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OpenCV_Contrib-3.3.0

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简介：
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。

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  • OpenCV_Contrib-3.3.0
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    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-4.5.5.zip/OpenCV_Contrib-4.5.5.zip
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    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-3.4.1_Zip
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    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。
     
  • Hadoop-3.3.0.tar.gz
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    Hadoop-3.3.0.tar.gz 是 Apache Hadoop 项目发布的源代码和二进制文件压缩包，适用于大数据处理与存储，版本3.3.0带来了一系列性能优化及新特性。 hadoop-3.3.0.tar.gz
     
  • ZXING-3.3.0.JAR.ZIP
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    ZXing-3.3.0.Jar.Zip是Zebra Crossing（ZXing）项目的Java库压缩包版本，用于支持多种格式条形码和二维码的生成与解析。 ZXing（全称“Zebra Crossing”）是一款开源的、用于生成和读取多种条形码及二维码格式的Java库。它提供了广泛的特性，包括创建、扫描以及解析各种类型的条形码与二维码，如QR码、Data Matrix、UPC和EAN等。由于其轻量级的特点，在移动应用开发中特别受欢迎。 在Java环境中，`zxing-3.3.0.jar`是ZXing库的一个版本，包含所有必需的类和方法，使开发者可以直接在其项目中使用这些功能。这个特定版本号表示它包含了自上一版本以来的所有更新与改进，可能包括错误修复、性能提升以及对新条码格式的支持。 要利用`zxing-3.3.0.jar`，需要将其添加到项目的类路径中。对于Maven用户来说，在 `pom.xml` 文件内加入相关依赖即可；其他构建工具（如Gradle或Ant）也有相应的配置方法。这样就可以在代码里直接引用ZXing库的类和方法。 生成二维码是ZXing的重要功能之一。使用Java时，可通过`com.google.zxing.client.j2se.MatrixToImageWriter` 类将数据转换为二维码图像格式。首先创建一个 `BitMatrix` 对象，并利用 `QRCodeWriter` 的 `encode` 方法将其转化为二进制矩阵；接着调用 `MatrixToImageWriter.writeToStream()` 将该矩阵写入到PNG或JPEG等文件中。 读取条码时，ZXing提供了自动识别和解析多种格式的工具。通过创建一个表示图像数据的 `LuminanceSource` 实例，并使用`Binarizer`及`BinaryBitmap`对图像进行处理后，利用 `MultiFormatReader.decode()` 方法即可完成解码操作。 此外，ZXing还提供了一个名为“zxing-client”的命令行工具，在没有图形界面的情况下生成或读取条形码。不过，“zxing-3.3.0.jar”仅包含Java库部分，并不包括这些额外的实用程序。 在实际应用中，ZXing常被用于移动应用程序中的条码扫描功能，如商品查找、信息分享及电子票务系统等场景。开发者可以根据自身需求选择使用其全部或部分内容来集成条形码和二维码处理功能。 总之，“zxing-3.3.0.jar”是一个包含ZXing库的Java文件，在创建与解析各类条形码和二维码时提供了强大的支持，适用于桌面应用及移动应用程序开发中各种场景。
     
  • opencv_contrib-4.5.1.zip
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    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
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    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
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    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.
     
