本资源提供已编译的OpenCV 4.1.1及其扩展模块opencv_contrib的Windows版本下载，方便开发者快速集成和使用计算机视觉功能。
《OpenCV4.1.1在VS2019下的编译与应用详解》
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、机器学习等领域。本段落将详细介绍如何使用Visual Studio 2019（VS2019）环境和预编译的opencv4.1.1版本，特别是包含opencv_contrib模块的情况下进行Debug模式下的x64交叉编译。
标题中的“已编译的OpenCV4.1.1”意味着我们有预先处理好的OpenCV 4.1.1库文件，这些文件已经包含了所有必要的扩展功能。其中，opencv_contrib是实验性和前沿算法的一个集合模块，例如超分辨率、立体视觉和深度学习等。
在使用这个压缩包之前，请先解压并熟悉关键的文件：
- `LICENSE`：这是OpenCV的许可协议。
- `setup_vars_opencv4.cmd`：这是一个批处理脚本，用来设置VS2019所需的环境变量。
- `x64`目录：里面包含了动态链接库（.dll）和静态链接库（.lib），都是针对64位系统的文件。
- `OpenCVConfig-version.cmake` 和 `OpenCVConfig.cmake` 文件提供了CMake构建系统所需的信息，帮助识别头文件路径及库位置等信息。
- `include` 目录：包含了所有需要的头文件。
在VS2019中使用预编译库，请按照以下步骤操作：
1. 运行 `setup_vars_opencv4.cmd` 脚本设置环境变量；
2. 创建一个新的C++项目，并设定目标平台为x64，配置模式设为Debug；
3. 在项目的属性页里添加附加包含目录和库文件的路径。
4. 链接所需的OpenCV库。可以通过在项目属性中的链接器设置中自动完成，也可以手动指定如`opencv_core_debug`、 `opencv_highgui_debug`等。
一旦配置完毕，就可以开始编写使用OpenCV的应用程序了。例如：
```cpp
#include
#include
int main() {
cv::Mat img = cv::imread(image.jpg);
if (!img.data) {
std::cout << 无法打开图片! << std::endl;
return -1;
}
cv::imshow(Image, img);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
这段代码演示了如何使用OpenCV的`imread`函数读取一张图像，用 `imshow` 函数显示出来，并等待用户按键。
除了基本功能之外，OpenCV还提供了如SVM、随机森林等机器学习工具。此外，在opencv_contrib模块中还包括支持深度神经网络（DNN）框架的功能，可以加载预训练的模型来进行诸如图片分类和物体识别的任务。
这个预先编译好的库为开发者提供了一个快速入门计算机视觉及机器学习项目的平台，尤其适合那些希望绕过繁琐编译过程的人。只需简单的配置步骤，在VS2019 Debug x64环境中就可以利用OpenCV的强大功能了。
5星
