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预编译的OpenCV 4.5.0与VS2019、CUDA及Python 3.8集成

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简介：
本项目提供了一套详尽的指南和资源，用于在Windows环境下使用Visual Studio 2019将OpenCV 4.5.0预编译版本与CUDA加速技术以及Python 3.8语言环境无缝集成。 OpenCV 4.5.0 x64, VS2019 with CUDA all modules and Python 3.8 bindings (Debug) are configured as follows: Compatible with CUDA 11.1 binaries for compute capability 3.5-8.6, --use_fast_math enabled, cv::cuda). cuDNN version is 8.0.4 (DNN_BACKEND_CUDA). Additionally, Nvidia’s NVDECODE hardware video decoder and Intel Quick Sync hardware video encoder/decoder are included (cv::cudacodec::VideoReader and cv::CAP_INTEL_MFX respectively).

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  • 预编译的OpenCV 4.5.0与VS2019、CUDA及Python 3.8集成
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    本项目提供了一套详尽的指南和资源，用于在Windows环境下使用Visual Studio 2019将OpenCV 4.5.0预编译版本与CUDA加速技术以及Python 3.8语言环境无缝集成。 OpenCV 4.5.0 x64, VS2019 with CUDA all modules and Python 3.8 bindings (Debug) are configured as follows: Compatible with CUDA 11.1 binaries for compute capability 3.5-8.6, --use_fast_math enabled, cv::cuda). cuDNN version is 8.0.4 (DNN_BACKEND_CUDA). Additionally, Nvidia’s NVDECODE hardware video decoder and Intel Quick Sync hardware video encoder/decoder are included (cv::cudacodec::VideoReader and cv::CAP_INTEL_MFX respectively).
     
  • 在VS2019中编译OpenCV 4.5.1及CUDA库，并集成OpenCV_Contribute 4.5.1
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    本教程详细介绍了如何使用Visual Studio 2019编译和安装OpenCV 4.5.1及其CUDA支持，同时整合OpenCV_Contribute模块，适用于计算机视觉项目开发。 在VS2019环境下重新编译OpenCV4.5.1，并包含了扩展库opencv_contrib4.5.1以及CUDA支持。文件内容包括了OpenCV4.5.1和opencv_contrib4.5.1的源代码，同时还有编译过程中需要下载的FFmpeg等依赖项。
     
  • OpenCV 4.5.0 GPU版（含CUDA 10）
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    简介：OpenCV 4.5.0 GPU版结合了CUDA 10技术，提供强大的实时计算机视觉功能和图形处理能力。该版本支持大量GPU加速算法，适用于高性能计算环境。 在window环境下，并且使用cuda10的情况下编译了opencv4.5.0-gpu版本。opencv的目录结构包括bin、include以及x64下的cuda10目录包含bin、include、lib。
     
  • OpenCV 4.10.0及OpenCV Contrib 4.10.0的Windows CUDA编译版
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    本简介提供OpenCV 4.10.0及其扩展库OpenCV Contrib 4.10.0在Windows系统上使用CUDA加速技术的编译版本下载与安装指导。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的工具包，适用于计算机视觉和机器学习领域，并且其最新版本为4.10.0。本案例讨论的是一个专为Windows系统设计并集成了CUDA支持的OpenCV编译版本。CUDA是NVIDIA开发的一种用于加速计算密集型任务（如图像处理和深度学习）的平台与编程模型，它使开发者能够利用GPU的强大性能。 该版本包含了多项改进及新特性以提高效率和功能范围，并且还包含opencv_contrib模块——一组实验性和非核心的功能扩展。这些模块通常包括前沿的研究算法，为开发人员提供了探索最新计算机视觉技术的机会。 文件结构分为三个部分： 1. **include**：此目录下存放着定义了OpenCV库中的函数、类及常量的头文件，帮助开发者在项目中引用和使用API。 2. **lib**：该目录包含静态库和动态库文件，这些是Windows环境下链接到OpenCV库所需的。它们允许你的程序调用OpenCV的功能与类。 3. **dll**：这是运行时必需的动态链接库文件，当将这些dll文件与可执行文件一起放置时，可以确保在没有全局安装OpenCV的情况下也能正常工作。 对于深度学习任务而言，OpenCV的DNN（Deep Neural Network）模块非常有用。它支持多种框架如TensorFlow、Caffe和ONNX等模型加载及运行。结合CUDA使用预训练模型部署到GPU上执行推理计算，在处理大规模图像数据或实时应用时尤其高效，因为这能显著提高处理速度。 这个OpenCV 4.10.0的CUDA编译版本为Windows上的开发者提供了一个强大的工具集，特别是在需要利用GPU加速任务（如图像处理、计算机视觉算法实现以及深度学习模型部署）的情况下。通过正确配置和使用此库，可以充分利用现代GPU的能力来提升应用性能与响应速度。
     
