的开发者。 opencv3.2版本需要使用对应的opencv_ffmpeg_64.dll文件。
  • OpenCV 4.10 完整!!!
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    该简介为OpenCV 4.10编译版本的详细介绍,内含全部核心功能及扩展模块,适用于深度学习与计算机视觉领域的开发者和研究人员。 编译后的OpenCV文件可以直接加入工程使用。这是完整版,包括扩展模块。 版本为:opencv-4.10.0 和 opencv_contrib-4.10.0。
  • OpenCV 3.2opencv3.2-contrib.zip
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    《OpenCV 3.2及opencv3.2-contrib.zip》简介:本资源提供计算机视觉库OpenCV 3.2版及其扩展包contrib,适合开发人员进行图像处理与分析。 我已经成功安装了OpenCV 3.2以及OpenCV 3.2-contrib包。如果有需要,可以参考我写的博客笔记中的步骤进行操作。
  • FFmpeg 3.2
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    本资源包含FFmpeg 3.2版本的完整源代码以及预编译库文件,适用于开发者进行音视频处理相关应用开发和研究。 FFmpeg 是一个开源项目,用于处理音视频数据的各种任务,包括编码、解码、转换及流媒体传输等功能。在“ffmpeg3.2源代码及编译库文件”压缩包中包含的是 FFmpeg 3.2 版本的源代码以及适用于 Windows 平台上的预编译64位 DLL 库文件。 FFmpeg 源码涵盖了多种音频和视频处理模块,支持常见的音视频编码格式如 H.264、VP9、AAC 和 Opus 等。这些模块使用 C 和 C++ 编写,并遵循 LGPL 或 GPL 许可协议,允许自由地使用、修改及分发。 源代码目录结构主要包括以下部分: 1. `libavcodec`:包括各种音频和视频的编码与解码器。 2. `libavformat`:负责处理多媒体容器格式(例如 MP4、FLV 和 MKV)的解析与封装。 3. `libavfilter`:提供了一系列用于音视频过滤及特效添加的功能模块。 4. `libavutil`:通用工具库,包含数学函数、数据结构和内存管理等基础功能。 5. `libswscale`:处理色彩空间转换和像素格式的变换操作。 6. `libswresample`:负责音频重采样与声道转换。 预编译的 DLL 库文件是经过编译过程生成,可以直接链接到应用程序中的动态链接库。在 Windows 平台上,这些库通常以 `.dll` 文件形式存在,并且包括如 `libavcodec.dll`, `libavformat.dll`, `libavfilter.dll`, `libavutil.dll`, `libswscale.dll` 和 `libswresample.dll` 等文件。 使用 FFmpeg 源码时,开发者需要具备一定的 C/C++ 编程基础、音视频编码原理的理解以及如何在程序中调用 FFmpeg 的 API。对于编译库文件的使用,则需了解如何配置 Visual Studio 或其他开发环境中的链接库路径和依赖项设置。 为了使预编译的 DLL 文件能在项目中被正确引用,开发者需要将它们放置于可执行文件所在目录或添加至系统 PATH 环境变量内。同时还需要包含对应的头文件(`.h`),以便在代码中使用 FFmpeg 提供的各种功能,如初始化、读取、解码和编码等操作。 该压缩包为学习者及开发者提供了完整的FFmpeg 3.2版本解决方案,无论是用于研究还是开发实际项目都能简化工作流程。通过深入分析源码可以了解音视频处理的底层机制;而直接使用库文件则能快速实现所需功能,适用于各种音视频应用场景。
  • OpenCV 3.2 + Contrib + VS2013 (x86)
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    本资源提供OpenCV 3.2版本及其Contrib模块在VS2013(x86)环境下的配置文件与库,适用于计算机视觉项目开发。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,在图像处理、机器学习及计算机视觉等领域得到广泛应用。此压缩包包含了OpenCV 3.2版本及其额外贡献模块(contrib),特别适用于Visual Studio 2013环境下开发的32位(x86)平台。 **OpenCV 3.2** 版本是该库发展中的重要一步,带来了大量新功能和性能优化。它改进了图像处理的速度,增强了机器学习算法,并引入对深度学习模块的支持,同时增加了新的硬件加速支持如CUDA和OpenCL等。 **Contrib模块** 是一个附加部分,包含了一些实验性或第三方扩展组件。这些额外的模块通常不包括在主要库中,因为它们可能不够稳定或者仍在开发阶段。例如,Face Recognition、SIFT和SURF特征检测算法以及其他高级图像处理工具可以在contrib模块找到。 **Visual Studio 2013** 是微软提供的一个强大的IDE(集成开发环境),用于编写C++代码。这个版本的OpenCV已经与VS2013兼容,意味着开发者可以直接在该环境中使用OpenCV进行项目开发而无需自己配置编译环境。 **X86架构** 指的是32位操作系统,适用于处理32位指令集的处理器。