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OpenCV 4.1.2 缓存文件 (opencv-4.1.2.cache ffmpeg)

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简介：
简介：本缓存文件为OpenCV 4.1.2版本的构建资源包，包含了编译所需的依赖信息和配置数据，特别针对FFmpeg进行了优化集成。 1. 解压后，请将 .cache 文件夹放入 opencv-4.1.2/ 目录下，并与 3rdparty/ 和 license 同级。 2. 再次直接进行 cmake 配置即可，无需在线下载 ffmpeg 或 IPPICV 包。 3. 此方法完全适用于 OpenCV 4.1.2 版本。如果其他版本运行时出现问题，请查看 CMakeDownloadLog.txt 文件并重新下载相应的文件替换原有文件。 4. 如果从 GitHub 下载速度慢或下载失败，可以尝试在 hosts 文件中添加：151.101.108.133 raw.githubusercontent.com

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  • OpenCV 4.1.2 缓存文件 (opencv-4.1.2.cache ffmpeg)
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    简介：本缓存文件为OpenCV 4.1.2版本的构建资源包，包含了编译所需的依赖信息和配置数据，特别针对FFmpeg进行了优化集成。 1. 解压后，请将 .cache 文件夹放入 opencv-4.1.2/ 目录下，并与 3rdparty/ 和 license 同级。 2. 再次直接进行 cmake 配置即可，无需在线下载 ffmpeg 或 IPPICV 包。 3. 此方法完全适用于 OpenCV 4.1.2 版本。如果其他版本运行时出现问题，请查看 CMakeDownloadLog.txt 文件并重新下载相应的文件替换原有文件。 4. 如果从 GitHub 下载速度慢或下载失败，可以尝试在 hosts 文件中添加：151.101.108.133 raw.githubusercontent.com
     
  • OpenCV 4.1.2
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    简介：OpenCV 4.1.2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，广泛应用于图像处理、视频捕捉与分析等领域。 OpenCV安装包版本为4.1.2，方便用户直接下载使用而无需编译。作为开源的机器视觉算法库，OpenCV越来越受欢迎，并且今年更新频繁，新增了许多算法功能。欢迎大家共同学习讨论。
     
  • OpenCV 4.1.2 相关资源
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    本简介提供关于OpenCV 4.1.2版本的相关资源信息，包括文档、教程和示例代码等，帮助开发者快速上手并深入学习计算机视觉技术。 OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉和机器学习领域广泛应用的一个强大工具，它提供了丰富的函数和模块用于处理图像和视频数据。本资源压缩包针对的是OpenCV 4.1.2版本，包含了离线安装所需的一些关键组件和附加模块。 **OpenCV 4.1.2**：这是该库的稳定版本，在4.x系列中引入了许多改进和新特性。这个版本包括更快的计算性能、更多的预训练模型以及对深度学习框架的支持增强。它提供了一个跨平台的API，可用于C++、Python、Java等多种编程语言。 **OpenCV_contrib 4.1.2**：这是一个扩展模块仓库，包含未纳入核心OpenCV库的实验性或第三方功能。这些模块通常处于开发阶段，但包含了如对象检测、文字识别和背景分割等有用的功能，在特定项目中可能非常实用。 **ippicv**：Intel Performance Primitives Image Processing Library (IPP ICV) 是一个高性能图像处理库，由Intel提供。它为OpenCV提供了优化的图像处理算法，特别是在多核CPU上能显著提升处理速度。ippicv是OpenCV依赖的一部分，确保了在Intel硬件上的高效运行。 **Ade**：这是一个用于稀疏和动态图处理的库，在计算机视觉领域中特别适用于图像描述和语义理解中的复杂依赖关系和数据结构处理，支持OpenCV的功能扩展。 **Boostdesc**：这是基于Boost库实现的一组特征描述符，包含BRISK、BRIEF 和ORB等工具。这些用于图像匹配和特征检测的描述符是计算机视觉的基础工具之一。 **Vgg**：VGG是一类著名的卷积神经网络（CNN）架构，在图像分类和物体检测任务中表现出色。OpenCV中的相关模块可能包括预训练模型或实现代码，支持高级应用需求。 **Face_landmark_model.dat**：该文件包含面部地标检测模型，用于识别人脸并定位关键点如眼睛、鼻子和嘴等。这在人脸识别、表情分析或者虚拟现实项目中非常有用。 这个压缩包提供了OpenCV 4.1.2及其附加模块的完整离线安装资源，涵盖了从基本图像处理到高级计算机视觉任务的功能需求。对于开发者来说，在没有网络连接的情况下可以快速搭建和使用OpenCV环境，进行图像分析、识别及深度学习等项目。
     
