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OpenCV3.4.2.zip

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  •      文件类型：ZIP

简介：
OpenCV3.4.2.zip包含了开源计算机视觉库OpenCV版本3.4.2的所有文件和资源。此版本支持Windows、Linux等多平台，为开发者提供图像处理与分析的强大工具。 opencv3.4.2及opencv_contrib的安装包可以用于相关开发工作。

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  • OpenCV3.4.2.zip
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    OpenCV3.4.2.zip包含了开源计算机视觉库OpenCV版本3.4.2的所有文件和资源。此版本支持Windows、Linux等多平台，为开发者提供图像处理与分析的强大工具。 opencv3.4.2及opencv_contrib的安装包可以用于相关开发工作。
     
  • OpenCV3.4.2.rar
    优质
    这是一个包含OpenCV 3.4.2版本库的压缩文件，适用于计算机视觉领域的开发者和研究人员。下载后可解压并安装在开发环境中使用。 编译好的Release版的OpenCV库可以直接调用，并且已经在VS2013、VS2015和VS2017上进行了测试，确认支持。
     
  • Yolov3与OpenCV3.4.2的C++源代码
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    本项目包含YOLOv3目标检测模型及OpenCV 3.4.2的C++实现代码，适用于计算机视觉领域中的图像和视频分析。 YOLO3 是一种先进的实时目标识别系统，在OpenCV 3.4.2 中使用C++实现。该系统的处理速度非常快，在Pascal Titan X 上可以达到每秒处理30帧图像，并在COCO测试集中取得了57.9%的平均精度（mAP）。我在i7 8700K CPU上运行，每张图片只需要160毫秒左右的时间。这个速度还是相当快的。
     
  • 已完成编译的OpenCV3.4.2 Contrib版（100%可用）
    优质
    这是一份已完全编译成功的OpenCV 3.4.2 Contrib版本，确保所有依赖项均已正确集成，可直接用于开发和测试，无需额外配置。 使用Cmake编译从官网下载的OpenCV3.4.2源代码后，在Build文件夹中的install文件夹内包含了所有OpenCV库，可用于开发相关程序。
     
  • 基于Python和OpenCV3.4.2的主体提取方法
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    本研究探讨了一种利用Python语言及OpenCV 3.4.2库进行图像处理的方法，专注于高效准确地从复杂背景中提取目标主体。通过优化算法提升了计算效率与识别精度，为计算机视觉领域提供了一个实用工具和技术参考。 使用 OpenCV 3.4.2 和 Python 进行 SURF 关键点匹配检测，可以输出提取的坐标点，并且能够设置单个或多个目标进行识别。此外，还支持自定义阈值参数以调整匹配效果。
     
  • 使用VS2015、OpenCV3.4.2和C++实现Yolov3目标检测算法
    优质
    本项目采用Visual Studio 2015开发环境，基于OpenCV 3.4.2库和C++语言，实现了先进的YOLOv3实时物体检测算法。 由于工程项目规模较大，相关内容以百度网盘的形式分享，请自行下载。
     
  • 基于Win10、VS2013、CUDA10.0和OpenCV3.4.2的CUDA加速版编译版本
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    这段简介描述了一个针对Windows 10操作系统的开发环境配置，包括使用Visual Studio 2013作为集成开发工具，并结合CUDA 10.0及OpenCV 3.4.2库来优化并构建具有GPU加速能力的应用程序版本。 在现代计算机视觉领域，OpenCV库是不可或缺的工具之一，它提供了丰富的函数和模块来处理图像与视频数据。为了进一步提升计算效率，开发者们通常会利用GPU的强大并行计算能力，而CUDA（Compute Unified Device Architecture）正是实现这一目标的关键技术。CUDA是由NVIDIA推出的一种编程模型，允许程序员使用C++语言直接编写针对GPU的高性能计算程序。 在这个项目中，我们将探讨如何在Windows 10操作系统上，通过Visual Studio 2013作为集成开发环境，并结合CUDA 10.0和OpenCV 3.4.2及OpenCV_Contrib3.4.2来构建一个支持CUDA加速的OpenCV环境。 首先需要安装的是CUDA 10.0。该SDK包含了所有必要的工具，包括编译器nvcc、性能分析工具以及示例代码等资源。在安装过程中，请确保选择了与你的NVIDIA显卡兼容的驱动程序，并且勾选了CUDA Toolkit选项进行安装。 接下来是Visual Studio 2013的配置步骤。这是一个功能强大的IDE（集成开发环境），支持C++编程，能够方便地管理CUDA项目。创建新项目时选择“CUDA C++ Project”类型，在设置中指定对应的CUDA版本和设备架构等信息。 OpenCV 3.4.2是一个经过优化处理图像数据的重要库，而OpenCV_Contrib3.4.2则提供了一系列额外的模块，这些通常是标准版OpenCV所不包含的新颖算法和技术。为了整合这两个库与CUDA的功能，在VS2013项目设置中需要指定它们各自的头文件和库文件路径。 当在代码里使用CUDA加速时，可以采用`cuda::GpuMat`替代传统方式的`cv::Mat`用于GPU上的数据存储及处理，并调用相应的函数如`cuda::filter2D`来进行图像滤波操作。此外，在代码中引入CUDA模块需要添加头文件声明：#include 。 最后，为了使VS2013能够识别项目中的CUDA组件，需在项目的属性设置里配置CUDA CC++的编译选项，并指定额外包含目录和库路径等参数信息。运行时程序将自动调度计算任务到GPU上执行，从而提高处理速度；而调试或性能分析阶段则可能需要用到NVIDIA Nsight这样的可视化工具来查看GPU状态。 综上所述，这个项目涵盖了从安装配置直至实际编程的完整流程，涉及了Windows开发环境、CUDA编程技术、OpenCV及OpenCV_Contrib库集成以及实现CUDA加速等多个方面。通过这一实践过程，开发者不仅能够掌握如何在OpenCV中利用CUDA进行优化处理的方法，还能深入理解GPU编程的基本原理和技术细节。
     
