这些库包括：opencv_contrib-4.1.0、opencv-4.1.0 和 VTK-8.2.0。-ITADN社区

opencv_contrib-4.1.0, opencv-4.1.0 和 VTK-8.2.0

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本项目包括OpenCV 4.1.0及其扩展模块opencv_contrib 4.1.0，同时集成了可视化工具库VTK 8.2.0，支持图像处理与计算机视觉应用开发。 OpenCV-4.1.0 和 opencv_contrib-4.1.0.zip 版本在 GitHub 上下载可能会出现问题，并且速度很慢！另外还包括 VTK-8.2.0 版本，这是最新版本！！！！！

使用 OpenCV 4.1.0、opencv_contrib 4.1.0、VS2015 和 Win10 编译得到的 OpenCV...

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本项目利用OpenCV 4.1.0与opencv_contrib 4.1.0，在VS2015环境下，于Win10系统中成功编译，为计算机视觉应用提供强大支持。使用 OpenCV 4.1.0 和 opencv_contrib 4.1.0 在 Visual Studio 2015 上编译得到的库，在 Windows 10 系统上可以像官方下载的一样使用，并且包含了 opencv_contrib 中的一些方法，例如 SIFT 和 SURF。

OpenCV-4.1.0-Linux版本

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简介：OpenCV-4.1.0 Linux版是开源计算机视觉库的最新版本，专为Linux系统设计。它提供了大量的计算机视觉和机器学习算法，并支持C++, Python, Java等多种编程语言。由于OpenCV官网的下载速度较慢，我整理了一些常用的版本供国内用户下载使用。这里提供的是opencv-4.1.0的Linux版本，其他版本的信息请参考我的博客文章。

OpenCV-MinGW-Build-x64-4.1.0.zip

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这是一个包含OpenCV 4.1.0库的Windows 64位编译版本，使用MinGW工具链构建，方便开发者快速集成计算机视觉功能到C++项目中。编译完成的mingw版本opencv4.1.0可以直接使用。使用说明可以在相关技术博客或文档中找到。

OpenCV-MinGW-Build-4.1.0-x86_64.zip

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这是一个包含OpenCV 4.1.0版本库的压缩文件，适用于MinGW环境下的x86_64架构系统，便于开发者进行计算机视觉相关的项目开发。 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。本段落专注于为MinGW编译器准备的64位版本OpenCV-MinGW-Build-4.1.0-x64，它提供了预编译的库文件，适用于基于Windows 64位系统的开发项目，特别是人脸识别的应用。作为OpenCV 4.1.0系列的一个稳定版本，在其前一版的基础上进行了优化和改进。新版本可能包括性能提升、功能添加及错误修复，并提供对SIFT和SURF等非自由专利特征检测算法的替代方案，因为这些算法在后续版本中由于版权问题被移除。 MinGW（Minimalist GNU for Windows）是一个开源软件开发环境，允许开发者使用GNU工具集来编译C和C++程序。选择MinGW作为编译器是因为它轻量级且易于配置，适合个人开发者及小型团队的需求。结合OpenCV与MinGW意味着可以在不依赖Visual Studio等大型IDE的情况下高效构建和运行项目。人脸识别是计算机视觉应用中的重要领域之一，而OpenCV提供了多种实现方法。例如Haar级联分类器基于Adaboost算法进行特征选择，能有效识别图像中的人脸；此外还有LBPH（Local Binary Patterns Histograms）和EigenFace等其他技术广泛应用于安全系统、社交媒体平台及照片管理软件以自动识别人脸并执行相应操作。压缩包内包含动态链接库(dll)文件、静态库(lib)文件以及头文件(h)，这些都是开发过程中不可或缺的部分。动态链接库在运行时与程序连接，而静态库则在编译阶段直接将代码合并到目标代码中；头文件包含了函数声明和数据结构定义以方便调用OpenCV的功能。使用预编译的OpenCV库可以避免复杂的自建过程，包括安装依赖项、配置环境及解决可能出现的编译错误等问题。这大大简化了开发流程，并使开发者能够更加专注于图像处理与人脸识别算法的具体实现工作。综上所述，OpenCV-MinGW-Build-4.1.0-x64.zip是一个专为Windows 64位系统和MinGW环境下快速构建及运行计算机视觉项目而设计的库文件集。利用此预编译库，开发者能够更高效地应用OpenCV的功能来增强其应用程序中的图像处理与人脸识别能力。

OpenCV 4.1.0的编译版本

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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。

Python库 | py2neo 4.1.0.tar.gz

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Py2Neo是一款用于与Neo4j图数据库进行交互的Python库。通过它，开发者可以轻松执行Cypher查询、管理节点和关系，并利用Neo4j的强大功能构建复杂的数据应用。版本4.1.0提供了更多优化和新特性以增强用户体验。资源全名：py2neo-4.1.0.tar.gz

Springside-core-4.1.0 发版标注/Springside-core-4.1.0

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Springside-core-4.1.0版本发布，包含多项新功能和性能优化，旨在提高开发效率与代码质量。此版本为开发者提供了更加强大且灵活的工具支持。包含core的两个关键jar包在网上较难找到，这里分享出来给大家。如果有其他需要但找不到的jar包，请联系我，我会与你分享。

goahead-4.1.0-src.tgz 和 goahead-src.tgz

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这两个文件分别是GoAhead Web服务器的源代码包，版本为4.1.0和未指定具体版本的通用源码包，可用于嵌入式系统及物联网设备。一个开源的嵌入式物联网服务器。安装使用方法可以在网上查找相关教程。

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