Advertisement

OpenCV-3.4.1-vc14 vc15

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供OpenCV 3.4.1库文件，适用于Visual Studio 2017 (vc14) 和 Visual Studio 2019 (vc15)开发环境，助力计算机视觉项目快速启动。 OpenCV-3.4.1是一个较新的版本，解压后即可使用。操作方法可以自行在互联网上搜索或参考相关博客文章。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • OpenCV-3.4.1-vc14 vc15
    优质
    本资源提供OpenCV 3.4.1库文件，适用于Visual Studio 2017 (vc14) 和 Visual Studio 2019 (vc15)开发环境，助力计算机视觉项目快速启动。 OpenCV-3.4.1是一个较新的版本，解压后即可使用。操作方法可以自行在互联网上搜索或参考相关博客文章。
     
  • OpenCV-3.4.15-vc14 vc15.exe
    优质
    这是一个针对Visual Studio 2017 (vc14)和2019 (vc15)编译环境的OpenCV 3.4.15安装包，用于快速集成计算机视觉功能到Windows平台的应用程序中。 OpenCV（开源计算机视觉库）是广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的一个强大工具，它提供了丰富的API，并支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等。该库包含了最新的特性和优化，以满足开发者在图像处理、特征检测、对象识别及深度学习等多个方面的需求。 OpenCV自诞生以来不断累积了众多实用的功能和工具，在诸如图像处理、视频分析、特征提取与物体检测等领域中广泛应用。作为重要版本的3.4.15版延续了一贯的优势，同时引入了许多新特性和改进。 该版本支持多种编程语言，其中C++和Python最为常用。它为开发者提供了大量的现成函数和模块，使得图像及视频处理更为高效便捷。在图像处理方面，OpenCV包括但不限于滤波、几何变换、颜色空间转换与直方图处理等众多功能，帮助从原始数据中提取有用信息并奠定后续分析的基础。 特征检测是另一个亮点领域。它包含多种算法如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（定向快速二进制）及BRISK（高效二值鲁棒独立相似性键点），用于识别图像中的关键点及其局部描述，这对于任务如图像匹配和场景重建至关重要。 在对象识别领域，OpenCV提供了一系列机器学习与深度学习工具，包括支持向量机(SVM)、随机森林以及神经网络等模型构建及训练功能。此外还集成了TensorFlow、Caffe等深度学习框架以供开发者利用这些技术进行复杂物体的识别和分类任务。 对于当前计算机视觉领域的前沿技术——深度学习而言，OpenCV同样提供了相应的支持。它包括一些模块来直接在库中创建并运行深度神经网络，用于处理图像识别及分割等问题。 此外，性能优化是该库的一大特色：其底层实现了高效的算法与数据结构，在大量数据处理时能够满足实时需求，这对如视频流分析或机器人视觉等应用场景来说至关重要。 除了技术层面的优势外，OpenCV还拥有庞大的用户和开发者社区。这个开源项目鼓励代码贡献、经验分享及问题解决的合作模式加速了项目的进步并提升了其在行业中的影响力与普及度。 使用该库的开发人员通常需要具备一定的编程基础以及计算机视觉知识背景，在实际应用中可根据具体需求选择合适的模块进行开发，通过调用所提供的函数实现复杂功能以专注于创新和算法优化工作。 总之，OpenCV不仅为开发者提供了丰富的工具及资源支持，并且也为研究与实践中的计算机视觉及机器学习领域打下了坚实的基础；随着技术不断进步，该库也将持续更新并提供更多便利和支持给广大使用者。
     
  • OpenCV-3.3.0-VC14.rar
    优质
    该资源为OpenCV 3.3.0版本的Windows Visual Studio 2015编译库，方便开发者快速集成计算机视觉功能到项目中。 对于OpenCV 3.3.0的Windows安装包，可以直接使用。如果要通过Java进行开发，则可以在安装目录里找到所需的jar文件。
     