  • OpenCV-4.1.2-Windows-EXE安装版
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    OpenCV-4.1.2-Windows-EXE安装版是一款专为Windows系统设计的计算机视觉库软件，提供图形处理和机器学习功能，适用于开发复杂的实时图像处理应用。 下载完成后会得到一个exe文件。由于国内官网的下载速度较慢，因此上传了该文件。安装后可以将其配置到VS里，并且它支持非GNU编译器与Qt的配合使用。
     
  • opencv-python-4.1.2+contrib-cp38-cp38-win_amd64
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    这是一个Python包，具体来说是OpenCV库的Windows版本，适用于Python 3.8环境，支持计算机视觉任务。包含主要功能和扩展模块Contrib。 opencv_python-4.1.2+contrib-cp38-cp38-win_amd64 python包 这段文字描述了一个特定版本的Python包，即opencv_python-4.1.2+contrib-cp38-cp38-win_amd64。
     
  • poi-ooxml-4.1.2.jar 文件
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    poi-ooxml-4.1.2.jar 是Apache POI项目中的一个Java库文件，用于操作Microsoft Office格式（如Word, Excel和PowerPoint）的文档。此版本提供对Office Open XML格式的支持。 Java读取Excel时使用XSSFWorkbook对象进行实现。
     
  • TCPreplay 4.1.2
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    TCPreplay是一款开源工具，用于在网络测试中回放预捕获的数据包。最新版本4.1.2提供了增强的功能和性能改进，支持更广泛的网络协议和场景模拟。 TCPreplay 4.1.2 是一个在Linux环境下广泛使用的网络流量回放工具，它允许用户重放捕获的TCP/IP数据包，以便于进行网络分析、测试以及性能基准测试。该版本适用于32位和64位系统，并依赖于libpcap 1.8.1库来执行其核心功能。 libpcap是开源的数据包捕获库，它为开发者提供了在不同操作系统上抓取网络流量的能力。libpcap 1.8.1是一个稳定版本，包含了一些重要的改进和错误修复，以提高数据包捕获的效率与准确性。 安装TCPreplay 4.1.2之前，请确保系统已安装了libpcap-dev库。此开发库包括编译依赖于libpcap软件（如TCPreplay）所需的头文件及库文件。在大多数Linux发行版中，可以通过相应的包管理器来安装它： ```bash sudo apt-get install libpcap-dev # 对于Ubuntu/Debian系统 sudo yum install libpcap-devel # 对于CentOS/RHEL系统 sudo dnf install libpcap-devel # 对于Fedora系统 ``` 在libpcap-dev库安装完成后，可以开始TCPreplay 4.1.2的安装。首先解压tcpreplay-4.1.0.tar.gz文件，并进入该目录： ```bash tar -zxvf tcpreplay-4.1.0.tar.gz cd tcpreplay-4.1.0 ``` 然后，运行.configure脚本来配置编译选项，以检查系统环境并生成Makefile。此步骤将检测系统的依赖项，并确定最佳的编译设置： ```bash ./configure ``` 接下来使用`make`命令进行软件编译： ```bash make ``` 成功编译后，可以通过执行以下命令安装TCPreplay到系统路径中，以实现全局访问： ```bash sudo make install ``` 在安装过程中可能会遇到权限问题或其他依赖项的问题。如果出现任何错误，请根据提示解决这些问题。完成安装之后，可以运行`tcpreplay --help`来验证是否成功安装。 附带的“安装说明.txt”文件包含了更详细的步骤和可能遇到的问题解决方案，包括如何处理特定编译错误、配置选项的具体信息以及针对不同系统的注意事项。建议仔细阅读该文档以确保顺利进行安装过程。 TCPreplay 4.1.2结合libpcap 1.8.1提供了一套强大的工具来在网络测试及分析中回放和操作捕获的网络流量，通过正确地配置这两个组件，用户可以有效地模拟网络负载，并评估网络设备与应用程序的表现。
     