  • OpenCV-Python：自动CI工具链可生成预编译的OpenCV-Python及headless版本...
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    简介：OpenCV-Python的自动CI工具链能够生成预编译的OpenCV-Python及其无头版本，简化开发流程并提升效率。 车轮上的OpenCV是一个非官方的预构建仅CPU版本的Python OpenCV软件包。如果您需要启用其他模块（如CUDA），请参考手动编译部分进行操作。 安装与使用： 如果之前已经通过手动方式或其他途径安装了OpenCV，请在安装前先卸载已有的OpenCV，以避免出现冲突问题。 确保您的pip版本为最新版（最低支持版本19.3）：`pip install --upgrade pip` 用命令 `pip -V` 查看当前的pip版本。例如，在Linux发行版中，默认附带的可能是非常旧的pip版本，这可能会导致许多意外的问题，特别是在处理manylinux格式时。
     
  • 在VS2019中编译Windows版C++ OpenCV 4.8及opencv-contrib
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    本教程详细介绍了如何使用Visual Studio 2019编译Windows版的OpenCV 4.8及其贡献模块，涵盖环境配置与编译过程。 在Windows环境下开发C++应用并利用OpenCV库是一个常见的需求。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理、计算机视觉以及机器学习的函数。本篇文章将详细介绍如何在Windows系统上使用CMake和Visual Studio 2019（VS2019）来编译OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块。 你需要确保已经安装了以下软件： 1. **Visual Studio 2019**：Microsoft的集成开发环境（IDE），支持C++项目开发。 2. **CMake**：一个跨平台的自动化构建系统，用于管理项目构建过程。 3. **Git**：版本控制系统，用于下载OpenCV源代码。 4. **OpenCV 4.8.0**：官方OpenCV库可以从GitHub上获取。 5. **opencv_contrib**：OpenCV的扩展模块包含额外的功能和算法。 编译步骤如下： 1. **下载源代码**：使用Git克隆OpenCV和opencv_contrib仓库到本地。运行以下命令： ``` git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 2. **设置CMake**：打开CMake，指定源代码目录（即上述两个仓库的根目录）和构建目录。构建目录是新建的一个空文件夹，用于存放生成的解决方案和编译结果。 3. **配置CMake**：在CMake的GUI中，设置编译选项。确保以下选项被选中： - `BUILD_opencv_world` - `WITH_CUDA`（如果你的系统支持CUDA并希望使用GPU加速） - `OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH` 指向opencv_contrib的`modules`目录 还可以根据需要选择其他模块，如`BUILD 示例`, `WITH_QT`等。 4. **生成项目文件**：点击CMake的“Configure”按钮，然后根据提示选择Visual Studio版本（例如，选择`Visual Studio 16 2019`和`Win64`以创建64位项目）。配置完成后，再次点击“Generate”生成VS项目文件。 5. **打开并编译项目**：在生成的构建目录下，你会发现一个.sln文件。用VS2019打开它，在解决方案资源管理器中选择所有项目，右键单击并选择“生成”。这将编译OpenCV库及其所有依赖项。 6. **安装OpenCV**：编译完成后，选择解决方案中的`install`项目并生成，这会将编译好的库和头文件复制到指定的安装目录。 7. **配置环境变量**：为了让其他项目能够找到编译后的OpenCV库，你可能需要添加库目录到系统的`PATH`环境变量，并设置指向库安装路径的`OPENCV_DIR`环境变量。 8. **测试编译结果**：编写一个简单的C++程序使用OpenCV的库函数，例如读取和显示图片。确保程序能够成功地进行编译和链接。 通过以上步骤，在Windows环境下你已成功地编译了OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块，并且已经准备好在VS2019中利用它们进行C++开发。这个过程可能会遇到一些问题，如依赖库的缺失或版本不兼容等，但只要你按照正确的步骤并解决这些问题，最终都能顺利完成编译工作。
     
