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OpenCV 3.4.7及Contrib的编译相关文件.zip

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简介:
本资源包包含用于编译OpenCV 3.4.7及其contrib模块所需的全部源代码和配置文件。适用于希望在特定环境下自定义构建OpenCV库的开发者。 安装opencv3.4.7 和 opencv_contrib 所需的相关文件的详细过程可以参考这篇文章:https://blog..net/weixin_40512640/article/details/102394667。不过,根据要求去掉链接后,只需说明安装过程中需要关注和遵循的具体步骤和指导即可进行操作。

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  • OpenCV 3.4.7Contrib.zip
    优质
    本资源包包含用于编译OpenCV 3.4.7及其contrib模块所需的全部源代码和配置文件。适用于希望在特定环境下自定义构建OpenCV库的开发者。 安装opencv3.4.7 和 opencv_contrib 所需的相关文件的详细过程可以参考这篇文章:https://blog..net/weixin_40512640/article/details/102394667。不过,根据要求去掉链接后,只需说明安装过程中需要关注和遵循的具体步骤和指导即可进行操作。
  • opencv-contrib 4.1.2 xfeatures2d 时解决网络问题
    优质
    本文件详细记录了在构建OpenCV 4.1.2扩展模块xfeatures2d过程中遇到并解决的一系列与网络相关的技术难题,为开发者提供了宝贵的参考和指导。 在使用OpenCV contrib版本4.1.2编译xfeatures2d模块时遇到网络问题的解决方法。
  • OpenCV 4.10.0OpenCV Contrib 4.10.0Windows CUDA
    优质
    本简介提供OpenCV 4.10.0及其扩展库OpenCV Contrib 4.10.0在Windows系统上使用CUDA加速技术的编译版本下载与安装指导。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛使用的工具包,适用于计算机视觉和机器学习领域,并且其最新版本为4.10.0。本案例讨论的是一个专为Windows系统设计并集成了CUDA支持的OpenCV编译版本。CUDA是NVIDIA开发的一种用于加速计算密集型任务(如图像处理和深度学习)的平台与编程模型,它使开发者能够利用GPU的强大性能。 该版本包含了多项改进及新特性以提高效率和功能范围,并且还包含opencv_contrib模块——一组实验性和非核心的功能扩展。这些模块通常包括前沿的研究算法,为开发人员提供了探索最新计算机视觉技术的机会。 文件结构分为三个部分: 1. **include**:此目录下存放着定义了OpenCV库中的函数、类及常量的头文件,帮助开发者在项目中引用和使用API。 2. **lib**:该目录包含静态库和动态库文件,这些是Windows环境下链接到OpenCV库所需的。它们允许你的程序调用OpenCV的功能与类。 3. **dll**:这是运行时必需的动态链接库文件,当将这些dll文件与可执行文件一起放置时,可以确保在没有全局安装OpenCV的情况下也能正常工作。 对于深度学习任务而言,OpenCV的DNN(Deep Neural Network)模块非常有用。它支持多种框架如TensorFlow、Caffe和ONNX等模型加载及运行。结合CUDA使用预训练模型部署到GPU上执行推理计算,在处理大规模图像数据或实时应用时尤其高效,因为这能显著提高处理速度。 这个OpenCV 4.10.0的CUDA编译版本为Windows上的开发者提供了一个强大的工具集,特别是在需要利用GPU加速任务(如图像处理、计算机视觉算法实现以及深度学习模型部署)的情况下。通过正确配置和使用此库,可以充分利用现代GPU的能力来提升应用性能与响应速度。
  • OpenCV Contrib 3.2.0
    优质
    已编译的OpenCV Contrib 3.2.0 是指针对计算机视觉应用优化的开源软件库OpenCV的贡献模块版本3.2.0的预编译文件,便于开发者直接使用高级功能和算法。 在OpenCV 3.0版本之前可以直接使用SIFT和SURF等功能,但在3.0之后的版本里这些功能被移到了nonfree.hpp中,并且需要额外配置opencv_contrib。在此之前我几乎把cmake用吐血了。希望我的经验可以帮助到有需要的小伙伴。请注意,OpenCV的版本要与opencv_contrib相对应!
