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OpenCV-2.4.13.zip

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简介：
OpenCV-2.4.13.zip 是包含计算机视觉库 OpenCV 2.4.13 版本源代码和相关文件的压缩包，适用于开发人员进行图像处理、视频捕捉等项目的编程工作。 OpenCV的全称是“Open Source Computer Vision Library”。它是一个基于BSD许可（开源）发行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。

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  • OpenCV-2.4.13.zip
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    OpenCV-2.4.13.zip 是包含计算机视觉库 OpenCV 2.4.13 版本源代码和相关文件的压缩包，适用于开发人员进行图像处理、视频捕捉等项目的编程工作。 OpenCV的全称是“Open Source Computer Vision Library”。它是一个基于BSD许可（开源）发行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。
     
  • OpenCV 2.4.13
    优质
    OpenCV 2.4.13是一款功能强大的开源计算机视觉库，支持多种编程语言和操作系统，适用于图像处理、视频分析及机器学习等多种应用场景。 文章介绍了在Qt环境下配置opencv的详细步骤（使用的是Qt5.8与opencv2.4.13版本）。
     
  • OpenCV-2.4.13
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    OpenCV-2.4.13是一款功能强大的开源计算机视觉库，提供数百种算法用于图像和视频处理、分析等，广泛应用于机器人技术、医学影像分析等领域。 opencv-2.4.13
     
  • OpenCV-2.4.13-Windows版
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    OpenCV 2.4.13 Windows版是一款专为Windows系统设计的开源计算机视觉库，支持多种图像和视频处理功能，适用于开发复杂的实时视觉应用。 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-2.4.13，其他版本的信息请参阅我的博客文章。
     
  • Linux版OpenCV-2.4.13库
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    Linux版OpenCV-2.4.13库是一款专为Linux系统设计的开源计算机视觉软件包，支持图像处理与分析、特征检测等众多功能。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台工具包，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在Linux操作系统环境中使用的“opencv-2.4.13”版本中，提供了多种动态链接库文件以支持其运行。 1. **libopencv_core.so**: 这是OpenCV的核心库，包含基本的数据结构（如Mat类）以及基础数学运算功能，例如矩阵乘法、向量操作等。它还包含了图像的基本处理方法，包括复制、裁剪和转换等。 2. **libopencv_imgproc.so**: 用于提供广泛的图像处理算法的库，涵盖了滤波器应用、颜色空间转换、几何变换（如旋转、缩放和平移）、边缘检测以及直方图操作等功能。 3. **libopencv_highgui.so**: 高级图形用户界面库，主要用于显示和与用户的交互。它封装了窗口管理和键盘鼠标事件处理功能，并支持多种图像格式的读写。 4. **libopencv_ocl.so**: OpenCL库用于GPU并行计算，在OpenCV 2.4.13版本中开始得到支持，允许部分任务加速在GPU上执行，从而提高性能。 5. **libopencv_legacy.so**: 包含了一些旧版功能的库文件。这些函数可能仍在某些旧代码中被使用，但随着新接口推出，开发者应逐渐迁移至更新的功能。 6. **libopencv_contrib.so**: 提供了非核心模块但对特定应用有用的扩展库，如特殊特征检测算法、机器学习模型等。这个库的内容会根据OpenCV版本的更新而变化。 7. **libopencv_calib3d.so**: 用于三维相机标定和重建的库文件，提供了单目及双目相机校准、立体匹配以及3D重建设备等功能支持。 8. **libopencv_features2d.so**: 特征检测与描述符生成库，包含了经典及现代特征检测算法（如SIFT、SURF 和 ORB 等）及其相应的描述子功能。 9. **libopencv_java2413.so**: Java绑定库使Java开发者能够通过JNI调用OpenCV的C++接口，在Java平台上开发计算机视觉应用变得更加容易。 10. **libopencv_ml.so**: 机器学习库，包含了支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等算法用于训练分类器或回归模型的功能模块。 在使用Linux版本的OpenCV时，开发者需要确保系统已安装必要的依赖项，并正确配置环境变量以便程序能够找到这些动态链接库。根据项目需求可以选择性地链接特定库以优化程序体积和运行效率。对于计算机视觉应用的学习与开发而言，熟悉并掌握上述各库的功能至关重要。
     
