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已为Win10+VS2017编译好的Opencv4+Contrib x86库

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简介:
这是一个专为Windows 10系统及Visual Studio 2017环境预编译的OpenCV 4及其扩展包(Contrib)x86版本,方便开发者快速集成和使用。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台计算机视觉库,包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。本段落讨论的是专为Windows 10系统和Visual Studio 2017编译的OpenCV 4.0版本,并集成了额外的“contrib”模块。这个预编译库是针对x86架构设计的,可以直接用于VC++项目中,简化了开发过程。 opencv4指的是OpenCV的第四个主要版本,它引入了许多新特性和改进。例如,提供了更高效的图像处理函数、支持更多的深度学习框架如TensorFlow和Caffe,并且优化了硬件加速功能,尤其是利用Intel的IPP库进行并行计算。 contrib模块是OpenCV的一个附加部分,包含了一些实验性或不稳定的组件,这些组件可能在未来被合并到主库中。这些模块通常包含了最新的研究结果和技术创新成果,如机器学习、物体检测和图像分割等技术。使用这些模块可以让你的项目接触到最前沿的计算机视觉技术。 编译指的是将源代码转化为可执行程序的过程,在Windows上这通常是通过Visual Studio完成的。VS2017是一个流行的集成开发环境(IDE),提供了丰富的调试工具和性能优化选项。在编译OpenCV库时,需要配置许多选项,比如选择目标平台、设置链接器选项以及包含目录和库路径等。 使用VS2017意味着开发者可以利用其集成的环境来快速构建并调试依赖于OpenCV的项目。它支持C++11及更高版本的标准语言特性,这对于充分利用OpenCV的新功能至关重要。 提供的压缩包中可能包含了预编译的动态链接库(.dll)文件。这些文件是运行时所需的,并且包含着OpenCV的核心实现代码。在VC++项目中,开发者需要确保这些库文件能够在程序执行时被找到,通常通过将它们放置于应用程序目录或系统路径下。 include目录则包含了OpenCV和contrib模块的头文件,定义了库中的类、函数以及常量等信息。在编写代码的过程中需要用到这些头文件来使用OpenCV的功能。例如,`#include `可以引入OpenCV的基本功能,而`#include `则能够访问contrib模块中的一些特征检测算法。 这个预编译的OpenCV4.0+contrib库是为Windows 10上的VC++开发所准备的。它极大地简化了开发流程,并允许开发者专注于应用逻辑而非底层库的构建和配置工作。通过合理地导入并使用提供的库文件,开发者可以轻松在自己的项目中集成强大的计算机视觉功能。

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客服
客服
  • Win10+VS2017Opencv4+Contrib x86
    优质
    这是一个专为Windows 10系统及Visual Studio 2017环境预编译的OpenCV 4及其扩展包(Contrib)x86版本,方便开发者快速集成和使用。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台计算机视觉库,包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。本段落讨论的是专为Windows 10系统和Visual Studio 2017编译的OpenCV 4.0版本,并集成了额外的“contrib”模块。这个预编译库是针对x86架构设计的,可以直接用于VC++项目中,简化了开发过程。 opencv4指的是OpenCV的第四个主要版本,它引入了许多新特性和改进。例如,提供了更高效的图像处理函数、支持更多的深度学习框架如TensorFlow和Caffe,并且优化了硬件加速功能,尤其是利用Intel的IPP库进行并行计算。 contrib模块是OpenCV的一个附加部分,包含了一些实验性或不稳定的组件,这些组件可能在未来被合并到主库中。这些模块通常包含了最新的研究结果和技术创新成果,如机器学习、物体检测和图像分割等技术。使用这些模块可以让你的项目接触到最前沿的计算机视觉技术。 编译指的是将源代码转化为可执行程序的过程,在Windows上这通常是通过Visual Studio完成的。VS2017是一个流行的集成开发环境(IDE),提供了丰富的调试工具和性能优化选项。在编译OpenCV库时,需要配置许多选项,比如选择目标平台、设置链接器选项以及包含目录和库路径等。 使用VS2017意味着开发者可以利用其集成的环境来快速构建并调试依赖于OpenCV的项目。它支持C++11及更高版本的标准语言特性,这对于充分利用OpenCV的新功能至关重要。 