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使用OpenCV 4.4.0 和 opencv_contrib 4.4.0，结合 VS2019 和 Windows 10 操作系统编译得到的 OpenCV 库。

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简介：
通过使用 OpenCV 4.4.0 及其扩展包 opencv_contrib 4.4.0，并结合 Visual Studio 2019 在 Windows 10 平台上进行的编译过程，成功构建出了 OpenCV 库。该库的部署和使用方式与官方网站提供的下载版本完全一致。此外，为了增强库的功能性，我们额外整合了 opencv_contrib 4.4.0 中包含的一些实用技术，例如 SURF 等算法。值得注意的是，SIFT 由于专利问题已经过期，现在又重新回归到主 OpenCV 库中。

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  • 使用 OpenCV 4.4.0 和 opencv_contrib 4.4.0 在 VS2019 上编译得到的 Windows 10 环境下的 OpenCV 库
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    本简介提供使用OpenCV 4.4.0与opencv_contrib 4.4.0在Visual Studio 2019环境下，于Windows 10系统中成功构建的库文件信息。 使用 OpenCV 4.4.0 和 opencv_contrib 4.4.0 在 Visual Studio 2019 上编译得到的库与官网下载的版本类似，但加入了 opencv_contrib 中的一些功能，如 SURF 等方法，并且由于 SIFT 的专利到期已回归到主库中。
     
  • 使用OpenCV 4.4.0 和 OpenCV_Contrib 4.4.0 在 VS2019 和 Win10 下通过 CMake 编译的配置...
    优质
    本简介提供在Windows 10系统下，利用Visual Studio 2019和CMake工具针对OpenCV 4.4.0及其贡献模块4.4.0进行编译安装的详细步骤与注意事项。 此文件是为需要自行重新编译OpenCV库的用户准备的，并非预编译好的OpenCV版本。在使用OpenCV 4.4.0与OpenCV Contrib 4.4.0、Visual Studio 2019和Windows 10系统时，利用CMake进行编译过程中，请将该文件复制到OpenCV源代码的.cache目录中。
     
  • 使用 OpenCV 4.1.0、opencv_contrib 4.1.0、VS2015 和 Win10 编译得到的 OpenCV...
    优质
    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。
     
  • 预编译的OpenCV 4.4.0库（MinGW版）
    优质
    本资源提供预编译的OpenCV 4.4.0库文件，专为使用MinGW开发环境的用户设计，方便快速集成和运行。 Mingw编译的Opencv4.4.0库可用于VScode和Vitis HLS。
     
  • OpenCV 4.4.0 加上 Contrib
    优质
    简介：OpenCV 4.4.0版本结合Contrib模块提供了丰富的计算机视觉和机器学习算法库，适用于多种编程语言，支持图像处理、视频分析等功能。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，在机器学习、图像识别、自动驾驶等领域有着广泛应用。 本压缩包聚焦于OpenCV 4.4.0版本，这是一个重要更新，引入了新的功能并进行了优化，同时保持与以往版本的兼容性。相较于早期版本如4.3.x等，4.4.0带来了关键改进和增强。新版本加强了深度学习模块（DNN），提升了模型加载及执行速度，这对依赖于深度学习的应用如目标检测和图像分类尤为重要。 此外，在OpenCV 4.4.0中编译时加入contrib模块意味着用户可以访问更多特性和算法，例如面部识别、文字识别以及SIFT和SURF等经典特征提取技术。这些特性通常不包含在主库内，因为它们可能还在开发阶段或者需要额外的依赖。 对于开发者而言，在使用CMake与Visual Studio 2015重新编译OpenCV 4.4.0及contrib模块时，可以简化跨平台配置和构建过程，并提供强大的调试工具。通过该流程，开发者可以根据需求选择特定模块进行编译并确保库兼容性。 在压缩包的install文件夹中通常会包含编译后的库文件、头文件及相关配置信息。这些资源用于项目中的OpenCV链接设置，使开发者能够在应用中快速使用4.4.0版本及其contrib模块功能。一般而言，需要将这些库添加到项目的链接器设置，并在源代码中包含相应的头文件以调用OpenCV的功能。 综上所述，OpenCV 4.4.0 + contrib组合为开发者提供了一个强大而全面的工具集来实现复杂计算机视觉任务。通过正确配置和使用此库，可以利用最新技术开发出高效、精确的应用程序，在学术研究与工业应用中展示其强大的适应性和实用性。
     
  • 使用 OpenCV 3.4.3、VS2017 和 OpenCV_Contrib 3.4.3 通过 CMake 编译的文件
    优质
    本项目采用OpenCV 3.4.3和OpenCV_Contrib 3.4.3库，使用CMake在Visual Studio 2017环境下编译生成。适合进行计算机视觉应用开发与研究。 使用 OpenCV 3.4.3 和 Visual Studio 2017 的 opencv_contrib 3.4.3 后，无需再手动进行 CMake 配置了。直接下载并配置环境即可。
     
  • 使用Java和JNA 4.4.0获取与操作窗口句柄
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    本教程详解如何运用Java Native Access (JNA) 4.4.0库来获取并操控Windows操作系统中的窗口句柄，适用于需要深入访问底层系统API的Java开发者。 Java通过JNA实现获取窗口句柄并操作窗口的功能。
     
