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OpenCV4.5.3结合opencv_contrib和CUDA

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简介：
本项目基于OpenCV4.5.3版本，集成了opencv_contrib模块及CUDA加速技术，旨在提供高效、全面的计算机视觉解决方案。 根据知乎上的教程，在Windows 10系统下使用Visual Studio 2019编译OpenCV4.5.3和opencv_contrib，并且集成了CUDA11.1。显卡型号为NVIDIA RTX 3060，CUDA_ARCH_BIN设置包括7.0、7.5、8.0和8.6。

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  • OpenCV4.5.3结合opencv_contrib和CUDA
    优质
    本项目基于OpenCV4.5.3版本，集成了opencv_contrib模块及CUDA加速技术，旨在提供高效、全面的计算机视觉解决方案。 根据知乎上的教程，在Windows 10系统下使用Visual Studio 2019编译OpenCV4.5.3和opencv_contrib，并且集成了CUDA11.1。显卡型号为NVIDIA RTX 3060，CUDA_ARCH_BIN设置包括7.0、7.5、8.0和8.6。
     
  • CUDA 和 Fortran 的结合
    优质
    本文探讨了如何将Fortran与NVIDIA的CUDA技术相结合，以实现高效的并行计算。通过这种组合，可以充分利用GPU的强大功能来加速科学和工程应用程序中的复杂计算任务。 将Fortran与CUDA连接可以方便地进行许多分子动力学（MD）计算，因为很多这类计算都是用Fortran编写的。
     
  • OpenCV_Contrib-4.5.5.zip/OpenCV_Contrib-4.5.5.zip
    优质
    这是一个包含OpenCV扩展模块和功能的压缩文件，版本为4.5.5。该资源适用于开发者希望增强其计算机视觉应用的功能时使用。 opencv_contrib-4.5.5.zip
     
  • opencv_contrib-4.1.0, opencv-4.1.0 和 VTK-8.2.0
    优质
    本项目包括OpenCV 4.1.0及其扩展模块opencv_contrib 4.1.0，同时集成了可视化工具库VTK 8.2.0，支持图像处理与计算机视觉应用开发。 OpenCV-4.1.0 和 opencv_contrib-4.1.0.zip 版本在 GitHub 上下载可能会出现问题，并且速度很慢！另外还包括 VTK-8.2.0 版本，这是最新版本！！！！！
     
  • OpenCV_Contrib-3.4.1_Zip
    优质
    OpenCV_Contrib-3.4.1_Zip 是 OpenCV 3.4.1 版本的扩展库压缩包，提供了额外的计算机视觉功能和算法。 opencv_contrib-3.4.1.zip是作为opencv-3.4.1的扩展包，在使用cmake编译opencv时需要将解压后modules对应路径填入。
     
  • OpenCV_Contrib-3.3.0
    优质
    OpenCV_Contrib-3.3.0是开源计算机视觉库OpenCV的一个扩展模块，包含额外的功能和算法，用于增强图像处理与分析能力。 稳定版的相关内容可以在IT1995博客上找到对应的用VS编译的原文。
     
  • opencv_contrib-4.5.1.zip
    优质
    opencv_contrib-4.5.1.zip是OpenCV库的扩展包，包含了许多额外的功能模块，适用于需要高级计算机视觉功能的开发者和研究者。 opencv_contrib4.5.1 是与 opencv 4.5.1 源码一起编译的模块。
     
  • OpenCV3.4.3与opencv_contrib
    优质
    本简介聚焦于开源计算机视觉库OpenCV 3.4.3及其扩展模块opencv_contrib，介绍其功能、特点及应用场景。 OpenCV 3.4.3及OpenCV_Contrib 3.4.3的源文件可用于在Ubuntu下编译安装OpenCV。有关编译过程的相关博客已发布，欢迎查阅！
     
  • opencv_contrib-4.5.5.zip
    优质
    opencv_contrib-4.5.5.zip 是OpenCV库的扩展模块包，版本为4.5.5，包含了额外的图像和视频处理功能，适用于需要增强视觉技术开发的用户。 Repository for OpenCVs extra modules is designed to develop so-called extra modules and contribute features. New modules typically do not have a stable API and are not well-tested, thus they should not be included as part of the official OpenCV release because the library maintains binary compatibility and aims to provide good performance and stability.