提供的压缩包中可能包含了预编译的动态链接库(.dll)文件。这些文件是运行时所需的,并且包含着OpenCV的核心实现代码。在VC++项目中,开发者需要确保这些库文件能够在程序执行时被找到,通常通过将它们放置于应用程序目录或系统路径下。 include目录则包含了OpenCV和contrib模块的头文件,定义了库中的类、函数以及常量等信息。在编写代码的过程中需要用到这些头文件来使用OpenCV的功能。例如,`#include `可以引入OpenCV的基本功能,而`#include `则能够访问contrib模块中的一些特征检测算法。 这个预编译的OpenCV4.0+contrib库是为Windows 10上的VC++开发所准备的。它极大地简化了开发流程,并允许开发者专注于应用逻辑而非底层库的构建和配置工作。通过合理地导入并使用提供的库文件,开发者可以轻松在自己的项目中集成强大的计算机视觉功能。
  • OpenCV 3.4.1 + Contrib for Win10 with VS2017
    优质
    本资源提供在Windows 10环境下使用Visual Studio 2017编译好的OpenCV 3.4.1及其Contrib模块,方便开发者快速集成和利用计算机视觉技术。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台工具包,包含了大量的图像处理与计算机视觉算法实现。在提供的压缩文件中的opencv3.4.1+contrib版本是为Windows 10操作系统及Visual Studio 2017编译环境特别优化的。 **一、安装和配置** 在Windows 10环境中使用Visual Studio 2017来设置OpenCV,主要步骤如下: - 下载并解压预编好的OpenCV库文件。 - 在VS中创建一个新的项目。 - 设置包含目录(Include Directories),加入OpenCV头文件的路径。 - 配置库目录(Library Directories)以指向OpenCV动态链接库的位置。 - 于链接器设置中添加必要的依赖,如opencv_world341.lib等。 **二、贡献模块** 这些额外的功能组件包括实验性质及新开发中的功能: - `xfeatures2d`:提供高级特征检测和描述符接口,例如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(速度可变区域特征)。 - `ximgproc`:图像处理扩展包,内含超分辨率、去噪等算法。 - `face`:人脸识别模块,包括EigenFace、FisherFace及LBPH方法。 - `ml`:机器学习工具箱,提供了一些未集成于主库中的算法。 **三、进行图像处理** 利用OpenCV可以执行多种任务如读取图片(使用`imread()`)、显示图片(通过`imshow()`)、变换色彩空间(采用`cvtColor()`)等操作。 **四、计算机视觉应用** 该库支持众多的计算机视觉工作,例如物体检测、特征匹配、图像拼接和运动分析。此外,它也适用于机器学习任务,并集成了如TensorFlow或Caffe等深度学习框架的支持模块。 **五、与Visual Studio集成** 在VS项目配置中可通过添加预处理器定义(Preprocessor Definitions)来控制OpenCV功能的启用/禁用情况;调试过程中也可以借助`imwrite()`函数将中间结果保存为图片,以帮助检查程序运行状态。
  • Win10下使用VS2017C++opencv+contrib 4.1.1模块
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    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。
  • OpenCV 3.4.1 (x86) + contrib + vs2017 (x64)
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    这是一个基于Visual Studio 2017 x64环境下的OpenCV 3.4.1版本库,包含了contrib模块,适用于开发高级计算机视觉和图形处理应用。 使用VS2017和cmake3.11重新编译的opencv3.4.1库(X86版本),详情请参见相关文档。
  • OpenCV 3.4.1 x86版样本工程 + contrib + vs2017 x64下载
    优质
    本资源提供在Visual Studio 2017环境下编译OpenCV 3.4.1 x86版本的示例项目的教程,包括contrib模块,并支持x64架构下载。 最近安装了VS2017 X64企业版,并使用cmake3.11.0 X64重新编译了最新的opencv3.4.1库。由于这是单独学习OpenCV库中的案例,因此生成的是X86版本的示例工程,解压后可直接在已配置好的环境中使用。编译出的OpenCV 3.4.1 x86版本+contrib+vs2017x64可以直接运行,其中包含的学习代码非常值得参考和借鉴!
