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OpenCV 4.10 编译版本含扩展模块的完整版！！！

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简介：
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。

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  • OpenCV 4.10 编译版本含扩展模块的完整版！！！
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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。
     
  • 已包含contrib模块的OpenCV 3.2.0版本编译完成
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    简介：本项目成功完成了包含contrib模块的OpenCV 3.2.0版本的编译工作，提供了扩展功能和算法支持。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台图像处理与计算机视觉算法集合工具包。提到的已经编译了contrib模块的opencv3.2.0版本意味着该版本集成了额外的功能模块，这些功能可能仍在开发中或尚未完全成熟。 1. **opencv_contrib模块**：此模块包含了一些高级和实验性的功能，例如面部识别、超分辨率处理、文字检测以及SIFT和SURF特征提取等。由于它们的特殊性质，这类算法并未被纳入默认版本的OpenCV库之中。 2. **编译过程**：为了将opencv_contrib集成到项目中，需要进行一系列步骤包括下载源代码、配置构建选项以包含contrib模块、安装必要的依赖项以及执行实际的编译和链接操作。这通常涉及使用CMake工具及对各种编译选项的具体设置，如选择特定编程语言接口（例如C++或Python）、指定要编译的模块类型等。 3. **人脸识别**：OpenCV 3.2.0版本提供了基于Haar级联分类器和Adaboost算法的人脸检测功能。这些技术能够识别图像中的人脸，并广泛应用于安全监控、照片管理等领域。此外，opencv_contrib可能包含了更多先进的面部识别方法，如深度学习模型。 4. **深度学习视觉**：自OpenCV 3.2.0版本开始，对深度学习的支持得到了加强，尤其是通过在contrib模块中的集成。它提供了DNN（Deep Neural Network）模块来加载并使用来自TensorFlow、Caffe等框架的预训练模型进行图像分类、目标检测等多种任务。 5. **文件名称列表opencv_with_contrib**：这可能指的是编译完成后的库文件或包含相关资源和脚本的目录。通常，成功构建后会生成一系列动态链接库（如.dll或.so）与静态链接库（如.a或.lib），以及头文件供开发人员使用。 6. **使用与集成**：在项目中利用已编译好的opencv_with_contrib版本时，需要将这些库添加到系统搜索路径，并配置项目的依赖关系。对于Python用户来说，则需确保环境能够正确识别相关的绑定模块。 7. **优化和性能提升**：通过调整各种编译选项可以在一定程度上提高OpenCV的执行效率，比如启用多线程支持或使用特定指令集（如AVX）。此外，可以根据具体硬件配置选择适当的优化等级以获得最佳运行效果。 这个包含了opencv_contrib模块的已编译版OpenCV 3.2.0为开发者提供了一个全面且多功能的视觉任务处理工具包。无论是进行学术研究还是开发商业应用，都能够从中受益。
     
  • OpenCV重新编译版本——包含Java可用的Contrib模块
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    这是一个经过修改和优化的OpenCV库，特别之处在于它集成了支持Java语言的Contrib扩展模块，为开发者提供了更丰富的计算机视觉功能。 opencv重新编译版包含java可用的contrib模块，可以直接通过java调用如面部识别等功能扩展模块。
     
  • OpenCV3.1.0预编译扩展模块.zip
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    本资源提供OpenCV3.1.0版本的预编译扩展模块下载，包含额外功能支持，适用于Windows平台，便于开发者快速集成和使用。 这个压缩包包含编译好的OpenCV 3.1.0版本的扩展模块，适用于VS2015和X64环境。下载后可以直接配置环境使用，无需通过CMake进行配置和生成工作。
     
