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已编译版本:opencv4.6.0、opencv-contrib4.6.0、cuda11.1和cudnn8.1.0

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简介:
本项目提供OpenCV 4.6.0及其扩展库OpenCV Contrib 4.6.0的编译版本,同时兼容CUDA 11.1及cuDNN 8.1.0,适用于深度学习与计算机视觉应用开发。 直接使用编译好的OpenCV库。

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  • opencv4.6.0opencv-contrib4.6.0cuda11.1cudnn8.1.0
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    本项目提供OpenCV 4.6.0及其扩展库OpenCV Contrib 4.6.0的编译版本,同时兼容CUDA 11.1及cuDNN 8.1.0,适用于深度学习与计算机视觉应用开发。 直接使用编译好的OpenCV库。
  • OpenCV4.6.0Contrib4.6.0安装包
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    本资源提供OpenCV 4.6.0及Contrib 4.6.0的完整安装包,适用于希望快速集成先进视觉处理功能的开发者和研究人员。 从OpenCV官网下载的4.6.0安装包,默认情况下不包含opencv_contrib模块。该模块包含了人脸检测和识别所需的相关接口。在Windows10环境下使用CMake 3.21.0、OpenCV4.6.0 和 contrib4.6.0 编译后的 OpenCV 安装包,可以下载到本地电脑并在工程中引用相应库文件以供使用。 编译过程可参考相关技术博客。
  • GoCV: GolangOpenCV依赖的OpenCV64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。
  • OpenCV 2.0(
    优质
    OpenCV 2.0是一款经过预编译的开源计算机视觉库,广泛应用于图像和视频处理领域。它提供大量的函数与工具,方便开发者进行实时视觉分析与机器学习项目开发。 直接修改系统的环境变量就可以使用了,免去了重新编译的麻烦。
  • QWT(
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    QWT(已编译版本)是一款针对Qt库开发的曲线和仪表控件工具包,它提供了丰富的图表绘制功能和高质量的用户界面元素,能够帮助开发者轻松创建专业的数据可视化应用。 编译好的Qwt库适用于在Qt中进行二维绘图。
  • FluentFTP
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    FluentFTP已编译版本提供了预构建的可执行文件和库文件,方便开发者快速集成FTP功能到应用中,无需自行编译。 FluentFTP已编译完成,这是一款强大的C# FTP类库,支持.NET Framework 2.0、3.5、4.0 和 4.5 版本。
  • (的) OpenCV 3.4.1_contrib
    优质
    OpenCV 3.4.1_contrib是开源计算机视觉库OpenCV的一个扩展模块,包含额外的图像和视频处理功能,适用于复杂项目的研究与开发。 环境:Windows 10 + Visual Studio 2015 + OpenCV 3.4.1 _ contrib,已通过调试和发布模式测试并正常运行。
  • 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。
  • 的OpenSSL
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    本文章主要介绍已经编译好的OpenSSL版本的相关信息,包括版本号、更新日志和下载安装方法等。帮助用户快速了解并使用最新版OpenSSL库。 VS编译好的OpenSSL包包含齐全的头文件和dll、lib库,适用于各个系统版本。可以直接调用使用,简单快捷。
  • 包含contrib模块的OpenCV 3.2.0完成
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    简介:本项目成功完成了包含contrib模块的OpenCV 3.2.0版本的编译工作,提供了扩展功能和算法支持。 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包。提到的已经编译了contrib模块的opencv3.2.0版本意味着该版本集成了额外的功能模块,这些功能可能仍在开发中或尚未完全成熟。 1. **opencv_contrib模块**:此模块包含了一些高级和实验性的功能,例如面部识别、超分辨率处理、文字检测以及SIFT和SURF特征提取等。由于它们的特殊性质,这类算法并未被纳入默认版本的OpenCV库之中。 2. **编译过程**:为了将opencv_contrib集成到项目中,需要进行一系列步骤包括下载源代码、配置构建选项以包含contrib模块、安装必要的依赖项以及执行实际的编译和链接操作。这通常涉及使用CMake工具及对各种编译选项的具体设置,如选择特定编程语言接口(例如C++或Python)、指定要编译的模块类型等。 3. **人脸识别**:OpenCV 3.2.0版本提供了基于Haar级联分类器和Adaboost算法的人脸检测功能。这些技术能够识别图像中的人脸,并广泛应用于安全监控、照片管理等领域。此外,opencv_contrib可能包含了更多先进的面部识别方法,如深度学习模型。 4. **深度学习视觉**:自OpenCV 3.2.0版本开始,对深度学习的支持得到了加强,尤其是通过在contrib模块中的集成。它提供了DNN(Deep Neural Network)模块来加载并使用来自TensorFlow、Caffe等框架的预训练模型进行图像分类、目标检测等多种任务。 5. **文件名称列表opencv_with_contrib**:这可能指的是编译完成后的库文件或包含相关资源和脚本的目录。通常,成功构建后会生成一系列动态链接库(如.dll或.so)与静态链接库(如.a或.lib),以及头文件供开发人员使用。 6. **使用与集成**:在项目中利用已编译好的opencv_with_contrib版本时,需要将这些库添加到系统搜索路径,并配置项目的依赖关系。对于Python用户来说,则需确保环境能够正确识别相关的绑定模块。 7. **优化和性能提升**:通过调整各种编译选项可以在一定程度上提高OpenCV的执行效率,比如启用多线程支持或使用特定指令集(如AVX)。此外,可以根据具体硬件配置选择适当的优化等级以获得最佳运行效果。 这个包含了opencv_contrib模块的已编译版OpenCV 3.2.0为开发者提供了一个全面且多功能的视觉任务处理工具包。无论是进行学术研究还是开发商业应用,都能够从中受益。