  • Darknet在Windows 10 + VS2017 + OpenCV 3.4.1下的编译和应用
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    本文章介绍了如何在Windows 10操作系统下使用Visual Studio 2017及OpenCV 3.4.1库进行Darknet的编译，并探讨其具体应用。 在Windows 10系统上使用Visual Studio 2017和OpenCV 3.4.1（C++版本）编译Darknet，并将其应用于相关项目。有关Darknet的更多信息，可以参考其官网文档。相关的资源可以直接从官网上下载。
     
  • Qt5.15.16在Windows 10和VS2019下的编译
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    本教程详解了如何在Windows 10系统及Visual Studio 2019环境下编译Qt 5.15.16版本，涵盖环境配置、依赖项安装及编译流程。 在当今的软件开发领域，跨平台图形用户界面应用程序框架是开发者关注的重点之一。QT作为广受欢迎的选择之一，为开发者提供了丰富的工具和库来构建各种类型的应用程序。特别是QT 5.15.16版本，它带来了许多新特性、性能改进及对最新技术的支持。 在Windows环境下使用Visual Studio 2019进行开发时，可以编译出适用于32位和64位架构的软件应用。通过这个过程生成的库文件为开发者提供了构建桌面、移动以及嵌入式系统应用程序的强大支持。 QT 5.15.16版本包含四个主要文件夹：include、lib、plugins及bin。每个都有其特定的功能： 首先是include，它包含了所有头文件；这些是C++编程中不可或缺的部分，提供函数定义等信息，帮助开发者利用QT框架的特性进行开发。 接着是lib文件夹，其中存放的是编译后生成的库文件；在链接阶段，它们与应用代码合并形成最终程序。有了这些库文件，开发者可以轻松集成QT功能到自己的项目中。 plugins保存了各种插件以扩展QT的功能。通过这种方式，无需修改框架本身就可以添加新的特性或定制现有功能，大大增强了灵活性和可扩展性。 最后是bin文件夹，它包含一些执行文件；例如部署工具及配置工具等可以帮助开发者在开发过程中进行调试、测试以及应用的配置与部署。 总的来说，使用QT 5.15.16版本为Windows平台上的开发者提供了一整套完整的资源。通过这些组件和库文件，可以方便地构建跨多平台的应用程序，并且由于其模块化设计可以根据具体需求选择合适的模块或插件以最小的成本实现最丰富的功能。
     
  • 在VS2019中编译Windows版C++ OpenCV 4.8及opencv-contrib
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    本教程详细介绍了如何使用Visual Studio 2019编译Windows版的OpenCV 4.8及其贡献模块，涵盖环境配置与编译过程。 在Windows环境下开发C++应用并利用OpenCV库是一个常见的需求。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理、计算机视觉以及机器学习的函数。本篇文章将详细介绍如何在Windows系统上使用CMake和Visual Studio 2019（VS2019）来编译OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块。 你需要确保已经安装了以下软件： 1. **Visual Studio 2019**：Microsoft的集成开发环境（IDE），支持C++项目开发。 2. **CMake**：一个跨平台的自动化构建系统，用于管理项目构建过程。 3. **Git**：版本控制系统，用于下载OpenCV源代码。 4. **OpenCV 4.8.0**：官方OpenCV库可以从GitHub上获取。 5. **opencv_contrib**：OpenCV的扩展模块包含额外的功能和算法。 编译步骤如下： 1. **下载源代码**：使用Git克隆OpenCV和opencv_contrib仓库到本地。运行以下命令： ``` git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 2. **设置CMake**：打开CMake，指定源代码目录（即上述两个仓库的根目录）和构建目录。构建目录是新建的一个空文件夹，用于存放生成的解决方案和编译结果。 3. **配置CMake**：在CMake的GUI中，设置编译选项。确保以下选项被选中： - `BUILD_opencv_world` - `WITH_CUDA`（如果你的系统支持CUDA并希望使用GPU加速） - `OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH` 指向opencv_contrib的`modules`目录 还可以根据需要选择其他模块，如`BUILD 示例`, `WITH_QT`等。 4. **生成项目文件**：点击CMake的“Configure”按钮，然后根据提示选择Visual Studio版本（例如，选择`Visual Studio 16 2019`和`Win64`以创建64位项目）。配置完成后，再次点击“Generate”生成VS项目文件。 5. **打开并编译项目**：在生成的构建目录下，你会发现一个.sln文件。用VS2019打开它，在解决方案资源管理器中选择所有项目，右键单击并选择“生成”。这将编译OpenCV库及其所有依赖项。 6. **安装OpenCV**：编译完成后，选择解决方案中的`install`项目并生成，这会将编译好的库和头文件复制到指定的安装目录。 7. **配置环境变量**：为了让其他项目能够找到编译后的OpenCV库，你可能需要添加库目录到系统的`PATH`环境变量，并设置指向库安装路径的`OPENCV_DIR`环境变量。 8. **测试编译结果**：编写一个简单的C++程序使用OpenCV的库函数，例如读取和显示图片。确保程序能够成功地进行编译和链接。 通过以上步骤，在Windows环境下你已成功地编译了OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块，并且已经准备好在VS2019中利用它们进行C++开发。这个过程可能会遇到一些问题，如依赖库的缺失或版本不兼容等，但只要你按照正确的步骤并解决这些问题，最终都能顺利完成编译工作。