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Blender（含源代码、依赖库(vc14和vc15)及编译文件）使用指南.docx

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简介：
这份文档提供了关于如何使用Blender软件包的详细指南，其中包括源代码、不同版本的Visual C++编译器所需的依赖库以及编译配置文件。适合需要深入研究或开发Blender的用户参考。 由于项目需求，我需要将Blender下载并编译成C++源代码，整个过程耗时三天。参考了国内网站上的三篇文章，按照文章中的操作步骤尝试后未能成功。最终根据官网的指引一步步进行操作，终于完成了任务。希望我的经历能对大家有所帮助。

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  • Blender（含源代码、依赖库(vc14和vc15)及编译文件）使用指南.docx
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    这份文档提供了关于如何使用Blender软件包的详细指南，其中包括源代码、不同版本的Visual C++编译器所需的依赖库以及编译配置文件。适合需要深入研究或开发Blender的用户参考。 由于项目需求，我需要将Blender下载并编译成C++源代码，整个过程耗时三天。参考了国内网站上的三篇文章，按照文章中的操作步骤尝试后未能成功。最终根据官网的指引一步步进行操作，终于完成了任务。希望我的经历能对大家有所帮助。
     
  • VS2015 (VC14) 下预编译的 DLIB 库及编译指南文档
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    本文档提供在Visual Studio 2015环境下使用VC14编译DLIB库的详细步骤和指导，包含预编译版本下载与自定义编译设置。 提供了一个在VS2015 (VC14)上编译好的dlib库（版本为19.20），包括release版和debug版的库文件，可以直接使用。此外还包含了一份文档，详细介绍了如何在VS中编译dlib的方法，用户可以根据这份文档自行编译所需的特定版本。
     
  • GDAL-3.5.2 编译成果及依赖库文件与使用手册文档
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    本资源提供GDAL 3.5.2编译后的成果和所需依赖库文件，并附有详细使用手册文档，旨在帮助用户轻松安装、配置和利用GDAL进行地理空间数据处理。 编译环境详情可参考“Visual Studio 2019 (vs2019) C++ 环境配置GDAL”，使用的是 GDAL-3.8.2，PROJ-9.1.0，SQLite-3.44.2，tiff-4.6.0 和 curl-8.4.0_6-x86。此外还用了跨平台编译工具 CMake-3.28.0。本资源包括 gdal3.5.2 及其运行所依赖的库。 更新信息：于 2024 年 3 月 8 日 增加了 x64 编译结果，并验证无误。详细库编译过程请参见相关文档。
     
  • 使用Qt和MinGW编译PCL及其依赖库（包括Boost、Eigen、FLANN、QHULL和VTK）
    优质
    本教程详细介绍如何利用Qt与MinGW环境编译PCL点云库及其所需的Boost、Eigen、FLANN、QHULL及VTK等重要依赖库，适合开发者学习实践。 使用Qt和MinGw编译PCL及其所有依赖库（包括boost、eigen、flann、qhull和VTK）的成果可以在Qt中直接调用运行。
     
  • C++ gdal 3.5.3 编译文件及依赖库（geos、proj、curl、tiff、cmake）
    优质
    本资源提供GDAL 3.5.3在C++环境下的编译文件及其所需的多个依赖库，包括GEOS, PROJ, CURL, TIFF和CMake，便于用户快速集成地理空间数据处理功能。 基于C++的gdal3.5.3编译好的文件包括了编译所需的其他库如geos、proj、curl、tiff以及cmake的编译版本。此外，还提供了详细的编译教程，涵盖了每个库及软件的基本介绍和具体的编译过程，并列举了解决在编译过程中遇到的问题的方法。如果有相关问题可以留言讨论。
     
  • 已编译的OpenCV依赖库
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    已编译的OpenCV依赖库提供了一系列预编译的软件包，旨在简化计算机视觉应用开发中的OpenCV集成过程。这些资源节省了开发者的时间与精力，支持快速原型设计和项目部署。 在交叉编译OpenCV之前需要先交叉编译一些依赖库，这些已经完成的依赖库可用于后续的OpenCV交叉编译过程。包括：ffmpeg、libjpeg、libpng、libx264、libxvid、yasm和zlib。
     
