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OpenCV 4.6 Windows C++ EXE

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简介:
本项目基于OpenCV 4.6版本,在Windows环境下使用C++开发并编译成独立可执行文件(EXE),适用于计算机视觉应用快速部署。 OpenCV是一个基于Apache2.0许可的开源跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以在Linux、Windows、Android和Mac OS等多种操作系统上运行。它轻量级且高效,由一系列C函数和少量C++类构成,并提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的许多通用算法。OpenCV使用C++编写,支持多种编程语言接口(包括但不限于C++、Python、Java和MATLAB),并适用于Windows、Linux、Android和Mac OS等多种平台。它主要面向实时视觉应用,并在可能的情况下利用MMX和SSE指令集优化性能。此外,OpenCV还为C#、Ch以及GO等语言提供了支持。

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客服
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  • OpenCV 4.6 Windows C++ EXE
    优质
    本项目基于OpenCV 4.6版本,在Windows环境下使用C++开发并编译成独立可执行文件(EXE),适用于计算机视觉应用快速部署。 OpenCV是一个基于Apache2.0许可的开源跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以在Linux、Windows、Android和Mac OS等多种操作系统上运行。它轻量级且高效,由一系列C函数和少量C++类构成,并提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的许多通用算法。OpenCV使用C++编写,支持多种编程语言接口(包括但不限于C++、Python、Java和MATLAB),并适用于Windows、Linux、Android和Mac OS等多种平台。它主要面向实时视觉应用,并在可能的情况下利用MMX和SSE指令集优化性能。此外,OpenCV还为C#、Ch以及GO等语言提供了支持。
  • PGAdmin4-4.6-x86.exe
    优质
    PGAdmin4-4.6-x86.exe是适用于32位Windows系统的PostgreSQL数据库管理工具PGAdmin 4的安装程序,版本为4.6。 pgAdmin4-4.6-x86.exe 客户端的 Web 页面执行功能比 pgAdmin3 更好用。
  • OpenCV-4.1.2-Windows-EXE安装版
    优质
    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-3.0.0.exe
    优质
    OpenCV-3.0.0.exe 是OpenCV计算机视觉库的安装程序,适用于开发人员和研究人员进行图像处理、视频捕捉与分析等任务。 opencv-3.0.0.exe在VS2013版本上已亲测可用。
  • OpenCV-4.5.2-vc14_vc15.exe
    优质
    OpenCV-4.5.2-vc14_vc15.exe 是一个用于Windows系统的可执行文件,它提供了安装最新版OpenCV库的功能,适用于Visual Studio 2015和2017的开发环境。 opencv-4.5.2-vc14_vc15
  • 在VS2019中编译WindowsC++ OpenCV 4.8及opencv-contrib
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    本教程详细介绍了如何使用Visual Studio 2019编译Windows版的OpenCV 4.8及其贡献模块,涵盖环境配置与编译过程。 在Windows环境下开发C++应用并利用OpenCV库是一个常见的需求。OpenCV是一个强大的计算机视觉库,它提供了许多用于图像处理、计算机视觉以及机器学习的函数。本篇文章将详细介绍如何在Windows系统上使用CMake和Visual Studio 2019(VS2019)来编译OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块。 你需要确保已经安装了以下软件: 1. **Visual Studio 2019**:Microsoft的集成开发环境(IDE),支持C++项目开发。 2. **CMake**:一个跨平台的自动化构建系统,用于管理项目构建过程。 3. **Git**:版本控制系统,用于下载OpenCV源代码。 4. **OpenCV 4.8.0**:官方OpenCV库可以从GitHub上获取。 5. **opencv_contrib**:OpenCV的扩展模块包含额外的功能和算法。 编译步骤如下: 1. **下载源代码**:使用Git克隆OpenCV和opencv_contrib仓库到本地。运行以下命令: ``` git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 2. **设置CMake**:打开CMake,指定源代码目录(即上述两个仓库的根目录)和构建目录。