  • OpenCV 3.4.1包
    优质
    OpenCV 3.4.1包是一款功能强大的开源计算机视觉库，提供广泛的算法和数据结构用于实时视觉分析、图像处理及机器学习应用。 OpenCV 3.4.1是一个功能强大的开源计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析等领域。它提供了大量的函数和工具来简化各种常见的计算机视觉任务，并支持多种编程语言接口。使用此版本的开发者可以利用其丰富的特性进行高效开发工作。
     
  • OpenCV-3.4.1 JAR包
    优质
    简介：OpenCV-3.4.1 JAR包是专为Java开发者设计的计算机视觉库，提供了图像和视频处理、特征检测等功能。 OpenCV是一个基于BSD许可的跨平台计算机视觉库，可以在Linux、Windows、Android和Mac OS等多种操作系统上运行。这个jar包是最新版本的。
     
  • OpenCV与MexOpenCV 3.4.1
    优质
    本项目专注于使用OpenCV库进行图像处理和计算机视觉编程，并提供MexOpenCV在MATLAB中的应用实例，适用于版本3.4.1。 opencv与mexopencv 3.4.1在matlab2018b、win10和vs2015环境下可用。
     
  • OpenCV-3.4.1-Windows版
    优质
    OpenCV-3.4.1-Windows版是一款功能强大的开源计算机视觉库，适用于Windows系统，支持多种图像和视频处理操作，广泛应用于机器学习、机器人技术等领域。 由于OpenCV官网的下载速度较慢，我整理了一些常用的版本供国内用户下载。这里提供的是Windows版的Opencv-3.4.1，其他版本的信息请参阅我的博客文章。
     
  • OpenCV 3.4.1版本
    优质
    简介：OpenCV 3.4.1是开源计算机视觉库的重大更新版，提供了广泛的C++函数和模块用于实时视觉处理、图像与视频分析。 OpenCV（开源计算机视觉库）是广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的强大工具，提供了丰富的函数和算法来处理和分析图像数据。标题中的OpenCV 3.4.1指的是该库的第3.4.1版本，这是一个稳定且功能强大的版本，在2018年发布。 此版本的主要特点与功能包括： 一、图像及视频处理：支持多种格式，并可执行读取、显示等基本操作。此外还提供一系列滤波器如高斯滤波和边缘检测算法如Canny方法。 二、特征提取匹配：内置SIFT，SURF等多种特征描述符用于图像间的特征比对与物体识别。 三、机器学习和深度学习支持：集成多种经典算法，并支持DNN模块以执行预训练的神经网络模型（例如TensorFlow或Caffe）。 四、目标检测功能：包括Haar级联分类器，HOG及基于深度学习的目标检测方法SSD和YOLO等。 五、图像拼接与全景图生成：提供用于创建全景视图的技术如图像对齐和融合算法； 六、实时增强现实应用开发支持：处理摄像头输入以实现追踪分析等功能； 七、三维重建能力：通过立体视觉技术进行基础的3D模型构建； 八、人脸识别及检测功能：集成预训练的人脸识别与检测模型。 文中提到的“集合微软官网VC VC系列开发”，表明OpenCV可在Visual Studio（简称VS）环境下运行，具体指代的是2015和2017版本。安装文件则为这两个环境准备了相应的库文件，方便开发者在Windows上快速搭建起开发环境并开始项目工作。 综上所述, OpenCV 3.4.1是一款功能完备、易于集成的计算机视觉工具包，适用于多种图像处理任务及机器学习和深度学习相关的应用。
     
  • OpenCV-MinGW-Build-x64-OpenCV-3.4.1.zip
    优质
    这是一个包含OpenCV 3.4.1库的压缩文件，适用于使用MinGW编译器在64位Windows系统上进行计算机视觉项目开发。 编译好的OpenCV3.4.1压缩包可以直接配置使用，并以0积分下载。
     
  • OpenCV-3.2.0-vc14 安装包
    优质
    OpenCV-3.2.0-vc14安装包是一款针对Visual Studio 2015编译的计算机视觉库，适用于Windows平台进行图像和视频处理开发。 由于直接在官网下载速度较慢，因此提供 openCV-3.2.0-vc14 安装包的百度云下载链接。