  • dlib
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    dlib库是一个高度优化的软件库,内含机器学习算法、图像处理等功能。本资源提供预先编译好的版本,方便开发者快速集成使用,节省构建时间。 **dlib库(已经编译好)** dlib是一个开源的C++库,由戴维·马库斯开发,主要用于机器学习和计算机视觉领域。这个库的特点在于它提供了一系列高效的工具,使得开发者能够快速构建复杂的算法和应用。dlib库包含了丰富的算法,包括支持向量机、决策树、随机森林、图像处理、面部识别等,适用于科研和工业应用。 在给定的压缩包中,“dlib_build”可能是编译好的dlib库,预配置为在Visual Studio 2015环境下运行,并且是Release模式(debug版本),且为x64架构。这意味着用户可以直接将这个库导入到他们的项目中,而无需自行编译,节省了配置和编译的时间。 **与OpenCV的配合使用** dlib与OpenCV的结合是常见的实践,因为两者在计算机视觉任务上都有强大的功能。OpenCV是一个广泛使用的开源库,专门用于图像和视频处理,而dlib则在机器学习和人脸检测等方面有其优势。它们可以协同工作,实现更复杂的计算机视觉任务,例如人脸识别、目标检测等。例如,你可以用OpenCV读取和处理图像,然后使用dlib进行特征点检测或训练模型。 **使用步骤** 1. **安装和配置**:你需要将解压后的“dlib_build”目录添加到你的项目引用路径中,确保Visual Studio能找到这个库。 2. **包含头文件**:在你的源代码中,通过`#include `引入dlib的主要头文件。 3. **链接库文件**:在项目设置中,添加dlib的库文件,通常是.lib或.dll文件。 4. **编写代码**:利用dlib提供的API,比如`dlib::svm_threaded`进行机器学习,或者`dlib::full_object_detection`进行面部关键点检测。 5. **配合OpenCV**:如果需要与OpenCV结合,确保OpenCV也正确配置,并使用`cv::Mat`作为图像数据类型,通过dlib的接口将`cv::Mat`转换为dlib支持的数据结构,如`dlib::matrix< double, 2, 1>`。 **实例应用** 一个典型的应用场景可能涉及到人脸识别。dlib提供了HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征提取器和预训练的人脸检测模型,可以快速检测图像中的人脸。同时,dlib的shape predictor可以进一步检测面部的关键点,如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。这些信息可以用于创建3D模型、表情识别、人脸对齐等。 总结来说,这个预编译的dlib库为开发者提供了一个便利的起点,特别是那些使用VS2015、x64架构并且需要在项目中集成dlib和OpenCV的用户。只需简单配置,就能充分利用dlib的强大功能,加速开发进程。
  • OpenCV Contrib 3.2.0
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    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!
  • Win10 libjpeg(jpeg-9d)
    优质
    本资源提供预编译的Windows 10环境下libjpeg库(版本9d),便于开发者快速集成高质量JPEG图像处理功能于其应用程序中。 在Windows 10上编译libjpeg库并已成功使用。
  • qtXlsx
    优质
    简介:qtXlsx 是一个已编译完成的库,用于在 Qt 环境下方便地读取和写入 Excel XLSX 文件,支持多种数据类型及表格操作。 qtXlsx 已经编译好的库可以直接放到Qt的安装路径下。