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OpenCV 2.4.13.6 MingGW 编译源码版本

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简介:
这是一份针对Windows平台的OpenCV库2.4.13.6版本的MingGW编译源代码。它支持计算机视觉和机器学习领域的开发工作,简化了算法实现流程。 由于编译过程复杂且耗时较长,我已在自己的机器上完成编译,并上传至百度云供下载使用,大家无需重复操作浪费时间。已验证库文件可用性,编译环境为:Qt5.9.11、MinGW-5.3.0-32bit、CMake-3.12.2 和 OpenCV-2.4.13.6。

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客服
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  • OpenCV 2.4.13.6 MingGW
    优质
    这是一份针对Windows平台的OpenCV库2.4.13.6版本的MingGW编译源代码。它支持计算机视觉和机器学习领域的开发工作,简化了算法实现流程。 由于编译过程复杂且耗时较长,我已在自己的机器上完成编译,并上传至百度云供下载使用,大家无需重复操作浪费时间。已验证库文件可用性,编译环境为:Qt5.9.11、MinGW-5.3.0-32bit、CMake-3.12.2 和 OpenCV-2.4.13.6。
  • 基于OpenCV-4.5.5
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    本项目提供基于源码编译的OpenCV-4.5.5版本教程和资源包,旨在帮助开发者与研究者便捷地在不同平台环境中构建与部署OpenCV库。 在Windows 7系统下编译好的OpenCV-4.5.5,在Visual Studio 2019的Release模式下进行编译。头文件和lib文件位于opencv-4.5.5\build\install\x64目录中,源码的具体编译方法可以参考我的相关博客文章。
  • OpenCV 4.5.3 + Contrib (Debug 和 Release
    优质
    简介:本文档提供详细的步骤和配置指南,用于在Windows环境下源代码编译OpenCV 4.5.3及其Contrib模块的调试(Debug)与发布(Release)版本。 在Visual Studio 2019环境下编译OpenCV4.5.3的Debug版及Release版。
  • OpenCV 4.1.0的
    优质
    本简介提供关于如何构建和安装OpenCV 4.1.0库的指导,包括必要的依赖项及配置选项,帮助开发者顺利搭建开发环境。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台工具包,包含了众多计算机视觉、图像处理及机器学习功能。4.1.0版本为该软件的重要更新之一,带来了诸多新特性和性能改进,并且已适配于Visual Studio 2019,在Windows 10操作系统上运行的同时也整合了`contrib`模块,这部分通常包含一些实验性的或不太稳定的函数和扩展功能。 以下是OpenCV4.1.0的主要特性: 1. **DNN模块增强**:此版本对深度神经网络(DNN)的支持进行了显著提升,包括支持更多的模型框架如TensorFlow、Caffe及ONNX等,并优化了GPU加速以提高运行效率。 2. **aruco模块更新**:用于现实世界中标志检测和追踪的`aruco`模块在4.1.0版本得到了改进。对标记生成与检测进行了优化,使其更加稳定且高效。 3. **VideoIO模块改进**:视频读写功能得到增强,并支持更多格式及编码方式;同时通过硬件加速优化提升了视频处理的速度。 4. **图像处理更新**:引入了新的算法和功能,例如快速的双边滤波器、改进后的图像金字塔实现以及更高效的图像变换方法。 5. **机器学习模块升级**:包括SVM(支持向量机)、决策树等在内的多项机器学习技术得到了优化,使得训练及预测的速度更快,并且能支持更多类型的模型。 6. **Contrib模块**:此版本包含了`contrib`模块中的非核心但非常有用的扩展功能,如超分辨率、图像分割以及文字检测。这些特性对研究和开发阶段尤为有价值。 7. **多平台兼容性**:尽管我们着重于Windows 10与VS2019环境下的应用,OpenCV4.1.0同样支持Linux及Mac OS等其他操作系统,这得益于其跨平台设计的灵活性。 在Visual Studio 2019下编译OpenCV时,请确保正确配置了包括设置正确的编译器选项、链接库路径以及额外依赖项在内的各项参数。主要步骤如下: - 安装必要的第三方库如Boost、CUDA(若需GPU支持)、IPPICV等。 - 下载并解压源代码文件。 - 使用CMake工具来设置构建环境,指定源码位置和编译器信息,并选择所需的模块选项,特别是`WITH_CONTRIB`以包含贡献者提供的额外功能。 - 生成项目文件并在Visual Studio中打开进行编译。 完成上述步骤后,你将得到可以被其他开发项目引用的库文件(lib)以及头文件(include),从而直接使用OpenCV所提供的各种强大工具。通常在构建目录下会找到这些静态和动态链接库文件及配置文档等资源。 综上所述,对于Windows 10上的开发者而言,OpenCV4.1.0编译版本是一个功能丰富且易于集成的开发平台,特别适合从事计算机视觉、图像处理以及深度学习相关工作的人员。通过利用`contrib`模块中的前沿技术和应用,可以极大地拓展你的研究和开发边界。