构建目录是新建的一个空文件夹,用于存放生成的解决方案和编译结果。 3. **配置CMake**:在CMake的GUI中,设置编译选项。确保以下选项被选中: - `BUILD_opencv_world` - `WITH_CUDA`(如果你的系统支持CUDA并希望使用GPU加速) - `OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH` 指向opencv_contrib的`modules`目录 还可以根据需要选择其他模块,如`BUILD 示例`, `WITH_QT`等。 4. **生成项目文件**:点击CMake的“Configure”按钮,然后根据提示选择Visual Studio版本(例如,选择`Visual Studio 16 2019`和`Win64`以创建64位项目)。配置完成后,再次点击“Generate”生成VS项目文件。 5. **打开并编译项目**:在生成的构建目录下,你会发现一个.sln文件。用VS2019打开它,在解决方案资源管理器中选择所有项目,右键单击并选择“生成”。这将编译OpenCV库及其所有依赖项。 6. **安装OpenCV**:编译完成后,选择解决方案中的`install`项目并生成,这会将编译好的库和头文件复制到指定的安装目录。 7. **配置环境变量**:为了让其他项目能够找到编译后的OpenCV库,你可能需要添加库目录到系统的`PATH`环境变量,并设置指向库安装路径的`OPENCV_DIR`环境变量。 8. **测试编译结果**:编写一个简单的C++程序使用OpenCV的库函数,例如读取和显示图片。确保程序能够成功地进行编译和链接。 通过以上步骤,在Windows环境下你已成功地编译了OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块,并且已经准备好在VS2019中利用它们进行C++开发。这个过程可能会遇到一些问题,如依赖库的缺失或版本不兼容等,但只要你按照正确的步骤并解决这些问题,最终都能顺利完成编译工作。
  • ePass 1000 4.6 Windows 10 中文驱动程序
    优质
    ePass 1000 4.6 Windows 10 中文驱动程序是为适用于Windows 10操作系统的ePass 1000智能卡提供支持的软件,能够帮助用户在使用该智能卡时实现安全的身份验证和数据加密功能。 用于EPAS S1000系列电子锁的eps1k_pri_SimpChinese.exe驱动包适用于智能卡登录系统或VPN环境。实测显示,在Windows 10 x64操作系统下安装此驱动包可以正常使用。
  • 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。
  • Fiddler 4.6
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    Fiddler是一款强大的web调试代理工具,帮助开发者监控和操控其电脑与互联网之间的HTTP/HTTPS通信。版本4.6带来了多项改进和新功能,优化了用户体验。 Fiddler是一个HTTP协议调试代理工具,它可以记录并检查你电脑与互联网之间的所有HTTP通讯,并设置断点来查看“进出”Fiddler的所有数据。
  • GROMACS 4.6
    优质
    GROMACS 4.6是一款广泛使用的分子动力学模拟软件,特别适用于生物物理化学中复杂体系的高效模拟。 《GROMACS4.6:分子动力学模拟的利器》 GROMACS(Grand Unified Molecular Simulation Architecture for Chemical Systems)是一款广泛应用于生物物理领域的开源分子动力学软件。作为其重要版本,GROMACS 4.6是研究分子系统动态行为的理想工具,在蛋白质、核酸及其他生物大分子的研究中发挥着关键作用。 通过模拟原子和分子随时间的运动来探究它们的动态性质,即为分子动力学方法。GROMACS 4.6在速度与精度上进行了多项改进优化,采用了高效的数值算法及并行计算技术,能够处理包含成千上万原子的大规模系统。 使用GROMACS 4.6可以执行以下操作: 1. **系统准备**:软件提供构建水化膜、添加离子和能量最小化的功能来帮助用户创建符合实验或理论预期的初始配置。 2. **分子动力学模拟**:支持多种力场,如AMBER、CHARMM及OPLS等描述分子间相互作用。通过选择合适的力量模型进行MD(Molecular Dynamics)模拟,探究系统在不同条件下的行为变化。 3. **并行计算**:利用MPI和OpenMP技术实现GROMACS 4.6的多核CPU与GPU上的并行运算能力,显著提高了计算效率。 4. **分析工具**:内置丰富的后处理软件用于计算径向分布函数、自相关函数及结构因子等,帮助用户深入理解系统的时间演化及其统计特性。 5. **可视化支持**:GROMACS能够兼容VMD和PyMOL等图形显示程序,使用户可以直观地查看并解释模拟结果。 6. **性能提升**:相较于前一版本,在代码优化与内存管理方面进行了升级改进,确保在处理大规模模型时的稳定性和高效性。 7. **社区支持**:活跃的研究者社群和开发团队持续提供更新及文档帮助,解决了用户使用过程中遇到的问题。 GROMACS 4.6对于生物科学、药物设计以及材料科学研究至关重要。它不仅有助于科学家深入理解分子级别的过程,还在纳米技术和计算生物学领域发挥重要作用。因此,掌握该软件的使用技巧对研究者而言意义重大——无论初学者还是资深专家都能从中获益匪浅,并通过模拟揭示生命现象背后的微观机制。