Advertisement

Win10下VS2013 x64与OpenCV3.2及Contrib模块、CMake3.13编译完成的库

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目介绍了在Windows 10环境下使用Visual Studio 2013 x64，成功配置和构建OpenCV 3.2及其扩展模块，并利用CMake 3.13生成所需库文件的过程。 资源包含了使用Win10 和 VS2013 x64位编译好的 OpenCV 3.2 加上 contrib 的库，下载后自己配置好环境即可使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Win10下VS2013 x64与OpenCV3.2及Contrib模块、CMake3.13编译完成的库
    优质
    本项目介绍了在Windows 10环境下使用Visual Studio 2013 x64，成功配置和构建OpenCV 3.2及其扩展模块，并利用CMake 3.13生成所需库文件的过程。 资源包含了使用Win10 和 VS2013 x64位编译好的 OpenCV 3.2 加上 contrib 的库，下载后自己配置好环境即可使用。
     
  • OpenCV3.2+Contrib编译完成的文件
    优质
    本资源包含OpenCV3.2及其contrib模块编译后的所有文件，适用于Windows系统，便于开发者快速集成计算机视觉功能到项目中。 从OpenCV 3.x版本开始不再独立支持SIFT等算法，因此需要添加contrib模块。
     
  • VS2019 CUDA11.1下Release x64编译的OpenCV4.5.5（含CUDA及contrib模块）
    优质
    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）。
     
  • OpenCV 3.4.2 + Contrib 3.4.2 + VS2013 编译库
    优质
    本简介提供关于如何在VS2013环境下编译并构建OpenCV 3.4.2及其扩展模块Contrib 3.4.2的详细步骤和技巧，适合开发者参考使用。 提供OpenCV 3.4.2 和 contrib 3.4.2 在 VS2013 下编译好的库，并打包安装。
     
  • 在Win10下使用VS2017编译C++的opencv+contrib 4.1.1模块
    优质
    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。
     
  • OpenSSL 1.0.2p for Windows VS2013 X64 编译完成
    优质
    简介：已成功为Windows环境下的Visual Studio 2013版本编译适用于64位系统的OpenSSL 1.0.2p加密库，满足高性能安全通信需求。 openssl-1.0.2p在Windows VS2013 X64环境下已编译完成。如果您遇到很多struct找不到定义的问题，请使用此版本。具体的编译步骤可以参考相关文档和指南，如https://blog..net/uniqsa/article/details/82011984以及https://github.com/openssl/openssl/blob/OpenSSL_1_0_2-stable/INSTALL.W64提供的信息。
     
  • TLASTools在VS2013和Win10下编译的lib库
    优质
    本项目旨在为TLA+工具（TLASTools）提供针对Visual Studio 2013与Windows 10环境下的编译支持，生成易于集成的动态链接库文件。 标题中的“TLASTools使用vs2013 win10编译好的lib库”表明这是一个关于TLASTools的讨论，重点在于它已经被编译为适用于Windows 10操作系统且与Visual Studio 2013（VS2013）兼容的静态或动态链接库（lib文件）。TLASTools是一款用于处理LAS格式点云数据的软件工具，通常由GIS（地理信息系统）和遥感领域的专业人士使用。LAS格式是一种广泛采用的点云数据存储标准，它能保存包括三维坐标、颜色信息、强度值以及其他额外属性在内的大量点云数据。 描述中提到“LASTools在win10 vs2013下编译好的lib文件，包括release与debug下两个”，这意味着这个库提供了两种版本：Release版和Debug版。Release版是优化过的，用于最终部署和性能关键的应用，而Debug版则用于开发和调试阶段，提供更丰富的错误信息。这两种版本的lib文件对于开发者来说非常重要，因为它们对应不同的编译模式，确保了在不同开发阶段的兼容性。 “lastools可以提取las格式的点云数据”进一步阐述了TLASTools的主要功能。点云数据的提取可能涉及到读取LAS文件，解析其中的数据，然后根据需要进行处理，如过滤、分类、转换或者可视化。这些操作对于处理大型激光扫描数据集（例如来自LiDAR系统的数据）非常有用，比如在城市规划、地形测绘、森林资源调查、灾害评估等领域。 标签“lib”、“lastools”和“readwrite”揭示了这个压缩包的内容。lib指示这是一组库文件，lastools再次确认这是关于LASTools的，而readwrite则意味着这个库支持对LAS文件的读取和写入操作。这意味着开发者可以通过集成这个库创建能够导入和导出LAS格式数据的应用程序，从而扩展其软件的功能。 在压缩包子文件的文件名称列表中只看到“lib”，这可能是由于实际文件名没有提供。通常情况下，一个完整的库文件包会包含对应的头文件（.h或.hpp），示例代码，可能还有相关的文档说明。不过，由于信息有限，我们只能假设这个“lib”目录包含了编译好的lib文件，并且按照Release和Debug分别组织。 TLASTools是一个强大的点云处理工具，其库文件已经为在Windows 10环境中使用VS2013的开发者准备好。通过集成这个库，开发者可以轻松地读取和写入LAS格式的数据，从而处理和分析点云数据。无论是进行空间数据分析还是进行3D建模，这个库都能提供必要的支持。然而，为了充分利用这个库，开发者需要具备一定的C++编程基础，并且了解如何在VS2013中链接库以及理解点云数据处理的基本概念。
     