在这个压缩包中,所有的库和二进制文件都是为x86架构设计的,适合运行在安装了32位Windows系统的计算机上使用。 开发者需要了解如何在Visual Studio 2013中配置OpenCV头文件路径及库路径以正确链接所需的函数与库。此外还需确保项目设置(如平台工具集和目标平台)匹配提供的OpenCV库版本。 典型应用包括图像视频的读取、显示处理分析,以及机器学习任务如对象识别人脸识别等。开发者可通过使用C++编程语言结合OpenCV API接口实现各种复杂视觉效果及智能分析功能。 在开发过程中熟悉OpenCV的基本数据结构(例如Mat矩阵类和Point点类)及其核心操作至关重要,包括图像滤波边缘检测色彩空间转换等方面的知识。同时对于contrib模块中的特性需要查阅相关文档了解其用法。 这个“opencv3.2+contrib+vs2013(x86)”压缩包为开发者在Visual Studio 2013下使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉项目开发提供了一个便捷的起点,通过深入学习与实践可以充分利用库的强大功能开发出各种创新应用。
  • Python OpenCV 3.2pip安装包
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    本简介介绍如何使用pip工具在Python环境中安装OpenCV 3.2库,提供详细的命令和注意事项。通过此过程可快速便捷地获取并配置好相关开发环境。 使用pip安装Python OpenCV 3.2的命令如下:对于Python 3.5环境,请执行`pip install opencv_python-3.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl`。
  • WindowsCUDAOpenCV-4.5.2
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    本资源提供在Windows环境下使用CUDA加速技术编译安装OpenCV 4.5.2所需的全部配置文件与指导文档,助力开发高性能计算机视觉应用。 在Windows环境下,CUDA版本的OpenCV-4.5.2是一个强大的计算机视觉库,它集成了GPU加速功能,能够利用NVIDIA的CUDA技术提高处理速度。这个资源文件是专为x64架构的Windows系统设计的,并且适用于Visual Studio 2019(VS2019)开发环境。该版本依赖于CMake 3.27、CUDA 11.7以及CUDNN 8.8来构建和运行。 **OpenCV简介** OpenCV(开源计算机视觉库)是一个包含大量图像和视频处理函数的开源库,广泛应用于机器学习、深度学习等领域。它支持多种编程语言如C++、Python等,便于开发者选择合适的工具进行开发。 **CUDA与GPU加速** CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型,允许利用GPU的强大并行计算能力来处理复杂任务,在OpenCV中提供了许多GPU加速的函数以显著提升性能。特别是在大规模数据处理时,这种优势尤为明显。 **CMake简介** CMake是一个跨平台的自动化构建系统,用于管理软件构建过程。在OpenCV项目中,它简化了配置和编译步骤,并提供了一种统一的方式来生成适应不同编译器和操作系统的文件目标。 **VS2019集成开发环境** Visual Studio 2019是Microsoft的一款旗舰级开发工具,支持多种编程语言及项目类型。在Windows上构建OpenCV时,它提供了直观的界面用于设置项目属性、调试代码以及管理依赖项等任务,使开发者能高效地进行CUDA版本的OpenCV项目的构建和测试。 **CUDNN简介** CuDNN(CUDA深度神经网络)是NVIDIA开发的一个优化库,为常见的深度学习操作提供高效的GPU实现。在处理卷积神经网络时尤其有效,可以显著提升性能。 **安装流程** 1. 安装最新版本的NVIDIA驱动以支持CUDA 11.7。 2. 下载并安装CUDA工具包(包括运行时和开发工具)。 3. 获取对应CUDA版本的CUDNN,并将其头文件和库文件复制到适当的目录中。 4. 安装CMake,用于配置及生成构建所需的文件。 5. 从官方仓库或镜像站点获取OpenCV-4.5.2源代码。 6. 使用CMake进行配置,指定源码位置、选择编译选项(如启用CUDA支持)等。 7. 在VS2019中打开并编译生成的项目文件。 8. 将库文件和头文件添加到系统路径或项目的引用目录。 这个安装过程可能包含了构建和安装过程中的一些指导,帮助用户完成OpenCV-CUDA版本在Windows环境中的高效开发。理解这些组件的作用及其相互关系有助于开发者利用GPU资源进行高性能计算机视觉应用的开发工作。
  • arm64架libopencv*.solibopencv*.so.3.2
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    这段简介描述了在ARM64架构中使用的OpenCV库的重要组成部分,包括动态链接库文件libopencv*。so及其特定版本号为3.2的变体libopencv*。so.3.2,这些是计算机视觉应用开发的核心资源。 在ARM64环境下使用OpenCV3.2的所有动态链接库文件打包合集可以满足快速开发需求,无需安装OpenCV即可直接拷贝这些库文件,并通过CMake指定路径来使用。