  • OpenCV_Contrib-3.4.1.zip
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    OpenCV_Contrib-3.4.1.zip 是 OpenCV 计划的一个扩展库文件，包含了额外的模块和功能，适用于计算机视觉领域的研究与开发。 OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个开源的图像处理与计算机视觉算法集合体。opencv_contrib-3.4.1.zip 是 OpenCV 3.4.1 版本的一个扩展包，用于提供额外的功能模块，在标准的 OpenCV 库中未包含但对某些特定应用领域或研究需求来说十分重要的功能。 OpenCV 的模块系统通常由多个核心模块和附加模块组成。核心模块包括 core、imgproc 和 highgui 等；而附加模块如 objdetect、calib3d 则提供了更高级的功能，比如特征检测、图像增强及人脸识别等复杂操作。opencv_contrib 扩展包就是为了容纳这些额外的模块，例如 xfeatures2d、ximgproc 及 face 模块。 对于开发者而言，在安装和使用 OpenCV 时通常需要编译源码以获得定制化的库。在构建过程中，opencv_contrib-3.4.1.zip 起着关键作用。当用户用 CMake 配置项目时，需指定 opencv_contrib 目录路径，这样 CMake 将扩展模块纳入到构建流程中。 CMake 是一个跨平台的自动化构建系统工具，在编译 OpenCV 时需要执行以下步骤： 1. 解压 opencv_contrib-3.4.1.zip 到特定目录。 2. 设置 CMake 的源代码和构建路径。 3. 在 CMakeLists.txt 文件中使用 `find_package(OpenCV REQUIRED contrib)` 寻找 OpenCV 及其贡献模块。 4. 使用 `add_subdirectory(opencv_contribmodules)` 将 opencv_contrib 模块添加到构建过程中。 5. 配置并生成项目，选择合适的编译选项（如 CUDA 支持、示例和测试的构建等）。 6. 编译项目以创建包含所有模块的静态库或动态库。 在解压后的文件中，你可以找到各个扩展模块的源代码文件及相关的资源数据。这些模块包括： - xfeatures2d：提供 SIFT、SURF 和 ORB 等特征检测和描述算子。 - ximgproc：高级图像处理算法如快速双边滤波器和高效的图像金字塔构建等。 - xobjdetect：对象识别技术，例如 Haar 级联分类器及 HOG 检测器等。 - xphoto：照片修复与增强功能，包括去噪、颜色均衡等操作。 - face：人脸识别及相关表情分析算法。 每个模块都配有详细的文档和示例代码以帮助开发者理解和使用这些功能。通过将扩展模块集成到项目中，你可以利用 OpenCV 的全部潜力实现复杂的计算机视觉任务。无论是学术研究还是工业应用，熟悉并掌握 OpenCV 及其扩展包都将为你的工作增添强大的工具支持。
     
  • OpenCV_Contrib-4.5.2.zip
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    OpenCV_Contrib-4.5.2.zip包含开源计算机视觉库OpenCV扩展模块的源代码和示例程序，适用于高级功能开发。版本4.5.2提供多项新特性和改进。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台工具包，包含了众多图像处理、视频分析及机器学习功能。opencv_contrib-4.5.2.zip是该库的一个扩展版本，提供了标准版中未包含的额外模块与实验性特性。 1. **基础概念**： - OpenCV主要用于图像和视频的数据处理工作，包括读取、显示以及保存等基本操作。 - 它支持多种编程语言如C++、Python及Java，并拥有丰富的API集。 2. **贡献模块（opencv_contrib）**： - opencv_contrib是OpenCV的附加组件，汇集了一些高级算法和功能，在主库中可能还未完全成熟或稳定。 - 其涵盖的内容包括但不限于：aruco（ArUco标记识别），bgsegm（背景分割），bioinspired（仿生视觉模型），ccalib（相机校准），contrib_imgproc（图像处理扩展），dnn（深度神经网络），face（人脸识别），features2d（特征检测）等。 3. **4.5.2版本特性**： - OpenCV 4.x系列开始支持C++11，这提升了其性能和用户体验。 - 版本4.5.2可能修复了之前的错误，并进行了优化及增加了新的功能或算法改进。 - 新增的功能可能涉及深度学习、图像处理以及特征检测等多个领域。 4. **安装与使用**： - 首先解压opencv_contrib-4.5.2.zip，然后根据官方文档配置开发环境。通常需要链接到OpenCV和opencv_contrib的源代码目录。 - 使用CMake构建并编译项目时，请确保包含opencv_contrib模块。 - 在程序中通过#include指令引入相应的头文件，并调用相关函数或类来使用扩展功能。 5. **应用场景**： - 计算机视觉项目的开发，如物体识别、人脸识别、图像分割以及光学字符识别（OCR）等任务。 - 深度学习应用的实现，利用OpenCV内置的dnn模块加载并运行预先训练好的深度学习模型。 - 视频分析项目，例如运动检测和行为模式分析。 6. **学习资源**： - 官方文档提供了详细的API参考与教程支持。 - 开源社区如GitHub上的OpenCV项目中包含示例代码及用户讨论区。 - 网络上还有许多在线教学视频、博客文章等可供查阅。 opencv_contrib-4.5.2.zip是一个重要的资源，对于从事计算机视觉、图像处理和机器学习领域的开发者而言不可或缺。通过深入理解和应用此扩展包，可以实现更加复杂且高效的视觉任务解决方案。