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预编译的OpenCV库,兼容MATLAB环境

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简介:
本项目提供预编译的OpenCV库文件,便于在MATLAB环境中无缝集成和使用,无需繁琐的安装配置过程。 已编译好的OpenCV库适用于MATLAB环境。

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客服
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  • OpenCVMATLAB
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    本项目提供预编译的OpenCV库文件,便于在MATLAB环境中无缝集成和使用,无需繁琐的安装配置过程。 已编译好的OpenCV库适用于MATLAB环境。
  • 在QT Creator中配置OPENCV,使用OPENCV源码,无需重新
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    本教程详解如何在QT Creator环境中快速配置OpenCV而无需从源代码重新编译,节省开发时间。 在QT Creator中配置OPENCV环境,基于已经编译好的OPENCV源码进行设置,无需再次编译。
  • OpenCV文件
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    简介:预编译的OpenCV库文件是为开发者准备的一套已经预先编译好的资源包,用于快速集成计算机视觉功能到项目中。 编译好的OpenCV库包含include和lib两个部分。
  • 64位pycdc.exe(Python 3.10)
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    简介:此资源提供了一个预编译的64位pycdc.exe文件,专门设计用于与Python 3.10版本兼容,旨在简化CDC库在Windows系统上的安装和使用过程。 编译好的64位pycdc.exe可以将pyc文件反编译为py文件。只需将pycdc.exe和目标pyc文件放在同一个文件夹内,在该文件夹中打开命令提示符(cmd),使用命令:`pycdc xxx.pyc`,即可输出对应的反编译后的py文件。此工具支持Python 3.10和Python 3.11版本的pyc文件。
  • OpenCV 4.4.0(MinGW版)
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    本资源提供预编译的OpenCV 4.4.0库文件,专为使用MinGW开发环境的用户设计,方便快速集成和运行。 Mingw编译的Opencv4.4.0库可用于VScode和Vitis HLS。
  • VS2013 x64OpenCV 3.4.1及OpenCV_Contrib 3.4.1文件
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    本资源提供了在VS2013 x64环境下成功构建的OpenCV 3.4.1及其扩展模块OpenCV_Contrib 3.4.1的完整库文件,适用于需要高性能计算机视觉应用开发的研究者与开发者。 文件中的install是由opencv3.4.1及opencv_contrib3.4.1的源码使用cmake在vs2013 x64环境下编译而成。只需修改属性表中的路径,即可使用对应的opencv3.4.1.props文件。
  • pycocotools包文件,Python 3.7
    优质
    这是一个预先编译好的pypcocotools库文件,专为Python 3.7版本准备,可直接安装使用,无需自行编译。 1. pycocotools包文件仅适用于Python 3.7版本,在其他版本的Python下使用会引发错误。 2. 将包含pycocotools的文件夹放置在创建环境下的Lib/site-packages/目录中,例如:Anaconda2/envs/py3/Lib/site-packages/。这样每次只需要加载该环境就能调用这个包了。 3. 或者将pycocotools和datasets(coco数据集使用的)放在同一级目录下即可,推荐使用第二种方法,避免每次运行网络时都需放置文件,实现了一次配置永久有效。
  • OpenCV 3.4.1,适用于Qt直接使用
    优质
    这是一个针对Qt开发环境优化的OpenCV 3.4.1版本编译库,便于开发者在Qt中无缝集成和高效利用计算机视觉技术。 该OpenCV库是专门为Qt编译的,可以直接使用,并包含bin、include 和 lib 三个文件夹。如遇问题,请直接联系我。
  • Linux下OpenCV交叉搭建
    优质
    本文介绍了在Linux环境下搭建OpenCV库的交叉编译环境的过程和方法,详细步骤包括安装必要的工具链、配置编译选项以及测试编译结果等。适合希望在非宿主系统上进行开发的读者参考。 本段落主要讲解如何在Linux系统上安装OpenCV及其交叉编译环境,并以Redhat为例进行详细说明。同时,在Ubuntu环境下也成功进行了安装测试。如遇到问题欢迎留言交流,共同学习!
  • Clion配置OpenCV开发
    优质
    本教程详解在Clion集成开发环境中配置OpenCV库以进行计算机视觉项目开发的具体步骤与技巧,涵盖编译安装过程。 OpenCV编译包用于在Clion中配置OpenCV开发环境。