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使用OpenCV 3.4.0 和 Visual Studio 2017 编译的 x86 版本可以直接运行。

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简介：
针对x86架构的版本，此项目已成功编译并通过Visual Studio 2017进行配置，可以直接进行使用。希望能够赚取一些积分，以缓解经济上的压力。

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  • OpenCV 3.4.0 在 VS2017 下编译的 x86 版本可直接使用
    优质
    简介：提供适用于VS2017的x86环境下OpenCV 3.4.0版本的预编译库，无需重新编译即可快速集成和使用，适合Windows平台下的计算机视觉项目开发。 x86版本的VS2017编译好的文件可以直接使用，希望赚取一些积分。穷~
  • 可以直接使用的静态编译OpenCV库
    优质
    本项目提供一键式构建脚本，用于快速获取并静态编译OpenCV库，适用于多种操作系统环境，简化开发流程。 一年多以前，在网上下载了OpenCV2.1的库，并使用CMAKE进行了编译。该库附带了一份详细的文档，指导你如何在VS中进行选项设置。 静态库意味着当你编写了一个依赖于OpenCV的应用程序时，如果想在没有安装OpenCV环境的Windows系统上运行这个应用，就需要对你的程序进行静态编译。同时，在静态编译的时候也需要使用相应的静态版OpenCV库。这样在编译过程中会将OpenCV中的相关代码抽取出来并加入到你的应用程序中去。 因此生成的应用程序通常会有几MB大小。这对于想要发布自己开发的软件的人来说非常有帮助，因为用户无需额外安装任何依赖项即可直接运行该应用。
  • 可以直接下载和使用的已编译OpenSSL版本
    优质
    这是一个提供直接下载和使用、已经过编译的OpenSSL版本资源库，便于用户快速集成到项目中，节省开发时间。 将下载的文件解压到D:\PBC-0.4.7-vc-c\include目录下，然后重新编译即可。
  • 可以直接使用的预编译OSG 3.0.0版本
    优质
    本资源提供直接可用的预编译OpenSceneGraph (OSG) 3.0.0版本库文件，便于开发者快速集成和使用，节省环境配置时间。 OSG 3.0.0库（已编译好并亲测可用），包含include、bin、lib和Data四个文件夹。可以直接使用。
  • Visual Studio 2013 运行时库（Redistributable）X86和X64版本
    优质
    《Visual Studio 2013运行时库(X86和X64)》提供C++应用所需依赖文件，支持在无VS环境下执行程序。包含两个版本分别适用于32位与64位系统，确保兼容性与稳定性。 Visual Studio 2013 运行库（Redistributable）提供X86和X64版本。
  • 编译器：Visual Studio Community 2017版
    优质
    Visual Studio Community 2017是一款免费且功能强大的集成开发环境（IDE），适用于个人开发者和小型团队进行应用程序开发。它支持多种编程语言，并集成了版本控制、调试等功能，是代码编写与项目管理的理想工具。 QT Versions 中 MSVC2017 64bit 所需的编译器是指用于在该环境下构建 QT 应用程序所需的特定版本的 Microsoft Visual C++ 编译器。
  • 在Visual Studio 2019中可直接编译FFmpeg 5.1
    优质
    本文介绍了如何在Visual Studio 2019环境下配置并编译FFmpeg 5.1版本，提供给开发者一个详细的教程。 支持GPU加速/H.264/H.265等功能，在Visual Studio 2019环境下成功编译出了静态库lib与动态库dll。代码生成设置需要依赖VC运行库，如果要更改，则所有工程文件的代码生成选项都需要修改为MTd或MT。 安装YASM和NASM时，请使用以下脚本：VSNASM\install_script.bat 和 VSYASM\install_script.bat，并将VS项目文件路径设为 projects\FFmpeg\SMP\ffmpeg_deps.sln。之后可以自行进行编译工作，生成的文件会位于msvc目录下。 原项目的地址是 https://github.com/ShiftMediaProject/FFmpeg ，并且已经下载了所有依赖项。参考文献为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/64442121 。
  • OpenCV编译结果可在ARMv8上直接运行