  • OpenCV 4.1.1 完整编译（包含 Opencv411-contrib 拓展模块），已通过 CMake 和 VS2019 编译完成，可直接使用
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    本库提供完整编译版的 OpenCV 4.1.1 及其拓展模块 opencv_contrib，适用于 VS2019 开发环境。经 CMake 构建并通过测试，用户可以直接集成到项目中使用。 正在使用OpenCV进行开发或学习的朋友们应该知道，当前OpenCV官网提供的库文件可能无法满足大家对整个OpenCV的学习需求，例如CNN::CUDA,thinning()函数等需要额外的功能就需要重新编译相应的扩展模块contrib。然而这个过程对于不熟悉CMake环境或者Visual Studio的人来说可能会遇到很多问题和错误。 为了帮助解决这些问题，并减少不必要的浪费时间，在这里提供已经使用官方提供的OpenCV 4.1.1及Contrib 4.1.1源代码，通过Cmake3.17.0和VS2017编译完成的安装包。这个版本经过实测可以正常使用。 该安装包包含以下内容： - OpenCV 4.1.1 安装程序（官网提供的版本） - 编译好的OpenCV 4.1.1 Contrib模块，包括x86和x64两个编译通过的install文件以及用于Debug x64环境属性的opencv_props配置。
     
  • 完整版变速模块版本.rar
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    这个RAR文件包含了完整版的变速模块软件，用户可以下载解压后使用该工具调整音频或视频的速度和节奏，适用于多种媒体文件。 完整版变速模块.rar
     
  • OpenCV 4.1.0的编译版本
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    本简介提供关于如何构建和安装OpenCV 4.1.0库的指导，包括必要的依赖项及配置选项，帮助开发者顺利搭建开发环境。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台工具包，包含了众多计算机视觉、图像处理及机器学习功能。4.1.0版本为该软件的重要更新之一，带来了诸多新特性和性能改进，并且已适配于Visual Studio 2019，在Windows 10操作系统上运行的同时也整合了`contrib`模块，这部分通常包含一些实验性的或不太稳定的函数和扩展功能。 以下是OpenCV4.1.0的主要特性： 1. **DNN模块增强**：此版本对深度神经网络（DNN）的支持进行了显著提升，包括支持更多的模型框架如TensorFlow、Caffe及ONNX等，并优化了GPU加速以提高运行效率。 2. **aruco模块更新**：用于现实世界中标志检测和追踪的`aruco`模块在4.1.0版本得到了改进。对标记生成与检测进行了优化，使其更加稳定且高效。 3. **VideoIO模块改进**：视频读写功能得到增强，并支持更多格式及编码方式；同时通过硬件加速优化提升了视频处理的速度。 4. **图像处理更新**：引入了新的算法和功能，例如快速的双边滤波器、改进后的图像金字塔实现以及更高效的图像变换方法。 5. **机器学习模块升级**：包括SVM（支持向量机）、决策树等在内的多项机器学习技术得到了优化，使得训练及预测的速度更快，并且能支持更多类型的模型。 6. **Contrib模块**：此版本包含了`contrib`模块中的非核心但非常有用的扩展功能，如超分辨率、图像分割以及文字检测。这些特性对研究和开发阶段尤为有价值。 7. **多平台兼容性**：尽管我们着重于Windows 10与VS2019环境下的应用，OpenCV4.1.0同样支持Linux及Mac OS等其他操作系统，这得益于其跨平台设计的灵活性。 在Visual Studio 2019下编译OpenCV时，请确保正确配置了包括设置正确的编译器选项、链接库路径以及额外依赖项在内的各项参数。主要步骤如下： - 安装必要的第三方库如Boost、CUDA（若需GPU支持）、IPPICV等。 - 下载并解压源代码文件。 - 使用CMake工具来设置构建环境，指定源码位置和编译器信息，并选择所需的模块选项，特别是`WITH_CONTRIB`以包含贡献者提供的额外功能。 - 生成项目文件并在Visual Studio中打开进行编译。 完成上述步骤后，你将得到可以被其他开发项目引用的库文件（lib）以及头文件（include），从而直接使用OpenCV所提供的各种强大工具。通常在构建目录下会找到这些静态和动态链接库文件及配置文档等资源。 综上所述，对于Windows 10上的开发者而言，OpenCV4.1.0编译版本是一个功能丰富且易于集成的开发平台，特别适合从事计算机视觉、图像处理以及深度学习相关工作的人员。通过利用`contrib`模块中的前沿技术和应用，可以极大地拓展你的研究和开发边界。
     