  • Delphi-OpenCV-master 2.4.13版本
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    Delphi-OpenCV-master 2.4.13版本是一款基于Delphi编程语言封装的开源计算机视觉库OpenCV的集成工具包，适用于开发复杂图像和视频处理应用。 《Delphi与OpenCV结合应用详解》 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个包含多种图像处理和计算机视觉算法的开源库，在机器学习、图像识别及自动驾驶等领域得到广泛应用。版本2.4.13是其历史版本之一，尽管较新版本拥有更多功能，但在某些特定场景下，旧版的稳定性和兼容性可能更优。 本项目“Delphi-OpenCV-master 2.4.13”展示了如何在Delphi编程环境中集成使用OpenCV库。适用于从Delphi 2010到10.3版本的不同开发环境。作为一款强大的面向对象Pascal语言的开发工具，Delphi常用于桌面应用开发，并且通过与OpenCV结合可以利用其丰富的功能。 要在Delphi中运用OpenCV，首先需要安装对应的绑定库，这些库由社区开发者提供，将C++接口转换为Pascal接口以供调用。安装完成后，在组件面板上会出现一系列的摄像头捕获、图像显示等控件，通过拖拽和设置属性可以快速搭建图形用户界面。 项目文件可能包括： 1. 源代码：展示如何在Delphi中导入OpenCV库并使用其函数进行图像处理，例如读取、显示、转换以及滤波操作。 2. 示例程序：提供人脸识别、物体识别及图像分析的实际应用示例，帮助开发者理解这些功能的实现方法。 3. 文档资料：包括README文件等文档，指导如何编译和运行项目，并解释代码的工作原理。 4. 组件与单元库文件：封装了OpenCV功能的自定义Delphi组件或单元，便于在其他项目中复用。 使用OpenCV时需要注意以下几点： 1. 兼容性：确保所使用的OpenCV版本能够兼容当前开发环境中的Delphi版本，避免出现编译错误或运行时问题。 2. 库路径配置：正确设置项目的库路径和链接器选项以找到所需的OpenCV库文件。 3. 异常处理：合理应对可能出现的异常情况，防止程序崩溃。 4. 内存管理：注意C++智能指针与Delphi内存机制之间的交互，避免发生内存泄漏或意外释放等问题。 5. 性能优化：利用多线程和GPU加速等特性来提高代码执行效率。 通过深入研究本项目内容，无论初学者还是经验丰富的开发者都能够掌握OpenCV的基本用法，并在Delphi环境中进行高效的图形处理及计算机视觉开发。
     
  • 基于OpenCV 2.4.13的SURF/SIFT、RANSAC及加权融合技术的图像拼接（VS17）
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    本项目采用Visual Studio 17开发，利用OpenCV 2.4.13库实现图像拼接。通过SURF和SIFT算法提取特征点，并运用RANSAC剔除误差点，最后使用加权融合技术生成无缝全景图。 利用OpenCV-2.4.13与vs2017实现SURF/SIFT + RANSAC + 线性加权融合来完成图像的左右拼接以及上下拼接功能，只需调整adjustMat函数中的参数（代码中是x偏移量，改为y偏移量，并将值替换为rows）。同时，在计算透视变换时需更改Size参数设置为(image02.cols, image02.rows + image01.rows)。整个程序包含详细的注释和每一步的结构展示，并附有示例图片，可以直接运行使用。
     
  • OpenCV-4.5.5.zip/OpenCV-4.5.5.zip
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    这是一份包含计算机视觉库OpenCV 4.5.5版本源代码和相关文件的压缩包，适用于开发人员进行图像处理与分析等工作。 opencv-4.5.5.zip
     
  • 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。