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    本项目成功在ARMv8架构上完成了OpenCV库的编译，并实现了其功能代码可以直接运行，无需二次编译。为嵌入式开发提供强大支持。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算视觉库，包含了许多图像处理和计算机视觉算法。本段落将探讨如何在ARMv8架构的处理器上使用Cortex-A53核心来应用编译好的OpenCV 3.4.1版本。 首先需要了解的是，ARMv8是用于移动设备及嵌入式系统的64位指令集架构，并且广泛应用于这些领域中。当我们在Linux环境下进行开发时，通常会利用CMake作为构建系统来进行编译工作。对于ARMv8平台而言，则需使用匹配的交叉编译工具链（如`aarch64-linux-gnu-`），该工具链可以把源代码转换成适合于ARMv8架构的目标代码。通过这种方式，在X86或其它类型的主机上生成特定目标硬件上的二进制文件，可以避免在实际设备进行耗时较长的编译过程。 为了优化OpenCV库以适应ARMv8处理器特性，我们需要正确设置相关配置选项，并开启NEON指令集等加速媒体和计算任务。另外，在选择需要使用的模块方面也需要谨慎考虑：比如如果项目中涉及图像处理，则应包含`imgproc`模块；若涉及到机器学习部分，则可能要加入支持深度神经网络的`dnn`库。 完成编译后，我们可以得到静态库（`.a`文件）、动态链接库（`.so`文件）等成果物，并将它们部署到Cortex-A53核心驱动的目标设备中。确保目标平台上已经安装了必要的依赖项，例如FFmpeg、CUDA以及OpenCV所必需的其他组件。 在ARMv8架构下运行OpenCV应用时，需保证代码与该平台的应用二进制接口（ABI）兼容，并且正确链接到编译好的库文件上。开发人员可以使用OpenCV提供的API进行图像读取、转换等操作，以及特征检测和对象识别等工作。 综上所述，在Cortex-A53处理器中应用经过优化的OpenCV 3.4.1版本需要经历交叉编译、配置选项设置、依赖项安装及应用程序编写等多个步骤。通过这种方式，我们能够充分利用嵌入式设备或移动平台上的计算能力实现高效的图像处理和计算机视觉任务。
  • OpenCV编译结果可在ARMv7上直接运行
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    本项目成功在ARMv7架构下完成OpenCV库的编译，并实现了其编译结果可以直接在此硬件平台上运行，为嵌入式视觉应用提供强大支持。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台图像处理工具包，包含大量的算法支持。本段落将深入探讨如何在ARMv7架构处理器上编译安装OpenCV 3.4.1版本，特别针对Cortex-A7核心的应用场景进行讨论。 理解ARMv7架构是了解这一过程的关键步骤之一。作为ARM公司的一种微处理器设计，它广泛应用于移动设备和嵌入式系统中。而Cortex-A7则是基于该指令集的一个节能型CPU核心设计方案，适用于低功耗设备的开发需求。在编译OpenCV时以适应这种特定架构通常需要进行交叉编译操作，因为开发者的工作环境与运行程序的目标硬件可能不同。 在此情景下，“arm-linux-gnueabihf-”是推荐使用的工具链名称；它代表了针对ARM架构设计的一个交叉编译器，并且支持GNU EABI和硬件浮点运算。以下是详细的步骤概述： 1. **安装交叉编译环境**：确保在你的开发主机上已经正确配置并安装好“arm-linux-gnueabihf-”工具链，包括`arm-linux-gnueabihf-gcc``arm-linux-gnueabihf-g++`等基本组件。 2. **配置OpenCV**：进入源代码目录后执行命令如： ``` cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=path/to/toolchain-file.cmake -DENABLE_NEON=ON -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF .. ``` 这里，参数指定了交叉编译环境的路径、开启了ARM NEON向量处理单元优化以及静态库构建模式。 3. **编译OpenCV**：配置完成后使用`make`命令执行实际的代码生成工作。这一步骤将产出适用于ARMv7架构的二进制文件。 4. **测试和部署**：在完成编译后，需把产生的库文件及头文件复制至目标设备，并编写相应程序来验证OpenCV的功能性。确保这些应用程序能够在Cortex-A7处理器上顺利运行并达到预期效果。 5. **优化与性能提升**：根据具体的应用需求可能还需要进行额外的代码调优工作，比如启用多线程支持、利用OpenMP库或者针对特定硬件特性如GPU加速（如果设备支持）等进一步改进以提高效率和响应速度。 此压缩包包含了已经完成上述编译过程的OpenCV 3.4.1版本的ARMv7架构适配成果物。它可以直接用于基于Cortex-A7处理器的应用开发中，而无需用户自行重复该繁琐的过程。这大大节省了开发者的时间与精力，并加快了在嵌入式设备上部署和使用计算机视觉技术的步伐。 通过采用交叉编译策略，OpenCV 3.4.1的ARMv7版本能够在多种硬件平台上快速实现图像处理及计算机视觉任务的应用开发需求，促进了智能设备领域内相关创新应用的发展。