  • OpenCV 4.5.5与OpenCV Contrib 4.5.5所需下载
    优质
    本页面提供了OpenCV 4.5.5及OpenCV Contrib 4.5.5库编译所需的全部源码和配置文件下载链接,帮助开发者快速搭建开发环境。 内容包括以下文件:1、ade(v0.1.1f.zip);2、data(face_landmark_model.dat);3、ffmpeg(opencv_videoio_ffmpeg_64.dll,ffmpeg_version.cmake,opencv_videoio_ffmpeg.dll);4、ippicv(ippicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip);5、wechat_qrcode(detect.prototxt,sr.prototxt,detect.caffemodel,sr.caffemodel);6、xfeatures2d(vgg文件,boostdesc文件等)。
  • OpenCV 4.5.1 CMake (含 OpenCV Contrib
    优质
    本教程详细介绍如何使用CMake编译OpenCV 4.5.1及其Contrib模块,涵盖环境配置、依赖项安装及编译过程。 在使用OpenCV4.5.1进行Cmake编译并包含opencv contrib的过程中,请确保按照官方文档的指导步骤操作。首先下载OpenCV及contrib模块的源代码,并将它们放置在同一目录下,然后通过修改CMakeLists.txt文件来配置构建选项,包括启用所需的贡献模块功能。接下来执行cmake命令生成必要的构建文件,最后使用make或相应的IDE工具进行编译和链接工作以完成整个流程。
  • OpenCV 3.4.14与Contrib
    优质
    简介:本文详细介绍了如何在Windows环境下编译安装OpenCV 3.4.14及其扩展模块Contrib库的过程和技巧,帮助开发者快速搭建开发环境。 在使用OpenCV 3.4.14及contrib库,并且是在VS2019环境下进行编译的过程中,请确保包含源文件。
  • 使用MinGWOpenCV 4.4和Contrib 4.4库
    优质
    本项目提供了使用MinGW在Windows环境下编译OpenCV 4.4及其contrib模块的详细步骤与库文件。适合开发者快速集成到个人或企业项目中,简化开发流程。 我使用Mingw编译器重新编译了opencv4.4及其contrib模块,并支持SURF特征点检测。这是为Qt环境准备的包,而非由微软编译器生成。 要开始使用,请在系统环境变量中添加路径*:\opencv440\bin,在Qt工程项目的pro文件里加入以下内容: ``` INCLUDEPATH+= *:\opencv440\include LIBS += *:\opencv440\lib\libopencv_*.a ``` 然后,在需要使用OpenCV的源代码中包含这些头文件: ```cpp #include #include ``` 这样就可以开始使用了。我已经在Qt5.14.1环境下测试过,可以完美运行。
  • OpenCV 4.5.5 CMake 缓存 opencv_videoio_ffmpeg_64.dll 等
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    本资源包含OpenCV 4.5.5版本的CMake编译缓存文件,便于快速构建开发环境,并提供opencv_videoio_ffmpeg_64.dll等关键动态链接库,支持Windows平台下视频处理功能。 在使用OpenCV 4.5.5进行CMake编译时需要的缓存文件包括:opencv_videoio_ffmpeg_64.dll、ffmpeg以及ppicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip。此外,还有xfeatures2d等相关内容。
  • Python 3.7 安装 OpenCV opencv-contrib-python 问题
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    本篇指南旨在解决使用 Python 3.7 安装 OpenCV 和 opencv-contrib-python 过程中遇到的问题,涵盖常见错误及解决方案。 由于 OpenCV 3.4.2 版本之后存在专利问题,导致一些函数无法使用,因此我们需要安装较低版本的 OpenCV。然而,在 Python 3.6 中无法直接下载 OpenCV 3.4.1 的版本,所以需要先降低 Python 的版本。不过考虑到降级过程中可能会遇到更多麻烦的问题,我们主要讨论如何在 Python 3.7 环境下有效安装这两个包。 具体步骤如下: 1. 打开命令提示符(cmd),输入以下命令以确保两个 OpenCV 包的版本一致: ``` pip install opencv-python==3.4.2.16 pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 ``` 如果上述操作成功完成,安装过程就结束了。如果不成功,请尝试以下方法: 2. 再次尝试在命令提示符中执行相同的命令。 按照以上步骤进行操作即可解决该问题。