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OpenCV 4.4.0 加上 Contrib

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简介:
简介:OpenCV 4.4.0版本结合Contrib模块提供了丰富的计算机视觉和机器学习算法库,适用于多种编程语言,支持图像处理、视频分析等功能。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台计算机视觉库,它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法,在机器学习、图像识别、自动驾驶等领域有着广泛应用。 本压缩包聚焦于OpenCV 4.4.0版本,这是一个重要更新,引入了新的功能并进行了优化,同时保持与以往版本的兼容性。相较于早期版本如4.3.x等,4.4.0带来了关键改进和增强。新版本加强了深度学习模块(DNN),提升了模型加载及执行速度,这对依赖于深度学习的应用如目标检测和图像分类尤为重要。 此外,在OpenCV 4.4.0中编译时加入contrib模块意味着用户可以访问更多特性和算法,例如面部识别、文字识别以及SIFT和SURF等经典特征提取技术。这些特性通常不包含在主库内,因为它们可能还在开发阶段或者需要额外的依赖。 对于开发者而言,在使用CMake与Visual Studio 2015重新编译OpenCV 4.4.0及contrib模块时,可以简化跨平台配置和构建过程,并提供强大的调试工具。通过该流程,开发者可以根据需求选择特定模块进行编译并确保库兼容性。 在压缩包的install文件夹中通常会包含编译后的库文件、头文件及相关配置信息。这些资源用于项目中的OpenCV链接设置,使开发者能够在应用中快速使用4.4.0版本及其contrib模块功能。一般而言,需要将这些库添加到项目的链接器设置,并在源代码中包含相应的头文件以调用OpenCV的功能。 综上所述,OpenCV 4.4.0 + contrib组合为开发者提供了一个强大而全面的工具集来实现复杂计算机视觉任务。通过正确配置和使用此库,可以利用最新技术开发出高效、精确的应用程序,在学术研究与工业应用中展示其强大的适应性和实用性。

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客服
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  • OpenCV 4.4.0 Contrib
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    简介:OpenCV 4.4.0版本结合Contrib模块提供了丰富的计算机视觉和机器学习算法库,适用于多种编程语言,支持图像处理、视频分析等功能。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台计算机视觉库,它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法,在机器学习、图像识别、自动驾驶等领域有着广泛应用。 本压缩包聚焦于OpenCV 4.4.0版本,这是一个重要更新,引入了新的功能并进行了优化,同时保持与以往版本的兼容性。相较于早期版本如4.3.x等,4.4.0带来了关键改进和增强。新版本加强了深度学习模块(DNN),提升了模型加载及执行速度,这对依赖于深度学习的应用如目标检测和图像分类尤为重要。 此外,在OpenCV 4.4.0中编译时加入contrib模块意味着用户可以访问更多特性和算法,例如面部识别、文字识别以及SIFT和SURF等经典特征提取技术。这些特性通常不包含在主库内,因为它们可能还在开发阶段或者需要额外的依赖。 对于开发者而言,在使用CMake与Visual Studio 2015重新编译OpenCV 4.4.0及contrib模块时,可以简化跨平台配置和构建过程,并提供强大的调试工具。通过该流程,开发者可以根据需求选择特定模块进行编译并确保库兼容性。 在压缩包的install文件夹中通常会包含编译后的库文件、头文件及相关配置信息。这些资源用于项目中的OpenCV链接设置,使开发者能够在应用中快速使用4.4.0版本及其contrib模块功能。一般而言,需要将这些库添加到项目的链接器设置,并在源代码中包含相应的头文件以调用OpenCV的功能。 综上所述,OpenCV 4.4.0 + contrib组合为开发者提供了一个强大而全面的工具集来实现复杂计算机视觉任务。通过正确配置和使用此库,可以利用最新技术开发出高效、精确的应用程序,在学术研究与工业应用中展示其强大的适应性和实用性。
  • 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。
  • 使用 OpenCV 4.4.0 和 opencv_contrib 4.4.0 在 VS2019 编译得到的 Windows 10 环境下的 OpenCV
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    本简介提供使用OpenCV 4.4.0与opencv_contrib 4.4.0在Visual Studio 2019环境下,于Windows 10系统中成功构建的库文件信息。 使用 OpenCV 4.4.0 和 opencv_contrib 4.4.0 在 Visual Studio 2019 上编译得到的库与官网下载的版本类似,但加入了 opencv_contrib 中的一些功能,如 SURF 等方法,并且由于 SIFT 的专利到期已回归到主库中。
  • OpenCV 3.4.1与OpenCV Contrib在VS2017的编译与整合
    优质
    本文介绍了如何在Visual Studio 2017环境下编译和集成OpenCV 3.4.1及其扩展库OpenCV Contrib,详细讲解了整个过程中的关键步骤和技术要点。 使用VS2017在64位环境下编译的OpenCV 3.4.1版本及其contrib模块所需的内容整合。
  • OpenCV Contrib XFeatures2D BoostDesc
    优质
    OpenCV Contrib中的XFeatures2D模块提供了多种先进的特征检测和描述算法,而BoostDesc则是其中一种高效且精确的二值描述符,适用于大范围尺度与旋转变化的图像匹配任务。 boostdesc.cpp boostdesc_bgm.i boostdesc_bgm_bi.i boostdesc_bgm_hd.i boostdesc_binboost_064.i boostdesc_binboost_128.i boostdesc_binboost_256.i boostdesc_lbgm.i
  • OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.0-Contrib-32bit.zip
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    这是一个包含OpenCV 4.5.0版本及其贡献模块库的32位Windows系统下的MinGW编译版压缩包,适用于需要使用C++进行计算机视觉开发的研究者和开发者。 在Windows上使用MinGW开发C++程序是可行的。