  • VS2019 CUDA11.1下Release x64编译的OpenCV4.5.5（含CUDA及contrib模块）
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    本项目提供了在Visual Studio 2019环境下使用CUDA 11.1进行Release模式x64编译的OpenCV 4.5.5库，包含CUDA支持与额外贡献模块。 使用VS2019和CUDA11.1编译的OpenCV4.5.5版本（包含CUDA和contrib模块）。
     
  • 编译 OpenCV 4.5.1 的 CUDA cache 文件
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    本教程详细介绍如何从源代码编译OpenCV 4.5.1版本的CUDA缓存文件，适用于需要集成GPU加速功能的开发者。 在IT行业中，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的工具集，它包含了众多用于图像处理和计算机视觉的函数。该库支持多种平台，包括Windows、Linux、Mac OS以及Android和iOS等移动平台。 CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台与编程模型，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速各种任务，如图像处理和深度学习。在OpenCV中集成CUDA功能可以显著提高图像处理的速度，尤其是在处理大量数据或运行复杂算法时更为明显。从版本4.5.1开始，OpenCV引入了对CUDA的优化支持，使得开发人员能够利用现代GPU的强大并行计算能力来创建高效的应用程序。 “编译OpenCV 4.5.1 CUDA缓存文件”意味着需要生成特定于CUDA的预构建模块，并创建一个缓存文件。这个过程可以加快后续项目的配置和构建速度，因为不需要重复编译已经完成的部分，从而节省时间和资源。 为了使用这些功能并启用CUDA支持，在开发环境中进行以下步骤是必要的： 1. **安装依赖**：确保系统上已正确安装了NVIDIA的CUDA Toolkit以及cuDNN（如果需要深度学习功能）。这些可以从NVIDIA官方网站获取和安装。 2. **下载源码**：从OpenCV官方发布的版本中下载4.5.1版的源代码。 3. **配置编译选项**：使用CMake工具来设置编译选项，开启CUDA支持。在CMake的配置过程中，找到WITH_CUDA选项并将其设为ON。 4. **执行编译与链接操作**：指定正确的编译器和链接器路径后，运行make命令进行实际编译工作。这一步骤将生成包含CUDA相关缓存文件的输出。 5. **安装及测试**：完成所有步骤之后，把构建好的库文件安装到系统中，并编写一些简单的程序来验证CUDA功能是否可以正常运作。 在开发实践中了解如何配置和使用这些预编译模块对于提高效率非常重要。掌握OpenCV与CUDA结合使用的技巧可以帮助开发者创建出更高效的计算机视觉应用，在实时处理及大规模数据集场景下尤其有用。因此，深入了解并实践OpenCV 4.5.1的CUDA功能对提升IT专业技能具有重要意义。
     
  • OpenCV-4.5.0与FFmpeg
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    本项目旨在探索和实现基于OpenCV 4.5.0计算机视觉库与FFmpeg多媒体框架的视频处理技术，涵盖图像识别、视频流解析等应用。 编译OpenCV4.5.0所需的ffmpeg文件，解压替换掉.cache\ffmpeg目录下下载失败的文件即可。包含以下三个文件：37e2dadf776631acc8856e281f29cf42-opencv_videoio_ffmpeg.dll、cf5dba83edf8619f57ccff4edb989c62-opencv_videoio_ffmpeg_64.dll和f8e65dbe4a3b4eedc0d2997e07c3f3fd-ffmpeg_version.cmake。