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该文件为opencv_contrib-4.5.1.zip。

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简介:
通过与OpenCV 4.5.1源码编译配套的扩展模块opencv_contrib4.5.1,可以构建出功能更加丰富的系统。

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  • opencv_contrib-4.5.1.zip
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    opencv_contrib-4.5.1.zip是OpenCV库的扩展包,包含了许多额外的功能模块,适用于需要高级计算机视觉功能的开发者和研究者。 opencv_contrib4.5.1 是与 opencv 4.5.1 源码一起编译的模块。
  • OpenCV 4.5.1opencv_contrib-4.5.1
    优质
    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_contrib缺少的.zip
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    该压缩包包含OpenCV扩展模块opencvc_contrib中缺失的必要文件,适用于需要使用该模块进行高级计算机视觉和图像处理任务的开发者。 在编译OpenCV和opencv_contrib时可能会遇到缺失文件的问题,例如vgg_generated_120.i等文件。
  • OpenCV_Contrib-4.5.5.zip/OpenCV_Contrib-4.5.5.zip
    优质
    这是一个包含OpenCV扩展模块和功能的压缩文件,版本为4.5.5。该资源适用于开发者希望增强其计算机视觉应用的功能时使用。 opencv_contrib-4.5.5.zip
  • 预装了OpenCV 4.5.1opencv_contrib及ncnn的树莓派镜像
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    本段简介旨在介绍一个专为树莓派设计的操作系统镜像,内含最新版本的OpenCV(4.5.1)及其扩展包opencv_contrib,以及高性能的深度学习推理库ncnn。此镜像适用于计算机视觉项目和机器学习应用开发,极大地方便了用户快速搭建开发环境。 树莓派镜像包含编译好的 OpenCV 4.5.1 和 OpenCV_contrib 以及 ncnn 模块,可以直接调用 OpenCV 的 dnn 模块进行目标检测、目标分割等深度学习算法。同时,ncnn 模块也已编译好,方便在 ARM 架构的树莓派上执行相关程序。此外,镜像中还附带了基于 dnn 模块的 YOLOv5 目标检测模型。
  • jasperreports-fonts-4.5.1.jar
    优质
    JasperReports是一款强大的Java报表工具,jasperreports-fonts-4.5.1.jar是其字体资源包,包含多种字体文件,用于支持生成各种格式和样式的报表。 jasperreports-fonts-4.5.1.jar是一款用于JasperReports库的字体扩展包。
  • opencv_contrib缺失.rar
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    本资源为OpenCV扩展功能包opencv_contrib中缺失文件的集合,帮助开发者解决安装过程中遇到的文件缺失问题,适用于多种编程环境。 在使用OpenCV的cmake编译过程中,opencv_contrib模块可能会遇到一些文件下载失败的问题,例如boostdesc_lbgm.i等文件。为了解决这个问题,我已经将所有需要的文件打包好,并且根据报错内容修改了相应的文件命名,请放心使用。
  • OpenCV-4.5.1.zip
    优质
    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。