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OpenCV 3.4.0 带有 contrib 模块的源代码

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简介：
本资源提供OpenCV 3.4.0版本带有contrib模块的完整源代码，便于计算机视觉领域的开发者和研究人员进行深度学习、图像处理等项目的开发。 OpenCV 3.4.0 包含 contrib 模块的源码。有时候国外的服务器会很慢，我可以提供一份 OpenCV 3.4.0 的源代码给大家使用。

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  • OpenCV 3.4.0 带有 contrib 模块的源代码
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    本资源提供OpenCV 3.4.0版本带有contrib模块的完整源代码，便于计算机视觉领域的开发者和研究人员进行深度学习、图像处理等项目的开发。 OpenCV 3.4.0 包含 contrib 模块的源码。有时候国外的服务器会很慢，我可以提供一份 OpenCV 3.4.0 的源代码给大家使用。
     
  • opencv_python-3.4.0+contrib-cp35-win_amd64.whl
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    这是一个针对Python 3.5版本的Windows AMD64操作系统的OpenCV库安装包，包含主要功能及扩展模块Contrib。 opencv_python-3.4.0+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl 是适用于Windows系统的OpenCV Python版本，支持Python 3.5，在命令行中可以直接进行安装。
     
  • OpenCV 4.0.1（源码）+ Contrib（源码）+ IPPICV + FFmpeg.dll
    优质
    本项目包含OpenCV 4.0.1完整源代码、扩展模块Contrib源代码及IPPICV优化库，集成FFmpeg动态链接库，提供全面的计算机视觉开发支持。 百度云资源包含 opencv4.0.1 源码及 contrib4.0.1 源码、ippicvffmpeg.dll 编译后的库（install 文件夹），支持 WITH_OPENGL 和 OPENCV_ENABLE_NONFREE。
     
  • 成功编译的Android版libopencv_java4.so（OpenCV 4.5.5及Contrib模块）及其源代码与脚本
    优质
    简介：本文档提供在Android平台上成功构建的libopencv_java4.so库文件，适用于OpenCV 4.5.5版本及其扩展模块。同时包含详细的源码和编译脚本，便于开发者进行二次开发与集成。 1. 文件目录结构为：`opencv/open4.5.5` 和 `opencv_contrib/open4.5.5/build` ，其中build目录用于编译和生成库文件。 2. 编译脚本位于 `opencv/build-android-opencv.sh`，需根据本地NDK路径进行修改。 3. 使用命令 `sudo ./build-android-opencv.sh` 进行编译时需要超级用户权限。在默认设置下，只会在build目录中输出静态.a库文件而没有生成.so库文件，若要构建共享库，则需要配置 `-DBUILD_SHARED_LIBS=ON` 参数。 4. 若要合并为单个如 `libopencv_java4.so` 库，请增加 `-DBUILD_JAVA=ON -DBUILD_OPENCV_JAVA=ON` 参数。 5. 安装ant工具：执行命令 `sudo apt-get install ant`，并配置 `-DANT_EXECUTABLE=/usr/bin` 以确保cmake能找到正确的ant路径。
     
  • OpenCV-contrib模块中文教程（完整版）.pdf
    优质
    本手册为《OpenCV-contrib模块中文教程（完整版）》，全面解析了OpenCV扩展库contrib模块的各项功能与应用技巧，旨在帮助开发者深入理解并高效使用这些高级视觉工具。 OpenCV-contrib模块的中文教程（完整版）PDF文档是根据官网的英文版本翻译而成的。
     
  • protobuf 3.4.0 源代码
    优质
    protobuf 3.4.0源代码是Google开发的数据序列化协议的官方版本之一，提供高效的结构化数据表示方法，支持多语言环境下的数据交换。 用于跨平台编译pb协议的工具或方法可以帮助开发者在不同的操作系统上进行protobuf协议文件的编译工作，确保代码的一致性和可移植性。
     
  • 在Win10下使用VS2017编译C++的opencv+contrib 4.1.1模块
    优质
    本教程详细介绍了如何在Windows 10操作系统中配置Visual Studio 2017环境，以便编译和安装OpenCV及其扩展Contrib库版本4.1.1。 在Win10下使用VS2017编译的C++模块已经测试过，在debug64和release64配置下均可正常使用。此外，该模块已支持nonfree配置，并且可以使用sift等功能。
     
  • 已包含contrib模块的OpenCV 3.2.0版本编译完成
    优质
    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。
     
  • 带有RTMP模块的Nginx
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    简介：该文章主要介绍如何在Nginx中集成和配置RTMP模块以实现流媒体直播服务的搭建与优化。 已经编译好的版本带有RTMP功能，可以直接启动。配置文件nginx.conf可以手动修改，默认节点为live。
     
  • OpenCV重新编译版本——包含Java可用的Contrib模块
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    这是一个经过修改和优化的OpenCV库，特别之处在于它集成了支持Java语言的Contrib扩展模块，为开发者提供了更丰富的计算机视觉功能。 opencv重新编译版包含java可用的contrib模块，可以直接通过java调用如面部识别等功能扩展模块。