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OpenCV Contrib扩展编译后的Jar包和Lib包（opencvextra_nonfree_install.zip）

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简介：
本资源提供OpenCV Contrib模块中非免费功能的编译结果，包括jar包与lib库文件，便于快速集成使用高级视觉处理算法。 在Windows 10系统中使用Visual Studio 2019、Ant、Python和Java环境通过CMake对OpenCV4.1.0及其contrib包进行编译，生成的资源包括jar、lib、dll等文件，适用于Visual Studio 2019或Java集成开发环境。

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  • OpenCV Contrib扩展编译后的Jar包和Lib包（opencvextra_nonfree_install.zip）
    优质
    本资源提供OpenCV Contrib模块中非免费功能的编译结果，包括jar包与lib库文件，便于快速集成使用高级视觉处理算法。 在Windows 10系统中使用Visual Studio 2019、Ant、Python和Java环境通过CMake对OpenCV4.1.0及其contrib包进行编译，生成的资源包括jar、lib、dll等文件，适用于Visual Studio 2019或Java集成开发环境。
     
  • OpenCV4.4+VS2017+预编译的DLL和LIB（包括CUDA和Contrib）
    优质
    本项目提供在Visual Studio 2017环境下使用OpenCV 4.4库的解决方案，包含CUDA支持及Contrib模块，并附带预编译的动态链接库(DLL)与导入库(LIB)，便于快速集成开发。 opencv_aruco440.libopencv_bgsegm440.libopencv_bioinspired440.libopencv_calib3d440.libopencv_ccalib440.libopencv_core440.libopencv_datasets440.libopencv_dnn_objdetect440.libopencv_dnn_superres440.libopencv_dnn440.libopencv_dpm440.libopencv_face440.libopencv_features2d440.libopencv_flann
     
  • OpenCV4.1.0全面编译（包含Contrib扩展与GPU加速模块）
    优质
    本简介提供关于如何在系统中进行全面编译OpenCV 4.1.0版本的指导，包括其贡献包和GPU加速模块的集成。适合希望深入研究计算机视觉技术的专业开发者。 该压缩包是由个人使用官方提供的OpenCV4.1.0源码编译而成的（官方提供的Opencv-release版本不包含contrib模块和gpu模块）。
     
  • FFmpeg 4.4.4 编译后的输出包（DLL、LIB、O）
    优质
    本简介提供FFmpeg 4.4.4编译后产生的动态链接库(DLL)和静态库(LIB)文件，支持Windows平台上的音视频处理需求。 UDP大小放大10倍后的编译版本。
     
  • 已编译的OpenCV Contrib 3.2.0
    优质
    已编译的OpenCV Contrib 3.2.0 是指针对计算机视觉应用优化的开源软件库OpenCV的贡献模块版本3.2.0的预编译文件，便于开发者直接使用高级功能和算法。 在OpenCV 3.0版本之前可以直接使用SIFT和SURF等功能，但在3.0之后的版本里这些功能被移到了nonfree.hpp中，并且需要额外配置opencv_contrib。在此之前我几乎把cmake用吐血了。希望我的经验可以帮助到有需要的小伙伴。请注意，OpenCV的版本要与opencv_contrib相对应！
     
  • OpenCV 4.5.1 CMake 编译（含 OpenCV Contrib）
    优质
    本教程详细介绍如何使用CMake编译OpenCV 4.5.1及其Contrib模块，涵盖环境配置、依赖项安装及编译过程。 在使用OpenCV4.5.1进行Cmake编译并包含opencv contrib的过程中，请确保按照官方文档的指导步骤操作。首先下载OpenCV及contrib模块的源代码，并将它们放置在同一目录下，然后通过修改CMakeLists.txt文件来配置构建选项，包括启用所需的贡献模块功能。接下来执行cmake命令生成必要的构建文件，最后使用make或相应的IDE工具进行编译和链接工作以完成整个流程。
     
  • 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。
     
  • OpenCV 3.4.14与Contrib库的编译
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    简介：本文详细介绍了如何在Windows环境下编译安装OpenCV 3.4.14及其扩展模块Contrib库的过程和技巧，帮助开发者快速搭建开发环境。 在使用OpenCV 3.4.14及contrib库，并且是在VS2019环境下进行编译的过程中，请确保包含源文件。
     
  • 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。