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已经通过make编译的OpenCV4.5.1源文件,可以直接调用

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简介:
这段内容介绍了一个已成功使用Make工具完成编译的OpenCV 4.5.1版本的源代码包。经编译后的库文件可以立即被用户直接集成和应用到他们的项目中,极大地方便了开发者的工作流程。 OpenCV与CMake配置复杂且问题较多。这里上传了已经编译好的源文件,可以直接调用使用。

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客服
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  • makeOpenCV4.5.1
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    这段内容介绍了一个已成功使用Make工具完成编译的OpenCV 4.5.1版本的源代码包。经编译后的库文件可以立即被用户直接集成和应用到他们的项目中,极大地方便了开发者的工作流程。 OpenCV与CMake配置复杂且问题较多。这里上传了已经编译好的源文件,可以直接调用使用。
  • QuaZip码和库使
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    本资源提供已编译的QuaZip源码及库文件,便于开发者快速集成与应用,无需自行编译,节省开发时间。 quazip(已编译好源码和库文件)可以直接使用。
  • opencv_contrib_3.4.9使
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    本资源提供已编译完成的OpenCV Contrib 3.4.9版本文件,用户无需自行编译即可直接安装和使用,适用于Windows平台。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个包含众多图像处理和计算机视觉算法的开源库。其目的在于简化图像处理任务开发,并在学术研究及商业应用中广泛应用。OpenCV_contrib是该库的一个扩展模块,提供了更多实验性的、前沿的功能如机器学习、对象检测与深度学习等。 这里提供的文件为预编译好的OpenCV 3.4.9版本,特别地,它包括了opencv_contrib模块,这意味着可以访问到除标准库之外的额外功能。这个版本是针对Visual Studio 2015 (VS2015) 编译器构建的,并确保与该开发环境兼容。 在Windows环境下使用CMake工具配置和编译OpenCV及opencv_contrib是一种常见做法。作为跨平台项目构建系统,CMake可以生成特定于不同平台的构建文件(例如Visual Studio解决方案)。在配置过程中需要指定源代码路径、目标编译器以及安装目录,在完成编译后将把库文件(静态或动态)、头文件和配置信息安装到预设位置。 本压缩包中的install文件夹可能包含以下内容: 1. **bin**:内含运行时所需的动态链接库(dll)。 2. **include**:提供OpenCV及opencv_contrib的头文件,供代码引用使用。 3. **lib**:包括静态链接库(lib),用于连接到应用程序中。 4. **share**:可能包含配置信息、示例程序和数据文件。 利用预编译的OpenCV库可以显著节省时间和计算资源,尤其是在无需自定义修改或重新构建的情况下。在项目中可以通过设置环境变量或指定链接器选项来指向这些库的位置,并直接使用其功能。例如,在C++代码中通过`#include `包含头文件后,即可调用如`cv::imread()`读取图像、利用`cv::imshow()`显示图像或者采用`cv::CascadeClassifier`执行对象检测等操作。 这个预编译的OpenCV_contrib 3.4.9版本为VS2015用户提供了便利性,无需从源代码重新构建即可快速集成到项目中并使用强大的计算机视觉能力。
  • github上machoview修改后,使xcode13.2.1进行
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    此项目在GitHub上经由machoview改进后,现可兼容Xcode 13.2.1直接编译运行,为开发者提供便利。 下载后直接运行machoview.xcodeproj 文件。
  • Zint C++库,使
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    本简介介绍了一个预编译的Zint C++库,用户无需自行编译即可直接在项目中进行调用和集成,方便快捷。 编译好的zint C++库可以直接调用。
  • Qt OpenCV包
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    这是一个便捷集成的开发资源,提供预先配置好的Qt与OpenCV库结合的软件包,方便开发者直接调用,快速实现图像和视频处理功能。 编译好的Qt OpenCV包可以直接调用Qt和OpenCV。使用MinGW时,在.pro文件中加入OpenCV包的路径即可,例如: ``` INCLUDEPATH += D:\Dependencies\opencv\mingw_build_qt\install\include LIBS += D:\Dependencies\opencv\mingw_build_qt\lib\libopencv_*.a LIBS += D:\Dependencies\opencv\mingw_build_qt\install\x64\mingw\lib\libopencv_*.a ``` 这样设置后,项目就能正确地链接到OpenCV库。
  • Darknet_Windows.rarYolo3
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    Darknet_Windows.rar包含了预编译的Yolo3版本,专为Windows系统设计。用户无需额外配置即可直接使用,便于快速上手深度学习目标检测项目。 标题中的“darknet_windows.rar已编译直接可用yolo3”指的是一个专为Windows操作系统编译的Darknet框架,其中包含了支持YOLOv3目标检测算法的预编译版本。Darknet是一个开源的深度学习框架,以其轻量级、高效和易于部署的特点受到开发者的欢迎,特别是在实时的目标检测任务中。 YOLO(You Only Look Once)是一种快速目标检测算法,由Joseph Redmon等人提出。YOLOv3是其第三个版本,在前两个版本的基础上进行了改进,提高了检测精度,并增强了对小物体的识别能力。这个压缩包中的“已编译好”的Darknet表示用户无需自行配置环境和编译源代码,可以直接在Windows系统上运行YOLOv3模型进行目标检测。 描述中提到,“windows下darknet(CPU版本)已经编译好,包含libdarknet.so等文件”,这说明提供的Darknet版本是针对Windows系统的CPU优化的,并且包含了必要的动态链接库文件“libdarknet.so”。在Linux系统中,这类文件通常有“.so”扩展名,在Windows系统中则是.dll格式。不过这里可能指的是模拟或移植到Windows环境下的Linux共享库。用户只需将这些文件放置在正确的位置,就可以加载并运行YOLOv3模型。 标签“darknet yolo3 目标检测”进一步明确了这个压缩包的核心内容:它涉及Darknet框架及其用于目标检测的YOLOv3模型。目标检测是计算机视觉领域的一个关键任务,旨在识别和定位图像中的多个对象。YOLOv3通过单个神经网络同时预测边界框和类别概率,实现了快速而准确的目标检测。 这个“darknet_windows.rar”压缩包提供了一个预编译的Windows版Darknet框架,并且包含了支持YOLOv3目标检测所需的所有库文件。用户可以利用此工具在自己的Windows机器上直接进行目标检测应用,无需担心复杂的环境配置和编译过程。这对于希望快速尝试或部署YOLOv3目标检测项目的开发者来说是一个非常便利的资源。只需解压、设置路径,并使用Darknet命令行工具或API即可运行模型并识别图像或视频中的物体。
  • RevitLookup2016-好,使
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    RevitLookup 2016是一款已经过编译可以直接使用的实用工具,专为Revit用户设计,能够方便地查询和管理Revit项目中的元素信息。 RevitLookup2016已编译版本是进行Revit二次开发的必备工具,请按照压缩文件中的txt文件提供的方法安装。