  • OpenCV4.1.0全面编译（包含Contrib扩展与GPU加速模块）
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    本简介提供关于如何在系统中进行全面编译OpenCV 4.1.0版本的指导，包括其贡献包和GPU加速模块的集成。适合希望深入研究计算机视觉技术的专业开发者。 该压缩包是由个人使用官方提供的OpenCV4.1.0源码编译而成的（官方提供的Opencv-release版本不包含contrib模块和gpu模块）。
     
  • OpenCV-contrib模块中文教程（完整版）.pdf
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    本手册为《OpenCV-contrib模块中文教程（完整版）》，全面解析了OpenCV扩展库contrib模块的各项功能与应用技巧，旨在帮助开发者深入理解并高效使用这些高级视觉工具。 OpenCV-contrib模块的中文教程（完整版）PDF文档是根据官网的英文版本翻译而成的。
     
  • OpenCV 32位编译版，版本4.2.0
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    这是一款针对Windows系统的32位OpenCV库文件包，版本为4.2.0。安装此包可以帮助开发者在VC6及以上环境中快速进行计算机视觉项目开发和图像处理应用构建。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的开源工具包，主要用于图像处理及计算机视觉相关任务。它提供了大量函数，涵盖从基础的图像操作到复杂的特征检测、图像分割、对象识别等算法。这里的32位编译版本指的是针对32位操作系统构建好的库文件，具体为OpenCV 4.2.0版本，用户下载后可以直接在该系统上使用而无需自行编译。 OpenCV 4.2.0是一个重要的更新，带来了许多新特性和改进： 1. **DNN模块**：深度神经网络模块得到了进一步优化，在此版本中支持更多深度学习框架（如TensorFlow、Caffe和ONNX模型）的导入。这使得在OpenCV中部署预训练的深度学习模型变得更加便捷。 2. **aruco模块增强**：该模块用于标记与检测二维码或AR标签，4.2.0版增强了鲁棒性，并且能够处理更大规模场景的同时提供了更好的性能表现。 3. **VideoIO模块**：视频输入输出功能得到提升，支持更多格式的视频读写操作。同时提高了稳定性和效率。 4. **Optflow模块**：光流分析功能得到了加强，可以更准确地跟踪物体运动。这对于视频分析和增强现实应用至关重要。 5. **图像处理改进**：增加了新的滤波器、色彩空间转换以及图像增强算法等工具，进一步扩展了图像处理函数库的功能。 6. **CUDA加速优化**：利用NVIDIA的CUDA技术进行计算密集型任务的加速工作，在OpenCV 4.2.0中得到了进一步优化。这提高了运行速度和效率。 7. **Python接口改进**：为了与数据科学及机器学习领域广泛使用的语言——Python更好地集成，对Python接口进行了优化处理。 8. **C++11/14支持**：完全支持现代C++标准（如C++11和C++14），开发者可以利用这些新特性来提高代码的可读性和效率。例如lambda表达式、右值引用以及类型推断等。 9. **新增API功能**：提供了多种新的API，比如用于深度学习任务的`dnn::readNetFromONNX()`函数和用于aruco模块操作的`aruco::drawDetectedMarkers()`方法等，方便开发者快速实现特定需求的功能。 10. **错误修复及兼容性提升**：4.2.0版本还解决了许多已知问题，并提高了与其他软件与硬件平台之间的兼容能力。 通过下载提供的opencv4.2.0_x86压缩包，可以获取适用于32位系统的OpenCV库文件。这些包括动态链接库(.dll)、头文件(.h)，以及可能的静态库(.lib)等资源，可用于开发和运行依赖于OpenCV的应用程序。在Windows环境下，将相应的.dll文件放置到系统路径或项目目录下即可使用该版本的功能特性，在32位环境中进行计算机视觉项目的快速启动与实施。