  • 利用OpenCV3.4.2实现TPS薄板样条模型的图像几何校正
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    本研究基于OpenCV 3.4.2框架，采用TPS（Thin Plate Spline）模型进行图像的非刚性变换和几何校正，以提高图像处理精度与效果。 基于estimateTransformation类进行的图片修补还原，在测试前需要根据自己的属性配置修改opencv.props文件。首先利用SIFT算子进行两幅图的特征点匹配，然后采用TPS算法实现图像还原。最后将处理后的图像与原图再做一次SIFT匹配，以验证效果。如果有疑问可以一起讨论交流学习。
     
  • PicoVR_Unity_SDK_2.8.12_B583_(zip).zip
    优质
    这是一个版本为2.8.12 B583的Pico VR Unity SDK的压缩文件(zip格式)，适用于开发者在Unity环境中进行Pico头显应用开发。 1. 官方PicoVR_Unity_SDK包含32位和64位版本。
     
  • Core_v5.2_(ZIP).zip
    优质
    这是一份名为Core_v5.2的压缩文件(zip格式)，包含软件或项目的核心文件和资源。版本号v5.2表明它是该系列的最新更新版本之一。 在当前的无线通信技术领域内，蓝牙以其低功耗、高效率的特点，在各种设备间的短距离通信应用中占据重要地位。《Core_v5.2.zip》资料包包含一份详细的蓝牙协议描述文档，特别关注了BLE（Bluetooth Low Energy）中的2M模式，这对于深入理解蓝牙的物理层(Physical Layer, PHY)和媒体访问控制层(Media Access Control, MAC)具有重要意义。 蓝牙PHY层构成了技术的核心基础，它定义了信号传输的具体方式，包括调制、编码及频率分配等。在BLE 2M模式下，蓝牙实现了每秒两兆比特的数据传输速率，显著提高了BLE的效率。这一改进是为了满足需要高速数据和实时音频传输的应用需求，并详细介绍了如何实现更高的传输速度。 MAC层负责处理数据包管理与传输的任务，包括信道分配、冲突避免以及服务质量(QoS)保证等关键功能。在BLE中，MAC层采用节能设计，例如允许设备通过连接事件(Event)结构，在非活动期间进入休眠模式以减少功耗。此外，BLE的广告和扫描机制也是其重要的组成部分，这些特性使蓝牙设备能够在发现并快速链接其他设备时节省大量能量。 《Core_v5.2.pdf》文档不仅涵盖了蓝牙基本的PHY层与MAC层概念，还深入探讨了连接建立过程、数据包格式设计、错误检测及纠正措施以及安全功能等具体协议规范。这有助于开发者优化其产品的性能和功耗表现，并提高用户体验满意度。 通过学习这份资料，无论是硬件工程师、软件开发人员还是系统架构师都能掌握如何根据蓝牙5.2标准设计与实现设备，利用BLE 2M模式提升传输速度，同时在MAC层有效管理资源以确保通信的高效性和低能耗。这将有助于他们在专业领域内进一步提高技术水平和竞争力。