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OpenCV 3.4.1与CUDA 9.2在VS2015 x64 Win10下的联合编译库文件

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简介:
本简介介绍如何在Windows 10环境下使用Visual Studio 2015对OpenCV 3.4.1和CUDA 9.2进行64位联合编译,生成所需库文件。 使用opencv3.4.1版本与cuda9.2进行联合编译的结果为64位;编译工具是vs2015,操作系统为Windows10。

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客服
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  • OpenCV 3.4.1CUDA 9.2VS2015 x64 Win10
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    本简介介绍如何在Windows 10环境下使用Visual Studio 2015对OpenCV 3.4.1和CUDA 9.2进行64位联合编译,生成所需库文件。 使用opencv3.4.1版本与cuda9.2进行联合编译的结果为64位;编译工具是vs2015,操作系统为Windows10。
  • VS2013 x64环境OpenCV 3.4.1及OpenCV_Contrib 3.4.1
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    本资源提供了在VS2013 x64环境下成功构建的OpenCV 3.4.1及其扩展模块OpenCV_Contrib 3.4.1的完整库文件,适用于需要高性能计算机视觉应用开发的研究者与开发者。 文件中的install是由opencv3.4.1及opencv_contrib3.4.1的源码使用cmake在vs2013 x64环境下编译而成。只需修改属性表中的路径,即可使用对应的opencv3.4.1.props文件。
  • VS2015OpenCV 3.4.1及Contrib 3.4.1版本
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    本项目专注于在Visual Studio 2015环境下构建和配置OpenCV 3.4.1及其扩展库Contrib 3.4.1,旨在提供详细的步骤指南与常见问题解决方案。 我已经重新编译了OpenCV 3.4.1 和 contrib 3.4.1 用于 VS2015,在 Debug 版本的 X64 系统上进行了测试,可以正常使用 KCF 跟踪算法。这并不是 world341d.dll 文件,而是分开独立的文件。
  • OpenCV 3.4.1OpenCV ContribVS2017上
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    本文介绍了如何在Visual Studio 2017环境下编译和集成OpenCV 3.4.1及其扩展库OpenCV Contrib,详细讲解了整个过程中的关键步骤和技术要点。 使用VS2017在64位环境下编译的OpenCV 3.4.1版本及其contrib模块所需的内容整合。
  • OpenCV 3.4.1 + Contrib for Win10 with VS2017
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    本资源提供在Windows 10环境下使用Visual Studio 2017编译好的OpenCV 3.4.1及其Contrib模块,方便开发者快速集成和利用计算机视觉技术。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台工具包,包含了大量的图像处理与计算机视觉算法实现。在提供的压缩文件中的opencv3.4.1+contrib版本是为Windows 10操作系统及Visual Studio 2017编译环境特别优化的。 **一、安装和配置** 在Windows 10环境中使用Visual Studio 2017来设置OpenCV,主要步骤如下: - 下载并解压预编好的OpenCV库文件。 - 在VS中创建一个新的项目。 - 设置包含目录(Include Directories),加入OpenCV头文件的路径。 - 配置库目录(Library Directories)以指向OpenCV动态链接库的位置。 - 于链接器设置中添加必要的依赖,如opencv_world341.lib等。 **二、贡献模块** 这些额外的功能组件包括实验性质及新开发中的功能: - `xfeatures2d`:提供高级特征检测和描述符接口,例如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(速度可变区域特征)。 - `ximgproc`:图像处理扩展包,内含超分辨率、去噪等算法。 - `face`:人脸识别模块,包括EigenFace、FisherFace及LBPH方法。 - `ml`:机器学习工具箱,提供了一些未集成于主库中的算法。 **三、进行图像处理** 利用OpenCV可以执行多种任务如读取图片(使用`imread()`)、显示图片(通过`imshow()`)、变换色彩空间(采用`cvtColor()`)等操作。 **四、计算机视觉应用** 该库支持众多的计算机视觉工作,例如物体检测、特征匹配、图像拼接和运动分析。此外,它也适用于机器学习任务,并集成了如TensorFlow或Caffe等深度学习框架的支持模块。 **五、与Visual Studio集成** 在VS项目配置中可通过添加预处理器定义(Preprocessor Definitions)来控制OpenCV功能的启用/禁用情况;调试过程中也可以借助`imwrite()`函数将中间结果保存为图片,以帮助检查程序运行状态。
  • Tesseract 4.0 VS2015Win10 资料
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    本文档提供了在Visual Studio 2015和Windows 10环境下,详细配置及编译开源OCR引擎Tesseract 4.0的步骤与技巧。 本资源包含include、Dll、lib文件,并适用于X86和X64系统。只需将这些文件添加到VS工程内即可使用,亲测效果良好且识别准确度高。
  • OpenCV 3.4.1 x86版样本工程 + contrib + vs2017 x64
    优质
    本资源提供在Visual Studio 2017环境下编译OpenCV 3.4.1 x86版本的示例项目的教程,包括contrib模块,并支持x64架构下载。 最近安装了VS2017 X64企业版,并使用cmake3.11.0 X64重新编译了最新的opencv3.4.1库。由于这是单独学习OpenCV库中的案例,因此生成的是X86版本的示例工程,解压后可直接在已配置好的环境中使用。编译出的OpenCV 3.4.1 x86版本+contrib+vs2017x64可以直接运行,其中包含的学习代码非常值得参考和借鉴!