  • 在编译opencv-contrib 4.1.2 的 xfeatures2d 时解决网络相关问题的文件
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    本文件详细记录了在构建OpenCV 4.1.2扩展模块xfeatures2d过程中遇到并解决的一系列与网络相关的技术难题，为开发者提供了宝贵的参考和指导。 在使用OpenCV contrib版本4.1.2编译xfeatures2d模块时遇到网络问题的解决方法。
     
  • 编译 OpenCV 4.5.1 的 CUDA cache 文件
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    本教程详细介绍如何从源代码编译OpenCV 4.5.1版本的CUDA缓存文件，适用于需要集成GPU加速功能的开发者。 在IT行业中，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的工具集，它包含了众多用于图像处理和计算机视觉的函数。该库支持多种平台，包括Windows、Linux、Mac OS以及Android和iOS等移动平台。 CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台与编程模型，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速各种任务，如图像处理和深度学习。在OpenCV中集成CUDA功能可以显著提高图像处理的速度，尤其是在处理大量数据或运行复杂算法时更为明显。从版本4.5.1开始，OpenCV引入了对CUDA的优化支持，使得开发人员能够利用现代GPU的强大并行计算能力来创建高效的应用程序。 “编译OpenCV 4.5.1 CUDA缓存文件”意味着需要生成特定于CUDA的预构建模块，并创建一个缓存文件。这个过程可以加快后续项目的配置和构建速度，因为不需要重复编译已经完成的部分，从而节省时间和资源。 为了使用这些功能并启用CUDA支持，在开发环境中进行以下步骤是必要的： 1. **安装依赖**：确保系统上已正确安装了NVIDIA的CUDA Toolkit以及cuDNN（如果需要深度学习功能）。这些可以从NVIDIA官方网站获取和安装。 2. **下载源码**：从OpenCV官方发布的版本中下载4.5.1版的源代码。 3. **配置编译选项**：使用CMake工具来设置编译选项，开启CUDA支持。在CMake的配置过程中，找到WITH_CUDA选项并将其设为ON。 4. **执行编译与链接操作**：指定正确的编译器和链接器路径后，运行make命令进行实际编译工作。这一步骤将生成包含CUDA相关缓存文件的输出。 5. **安装及测试**：完成所有步骤之后，把构建好的库文件安装到系统中，并编写一些简单的程序来验证CUDA功能是否可以正常运作。 在开发实践中了解如何配置和使用这些预编译模块对于提高效率非常重要。掌握OpenCV与CUDA结合使用的技巧可以帮助开发者创建出更高效的计算机视觉应用，在实时处理及大规模数据集场景下尤其有用。因此，深入了解并实践OpenCV 4.5.1的CUDA功能对提升IT专业技能具有重要意义。
     
  • GCC 4.1.2.tar.gz
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    GCC 4.1.2.tar.gz 是GNU编译器套件（GCC）版本4.1.2的源代码压缩包，适用于多种编程语言和操作系统平台。 在虚拟机上搭建1AMP时，在编译Apache的过程中发现缺少了一个文件。