Advertisement

已编译的OpenCV 4.1.1 opencv_contrib.zip

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


简介:
本资源提供已编译的OpenCV 4.1.1及其扩展模块opencv_contrib的Windows版本下载,方便开发者快速集成和使用计算机视觉功能。 《OpenCV4.1.1在VS2019下的编译与应用详解》 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,广泛应用于图像处理、机器学习等领域。本段落将详细介绍如何使用Visual Studio 2019(VS2019)环境和预编译的opencv4.1.1版本,特别是包含opencv_contrib模块的情况下进行Debug模式下的x64交叉编译。 标题中的“已编译的OpenCV4.1.1”意味着我们有预先处理好的OpenCV 4.1.1库文件,这些文件已经包含了所有必要的扩展功能。其中,opencv_contrib是实验性和前沿算法的一个集合模块,例如超分辨率、立体视觉和深度学习等。 在使用这个压缩包之前,请先解压并熟悉关键的文件: - `LICENSE`:这是OpenCV的许可协议。 - `setup_vars_opencv4.cmd`:这是一个批处理脚本,用来设置VS2019所需的环境变量。 - `x64`目录:里面包含了动态链接库(.dll)和静态链接库(.lib),都是针对64位系统的文件。 - `OpenCVConfig-version.cmake` 和 `OpenCVConfig.cmake` 文件提供了CMake构建系统所需的信息,帮助识别头文件路径及库位置等信息。 - `include` 目录:包含了所有需要的头文件。 在VS2019中使用预编译库,请按照以下步骤操作: 1. 运行 `setup_vars_opencv4.cmd` 脚本设置环境变量; 2. 创建一个新的C++项目,并设定目标平台为x64,配置模式设为Debug; 3. 在项目的属性页里添加附加包含目录和库文件的路径。 4. 链接所需的OpenCV库。可以通过在项目属性中的链接器设置中自动完成,也可以手动指定如`opencv_core_debug`、 `opencv_highgui_debug`等。 一旦配置完毕,就可以开始编写使用OpenCV的应用程序了。例如: ```cpp #include #include int main() { cv::Mat img = cv::imread(image.jpg); if (!img.data) { std::cout << 无法打开图片! << std::endl; return -1; } cv::imshow(Image, img); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 这段代码演示了如何使用OpenCV的`imread`函数读取一张图像,用 `imshow` 函数显示出来,并等待用户按键。 除了基本功能之外,OpenCV还提供了如SVM、随机森林等机器学习工具。此外,在opencv_contrib模块中还包括支持深度神经网络(DNN)框架的功能,可以加载预训练的模型来进行诸如图片分类和物体识别的任务。 这个预先编译好的库为开发者提供了一个快速入门计算机视觉及机器学习项目的平台,尤其适合那些希望绕过繁琐编译过程的人。只需简单的配置步骤,在VS2019 Debug x64环境中就可以利用OpenCV的强大功能了。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • OpenCV 4.1.1 opencv_contrib.zip
    优质
    本资源提供已编译的OpenCV 4.1.1及其扩展模块opencv_contrib的Windows版本下载,方便开发者快速集成和使用计算机视觉功能。 《OpenCV4.1.1在VS2019下的编译与应用详解》 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,广泛应用于图像处理、机器学习等领域。本段落将详细介绍如何使用Visual Studio 2019(VS2019)环境和预编译的opencv4.1.1版本,特别是包含opencv_contrib模块的情况下进行Debug模式下的x64交叉编译。 标题中的“已编译的OpenCV4.1.1”意味着我们有预先处理好的OpenCV 4.1.1库文件,这些文件已经包含了所有必要的扩展功能。其中,opencv_contrib是实验性和前沿算法的一个集合模块,例如超分辨率、立体视觉和深度学习等。 在使用这个压缩包之前,请先解压并熟悉关键的文件: - `LICENSE`:这是OpenCV的许可协议。 - `setup_vars_opencv4.cmd`:这是一个批处理脚本,用来设置VS2019所需的环境变量。 - `x64`目录:里面包含了动态链接库(.dll)和静态链接库(.lib),都是针对64位系统的文件。 - `OpenCVConfig-version.cmake` 和 `OpenCVConfig.cmake` 文件提供了CMake构建系统所需的信息,帮助识别头文件路径及库位置等信息。 - `include` 目录:包含了所有需要的头文件。 在VS2019中使用预编译库,请按照以下步骤操作: 1. 运行 `setup_vars_opencv4.cmd` 脚本设置环境变量; 2. 创建一个新的C++项目,并设定目标平台为x64,配置模式设为Debug; 3. 在项目的属性页里添加附加包含目录和库文件的路径。 4. 链接所需的OpenCV库。可以通过在项目属性中的链接器设置中自动完成,也可以手动指定如`opencv_core_debug`、 `opencv_highgui_debug`等。 一旦配置完毕,就可以开始编写使用OpenCV的应用程序了。例如: ```cpp #include #include int main() { cv::Mat img = cv::imread(image.jpg); if (!img.data) { std::cout << 无法打开图片! << std::endl; return -1; } cv::imshow(Image, img); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 这段代码演示了如何使用OpenCV的`imread`函数读取一张图像,用 `imshow` 函数显示出来,并等待用户按键。 除了基本功能之外,OpenCV还提供了如SVM、随机森林等机器学习工具。此外,在opencv_contrib模块中还包括支持深度神经网络(DNN)框架的功能,可以加载预训练的模型来进行诸如图片分类和物体识别的任务。 这个预先编译好的库为开发者提供了一个快速入门计算机视觉及机器学习项目的平台,尤其适合那些希望绕过繁琐编译过程的人。只需简单的配置步骤,在VS2019 Debug x64环境中就可以利用OpenCV的强大功能了。
  • () OpenCV 3.4.1_contrib
    优质
    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。
  • OpenCV 2.0(
    优质
    OpenCV 2.0是一款经过预编译的开源计算机视觉库,广泛应用于图像和视频处理领域。它提供大量的函数与工具,方便开发者进行实时视觉分析与机器学习项目开发。 直接修改系统的环境变量就可以使用了,免去了重新编译的麻烦。
  • OpenCV Contrib 3.2.0
    优质
    已编译的OpenCV Contrib 3.2.0 是指针对计算机视觉应用优化的开源软件库OpenCV的贡献模块版本3.2.0的预编译文件,便于开发者直接使用高级功能和算法。 在OpenCV 3.0版本之前可以直接使用SIFT和SURF等功能,但在3.0之后的版本里这些功能被移到了nonfree.hpp中,并且需要额外配置opencv_contrib。在此之前我几乎把cmake用吐血了。希望我的经验可以帮助到有需要的小伙伴。请注意,OpenCV的版本要与opencv_contrib相对应!
  • OpenCV依赖库
    优质
    已编译的OpenCV依赖库提供了一系列预编译的软件包,旨在简化计算机视觉应用开发中的OpenCV集成过程。这些资源节省了开发者的时间与精力,支持快速原型设计和项目部署。 在交叉编译OpenCV之前需要先交叉编译一些依赖库,这些已经完成的依赖库可用于后续的OpenCV交叉编译过程。包括:ffmpeg、libjpeg、libpng、libx264、libxvid、yasm和zlib。
  • 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。
  • QT5中OpenCV
    优质
    简介:本文档介绍了在Qt5环境下如何使用预编译的OpenCV库进行开发。包括配置步骤、常见问题解决及示例代码展示,帮助开发者快速上手集成。 亲自试用没问题。
  • 在Win10下使用VS2017C++opencv+contrib 4.1.1模块
    优质
    本教程详细介绍了如何在Windows 10操作系统中配置Visual Studio 2017环境,以便编译和安装OpenCV及其扩展Contrib库版本4.1.1。 在Win10下使用VS2017编译的C++模块已经测试过,在debug64和release64配置下均可正常使用。此外,该模块已支持nonfree配置,并且可以使用sift等功能。
  • 验证QtOpenCV
    优质
    本项目旨在提供一个详尽指南,介绍如何在Qt开发环境中成功编译和集成OpenCV库,适用于需要结合图像处理功能进行软件开发的技术人员。 我已经成功使用了通过Qt编译的OpenCV库,并且它运行良好。
  • OpenCV 4.1.1 完整(包含 Opencv411-contrib 拓展模块),通过 CMake 和 VS2019 完成,可直接使用
    优质
    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。