  • OpenCV 32位4.2.0
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    这是一款针对Windows系统的32位OpenCV库文件包,版本为4.2.0。安装此包可以帮助开发者在VC6及以上环境中快速进行计算机视觉项目开发和图像处理应用构建。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的开源工具包,主要用于图像处理及计算机视觉相关任务。它提供了大量函数,涵盖从基础的图像操作到复杂的特征检测、图像分割、对象识别等算法。这里的32位编译版本指的是针对32位操作系统构建好的库文件,具体为OpenCV 4.2.0版本,用户下载后可以直接在该系统上使用而无需自行编译。 OpenCV 4.2.0是一个重要的更新,带来了许多新特性和改进: 1. **DNN模块**:深度神经网络模块得到了进一步优化,在此版本中支持更多深度学习框架(如TensorFlow、Caffe和ONNX模型)的导入。这使得在OpenCV中部署预训练的深度学习模型变得更加便捷。 2. **aruco模块增强**:该模块用于标记与检测二维码或AR标签,4.2.0版增强了鲁棒性,并且能够处理更大规模场景的同时提供了更好的性能表现。 3. **VideoIO模块**:视频输入输出功能得到提升,支持更多格式的视频读写操作。同时提高了稳定性和效率。 4. **Optflow模块**:光流分析功能得到了加强,可以更准确地跟踪物体运动。这对于视频分析和增强现实应用至关重要。 5. **图像处理改进**:增加了新的滤波器、色彩空间转换以及图像增强算法等工具,进一步扩展了图像处理函数库的功能。 6. **CUDA加速优化**:利用NVIDIA的CUDA技术进行计算密集型任务的加速工作,在OpenCV 4.2.0中得到了进一步优化。这提高了运行速度和效率。 7. **Python接口改进**:为了与数据科学及机器学习领域广泛使用的语言——Python更好地集成,对Python接口进行了优化处理。 8. **C++11/14支持**:完全支持现代C++标准(如C++11和C++14),开发者可以利用这些新特性来提高代码的可读性和效率。例如lambda表达式、右值引用以及类型推断等。 9. **新增API功能**:提供了多种新的API,比如用于深度学习任务的`dnn::readNetFromONNX()`函数和用于aruco模块操作的`aruco::drawDetectedMarkers()`方法等,方便开发者快速实现特定需求的功能。 10. **错误修复及兼容性提升**:4.2.0版本还解决了许多已知问题,并提高了与其他软件与硬件平台之间的兼容能力。 通过下载提供的opencv4.2.0_x86压缩包,可以获取适用于32位系统的OpenCV库文件。这些包括动态链接库(.dll)、头文件(.h),以及可能的静态库(.lib)等资源,可用于开发和运行依赖于OpenCV的应用程序。在Windows环境下,将相应的.dll文件放置到系统路径或项目目录下即可使用该版本的功能特性,在32位环境中进行计算机视觉项目的快速启动与实施。
  • 的MINGW64 OpenCV 3.4.10
    优质
    本资源提供预编译的MINGW64版OpenCV 3.4.10库文件,便于开发者快速集成和使用计算机视觉功能,无需自行编译。 mingw64 编译好的 OpenCV3.4.10 文件解压即可使用。
  • JSONCPP
    优质
    这段简介可以描述为:“JSONCPP源码的编译版本”是指经过编译过程后的JSONCPP库文件和可执行文件。这些文件基于原始C++代码实现,并已准备好在各种平台和环境中使用,方便开发者快速集成到项目中进行数据交换处理。 JSON是一种轻量级的数据定义格式,在易学性和实用性方面优于XML,并且在扩展功能上与XML相差无几,因此使用它进行数据交换是一个不错的选择。JSON的全称是JavaScript Object Notation(JSO),意为标记javascript对象的语言。 JsonCpp是一款解析json的第三方库,在业界比较有名,官方推荐也包括了这个库。当前版本可以通过cmake编译生成lib文件。
  • OpenCV 4.10.0 指南
    优质
    本指南详细介绍了如何在不同操作系统环境下对OpenCV 4.10.0版本进行源代码编译,适合开发者参考学习。 OpenCV 4.10.0(包含opencv_contrib)源码编译完成后可以直接依赖相关库进行二次开发。
  • 使用MinGWOpenCV 4.7
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    本项目提供在Windows环境下利用MinGW工具链编译的OpenCV 4.7库文件,便于开发者快速集成并进行计算机视觉应用开发。 Qt 6.5.1验证正常。
  • GoCV: GolangOpenCV依赖的OpenCV(已64位)
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    GoCV是一款使用Golang语言开发的OpenCV库封装项目,提供预编译的64位二进制文件,方便开发者快速集成和运行计算机视觉应用。 gocv 是 golang 版本的 opencv 库,但需要自行编译 opencv 才能使用;按照官网的编译教程可能会遇到一些错误,处理起来比较繁琐。可以下载一个已经编译好的版本,并将其解压到指定路径:C:\opencv\build\install\bin,解压完成后即可直接使用 gocv。MINGW 版本为 mingw64-x86_64-8.1.0-release-posix-seh-rt_v6-rev0。