  • 64位VS2015OpenCascade7.6头
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    本资源提供在64位Windows环境下使用Visual Studio 2015编译得到的OpenCASCADE Technology (OCCT) 7.6版本的头文件及库文件,方便开发者快速集成和利用该三维几何造型引擎。 OpenCascade(简称OCC)是由法国Matra Datavision公司开发的CAD/CAE/CAM软件平台之一,是世界上最重要的几何造型基础软件平台之一。它是一个开放源码的CAD内核,支持定制与扩展功能,并提供对主流CAD数据格式的支持,如STEP、STL和IGES等。此外,OCC还提供了高级建模函数(包括拟合、有理样条曲线生成以及拉伸、旋转、扫出等多种操作),并具备参数化模型及几何特征提取能力,同时与Visual C++/MFC兼容良好。
  • OpenCV 4.5.1 CUDA cache
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    本教程详细介绍如何从源代码编译OpenCV 4.5.1版本的CUDA缓存文件,适用于需要集成GPU加速功能的开发者。 在IT行业中,OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛使用的工具集,它包含了众多用于图像处理和计算机视觉的函数。该库支持多种平台,包括Windows、Linux、Mac OS以及Android和iOS等移动平台。 CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台与编程模型,它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速各种任务,如图像处理和深度学习。在OpenCV中集成CUDA功能可以显著提高图像处理的速度,尤其是在处理大量数据或运行复杂算法时更为明显。从版本4.5.1开始,OpenCV引入了对CUDA的优化支持,使得开发人员能够利用现代GPU的强大并行计算能力来创建高效的应用程序。 “编译OpenCV 4.5.1 CUDA缓存文件”意味着需要生成特定于CUDA的预构建模块,并创建一个缓存文件。这个过程可以加快后续项目的配置和构建速度,因为不需要重复编译已经完成的部分,从而节省时间和资源。 为了使用这些功能并启用CUDA支持,在开发环境中进行以下步骤是必要的: 1. **安装依赖**:确保系统上已正确安装了NVIDIA的CUDA Toolkit以及cuDNN(如果需要深度学习功能)。这些可以从NVIDIA官方网站获取和安装。 2. **下载源码**:从OpenCV官方发布的版本中下载4.5.1版的源代码。 3. **配置编译选项**:使用CMake工具来设置编译选项,开启CUDA支持。在CMake的配置过程中,找到WITH_CUDA选项并将其设为ON。 4. **执行编译与链接操作**:指定正确的编译器和链接器路径后,运行make命令进行实际编译工作。这一步骤将生成包含CUDA相关缓存文件的输出。 5. **安装及测试**:完成所有步骤之后,把构建好的库文件安装到系统中,并编写一些简单的程序来验证CUDA功能是否可以正常运作。 在开发实践中了解如何配置和使用这些预编译模块对于提高效率非常重要。掌握OpenCV与CUDA结合使用的技巧可以帮助开发者创建出更高效的计算机视觉应用,在实时处理及大规模数据集场景下尤其有用。因此,深入了解并实践OpenCV 4.5.1的CUDA功能对提升IT专业技能具有重要意义。
  • WindowsCUDAOpenCV-4.5.2资源
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    本资源提供在Windows环境下使用CUDA加速技术编译安装OpenCV 4.5.2所需的全部配置文件与指导文档,助力开发高性能计算机视觉应用。 在Windows环境下,CUDA版本的OpenCV-4.5.2是一个强大的计算机视觉库,它集成了GPU加速功能,能够利用NVIDIA的CUDA技术提高处理速度。这个资源文件是专为x64架构的Windows系统设计的,并且适用于Visual Studio 2019(VS2019)开发环境。该版本依赖于CMake 3.27、CUDA 11.7以及CUDNN 8.8来构建和运行。 **OpenCV简介** OpenCV(开源计算机视觉库)是一个包含大量图像和视频处理函数的开源库,广泛应用于机器学习、深度学习等领域。它支持多种编程语言如C++、Python等,便于开发者选择合适的工具进行开发。 **CUDA与GPU加速** CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型,允许利用GPU的强大并行计算能力来处理复杂任务,在OpenCV中提供了许多GPU加速的函数以显著提升性能。特别是在大规模数据处理时,这种优势尤为明显。 **CMake简介** CMake是一个跨平台的自动化构建系统,用于管理软件构建过程。在OpenCV项目中,它简化了配置和编译步骤,并提供了一种统一的方式来生成适应不同编译器和操作系统的文件目标。 **VS2019集成开发环境** Visual Studio 2019是Microsoft的一款旗舰级开发工具,支持多种编程语言及项目类型。在Windows上构建OpenCV时,它提供了直观的界面用于设置项目属性、调试代码以及管理依赖项等任务,使开发者能高效地进行CUDA版本的OpenCV项目的构建和测试。 **CUDNN简介** CuDNN(CUDA深度神经网络)是NVIDIA开发的一个优化库,为常见的深度学习操作提供高效的GPU实现。在处理卷积神经网络时尤其有效,可以显著提升性能。 **安装流程** 1. 安装最新版本的NVIDIA驱动以支持CUDA 11.7。 2. 下载并安装CUDA工具包(包括运行时和开发工具)。 3. 获取对应CUDA版本的CUDNN,并将其头文件和库文件复制到适当的目录中。 4. 安装CMake,用于配置及生成构建所需的文件。 5. 从官方仓库或镜像站点获取OpenCV-4.5.2源代码。 6. 使用CMake进行配置,指定源码位置、选择编译选项(如启用CUDA支持)等。 7. 在VS2019中打开并编译生成的项目文件。 8. 将库文件和头文件添加到系统路径或项目的引用目录。 这个安装过程可能包含了构建和安装过程中的一些指导,帮助用户完成OpenCV-CUDA版本在Windows环境中的高效开发。理解这些组件的作用及其相互关系有助于开发者利用GPU资源进行高性能计算机视觉应用的开发工作。