  • 已完成编译的OpenCV4.8.1（Win10+MSVC2019-x64）动态库
    优质
    这是一份针对Windows 10系统的OpenCV 4.8.1版本预编译动态链接库，适用于Visual Studio 2019开发环境的x64架构。 编译完成的OpenCV4.8.1（适用于win10+msvc2019_x64）动态库在审核可能较慢，请耐心等待或稍后再查看。仅供相关爱好者交流使用，下载后请于24小时内删除。
     
  • 已包含contrib模块的OpenCV 3.2.0版本编译完成
    优质
    简介：本项目成功完成了包含contrib模块的OpenCV 3.2.0版本的编译工作，提供了扩展功能和算法支持。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台图像处理与计算机视觉算法集合工具包。提到的已经编译了contrib模块的opencv3.2.0版本意味着该版本集成了额外的功能模块，这些功能可能仍在开发中或尚未完全成熟。 1. **opencv_contrib模块**：此模块包含了一些高级和实验性的功能，例如面部识别、超分辨率处理、文字检测以及SIFT和SURF特征提取等。由于它们的特殊性质，这类算法并未被纳入默认版本的OpenCV库之中。 2. **编译过程**：为了将opencv_contrib集成到项目中，需要进行一系列步骤包括下载源代码、配置构建选项以包含contrib模块、安装必要的依赖项以及执行实际的编译和链接操作。这通常涉及使用CMake工具及对各种编译选项的具体设置，如选择特定编程语言接口（例如C++或Python）、指定要编译的模块类型等。 3. **人脸识别**：OpenCV 3.2.0版本提供了基于Haar级联分类器和Adaboost算法的人脸检测功能。这些技术能够识别图像中的人脸，并广泛应用于安全监控、照片管理等领域。此外，opencv_contrib可能包含了更多先进的面部识别方法，如深度学习模型。 4. **深度学习视觉**：自OpenCV 3.2.0版本开始，对深度学习的支持得到了加强，尤其是通过在contrib模块中的集成。它提供了DNN（Deep Neural Network）模块来加载并使用来自TensorFlow、Caffe等框架的预训练模型进行图像分类、目标检测等多种任务。 5. **文件名称列表opencv_with_contrib**：这可能指的是编译完成后的库文件或包含相关资源和脚本的目录。通常，成功构建后会生成一系列动态链接库（如.dll或.so）与静态链接库（如.a或.lib），以及头文件供开发人员使用。 6. **使用与集成**：在项目中利用已编译好的opencv_with_contrib版本时，需要将这些库添加到系统搜索路径，并配置项目的依赖关系。对于Python用户来说，则需确保环境能够正确识别相关的绑定模块。 7. **优化和性能提升**：通过调整各种编译选项可以在一定程度上提高OpenCV的执行效率，比如启用多线程支持或使用特定指令集（如AVX）。此外，可以根据具体硬件配置选择适当的优化等级以获得最佳运行效果。 这个包含了opencv_contrib模块的已编译版OpenCV 3.2.0为开发者提供了一个全面且多功能的视觉任务处理工具包。无论是进行学术研究还是开发商业应用，都能够从中受益。
     
  • Win10+MSVC2019-x64环境下编译完成的ZLMediaKit Release版本
    优质
    这是一款在Windows 10系统和Microsoft Visual Studio 2019 x64环境中构建的ZLMediaKit软件库的发布版，适用于多媒体流媒体服务开发。 编译完成的ZLMediaKit（win10+msvc2019_x64）在release模式下使用。由于审核可能较慢，请耐心等待或稍后查看，下载后的文件请于24小时内删除，仅供相关爱好者交流使用。