  • OpenCV-3.4.1-vc14 vc15
    优质
    本资源提供OpenCV 3.4.1库文件，适用于Visual Studio 2017 (vc14) 和 Visual Studio 2019 (vc15)开发环境，助力计算机视觉项目快速启动。 OpenCV-3.4.1是一个较新的版本，解压后即可使用。操作方法可以自行在互联网上搜索或参考相关博客文章。
     
  • QtXlsx预编译版本、源代码及相关环境配置文件和使用指南
    优质
    本资源提供QtXlsx库的预编译版及完整源码，并附带详细的开发环境配置说明与使用手册。适合快速集成Excel操作功能到Qt项目中。 QtXlsx 是一个用于读取和编写 Excel 文件的跨平台库，并且无需安装 Microsoft Excel 即可在支持 Qt5 的任何平台上运行。它提供了创建、读取及编辑 Xlsx 文件的功能，但不支持 xls 格式的文件。
     
  • OSG源代码及第三方依赖库和数据
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    本项目包含开放式场景图形(OpenSceneGraph, OSG)源代码及其相关第三方依赖库和数据资源，旨在提供一个完整的开发环境。 OpenSceneGraph-3.4.1 在 Visual Studio 2017 x64 平台上使用 v141 版本的平台工具集， 不允许以零积分上传资源。
     
  • OpenCV-3.4.15-vc14 vc15.exe
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    这是一个针对Visual Studio 2017 (vc14)和2019 (vc15)编译环境的OpenCV 3.4.15安装包，用于快速集成计算机视觉功能到Windows平台的应用程序中。 OpenCV（开源计算机视觉库）是广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的一个强大工具，它提供了丰富的API，并支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等。该库包含了最新的特性和优化，以满足开发者在图像处理、特征检测、对象识别及深度学习等多个方面的需求。 OpenCV自诞生以来不断累积了众多实用的功能和工具，在诸如图像处理、视频分析、特征提取与物体检测等领域中广泛应用。作为重要版本的3.4.15版延续了一贯的优势，同时引入了许多新特性和改进。 该版本支持多种编程语言，其中C++和Python最为常用。它为开发者提供了大量的现成函数和模块，使得图像及视频处理更为高效便捷。在图像处理方面，OpenCV包括但不限于滤波、几何变换、颜色空间转换与直方图处理等众多功能，帮助从原始数据中提取有用信息并奠定后续分析的基础。 特征检测是另一个亮点领域。它包含多种算法如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（定向快速二进制）及BRISK（高效二值鲁棒独立相似性键点），用于识别图像中的关键点及其局部描述，这对于任务如图像匹配和场景重建至关重要。 在对象识别领域，OpenCV提供了一系列机器学习与深度学习工具，包括支持向量机(SVM)、随机森林以及神经网络等模型构建及训练功能。此外还集成了TensorFlow、Caffe等深度学习框架以供开发者利用这些技术进行复杂物体的识别和分类任务。 对于当前计算机视觉领域的前沿技术——深度学习而言，OpenCV同样提供了相应的支持。它包括一些模块来直接在库中创建并运行深度神经网络，用于处理图像识别及分割等问题。 此外，性能优化是该库的一大特色：其底层实现了高效的算法与数据结构，在大量数据处理时能够满足实时需求，这对如视频流分析或机器人视觉等应用场景来说至关重要。 除了技术层面的优势外，OpenCV还拥有庞大的用户和开发者社区。这个开源项目鼓励代码贡献、经验分享及问题解决的合作模式加速了项目的进步并提升了其在行业中的影响力与普及度。 使用该库的开发人员通常需要具备一定的编程基础以及计算机视觉知识背景，在实际应用中可根据具体需求选择合适的模块进行开发，通过调用所提供的函数实现复杂功能以专注于创新和算法优化工作。 总之，OpenCV不仅为开发者提供了丰富的工具及资源支持，并且也为研究与实践中的计算机视觉及机器学习领域打下了坚实的基础；随着技术不断进步，该库也将持续更新并提供更多便利和支持给广大使用者。