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OpenCV编译 VGG生成的vgg_generated_80等文件已打包

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简介：
本资源提供OpenCV编译所需VGG模型生成的相关文件（如vgg_generated_80）的压缩包下载，便于快速集成和使用。 在编译 opencv_contrib-4.2.0.zip 期间需要下载一些文件，并将这些文件解压后放置到 ..\opencv\sources\.cache 文件夹中以替换相应的路径。请确保版本和路径（adedata, ffmpeg, ippicv, text.txt, xfeatures2d）正确无误。

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  • OpenCV编译 VGG生成的vgg_generated_80等文件已打包
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    本资源提供OpenCV编译所需VGG模型生成的相关文件（如vgg_generated_80）的压缩包下载，便于快速集成和使用。 在编译 opencv_contrib-4.2.0.zip 期间需要下载一些文件，并将这些文件解压后放置到 ..\opencv\sources\.cache 文件夹中以替换相应的路径。请确保版本和路径（adedata, ffmpeg, ippicv, text.txt, xfeatures2d）正确无误。
     
  • 已编译的OpenCV依赖库打包为opencv-depend.tar.gz
    优质
    本资源提供已编译的OpenCV所需依赖库，封装于压缩包opencv-depend.tar.gz中，便于开发者快速集成与使用。 移植OpenCV的同时还需要移植一些依赖库，主要包括ffmpeg、libjpeg、libpng、libx264、libxvid、yasm和zlib这些库文件及其打包。
     
  • 已编译的 OpenCV 库文件
    优质
    本资源提供预编译的OpenCV库文件，便于开发者快速集成计算机视觉功能至项目中，无需自行编译，简化开发流程。 编译好的OpenCV库包含两个主要部分：include文件夹和lib文件夹。
     
  • libexif编译生成的文件包
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    Libexif是一款用于处理JPEG图像中EXIF数据的库。本文件包包含通过源码编译得到的所有动态链接库、头文件及示例程序，便于开发者快速集成和使用。 libexif 是一个用 C 语言编写的库，用于读取数码相机照片中的 EXIF 信息，支持多种平台。在 Windows 系统下经过测试确认可以使用编译后的 .h、.lib 和 .dll 文件。
     
  • OpenCV-4.5.5编译生成的JAR包及Linux平台的SO文件
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    本资源提供OpenCV 4.5.5版本在Java环境下的JAR包以及适用于Linux系统的动态链接库(SO文件)，便于开发者快速集成到项目中使用。 OpenCV 4.5.5版本编译后的成果包括Java所需的jar包以及适用于Linux平台的so文件。
     
  • 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。
     
  • 已编译的OpenCV库（lib/dll）和头文件
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    简介：本资源提供预编译的OpenCV库文件（包括.lib和.dll文件），以及必要的头文件，便于用户快速集成OpenCV进行计算机视觉应用开发。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的框架，主要用于图像处理和计算机视觉任务。这个压缩包包含的是OpenCV 2.3.1版本，这是一个在2012年发布的稳定版本，提供了丰富的功能和优化的性能。此版本适用于不同的操作系统和架构，包括Windows 32位（Win32）以及64位（X64）环境，并且包含了调试（debug）和发布（release）两种配置。 lib文件夹下的库文件是编译好的静态库(.lib)和动态库(.dll)，它们构成了OpenCV的核心部分。静态库在编译时会被链接到目标程序中，而动态库则在运行时被加载。通常会提供这两种类型以满足不同项目的需求：调试版本(_debug)用于开发阶段，有助于代码调试；发布版本(_release)则用于最终产品，优化了性能并减小了程序体积。 dll文件夹中的.dll文件是动态链接库，在执行OpenCV程序时必不可少。它们包含了实现各种函数和类的OpenCV功能模块，并在需要特定计算机视觉操作时被调用。确保与应用程序对应的架构（32位或64位）和配置（debug或release）一致，否则可能会导致运行错误。 头文件指的是OpenCV的.h文件，这些文件包含着库中所有函数声明、类定义和其他接口信息。开发者在编写代码时需要包括这些头文件以使用OpenCV的功能。例如，`#include `将引入OpenCV的主要功能模块。根据模块化结构的不同子目录分布着这些头文件，如核心（core）、图像处理(imgproc)、用户界面(highgui)等。 在实际开发中，这个压缩包可以极大地简化OpenCV的集成过程。开发者可以直接把这些库和头文件添加到项目路径下，无需从源码编译OpenCV，从而节省了大量的时间和精力。尽管2.3.1版本是一个较早的版本，但其基本功能仍然广泛应用于许多项目之中。 此压缩包为Windows平台上的OpenCV开发提供了便捷的一站式解决方案，包含了不同环境和配置下的库文件、动态链接库以及头文件，便于开发者快速在自己的项目中启用OpenCV的功能。然而为了获取最新的特性和优化建议，在可能的情况下升级到更高版本的OpenCV。
     
  • (已编译的) OpenCV 3.4.1_contrib
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    OpenCV 3.4.1_contrib是开源计算机视觉库OpenCV的一个扩展模块，包含额外的图像和视频处理功能，适用于复杂项目的研究与开发。 环境：Windows 10 + Visual Studio 2015 + OpenCV 3.4.1 _ contrib，已通过调试和发布模式测试并正常运行。