Advertisement

使用Win10和VS2017编译的C++模块，包含opencv+contrib 4.1.1。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
在Windows 10环境下，使用Visual Studio 2017进行编译构建的C++模块，经过严格测试，确认能够成功应用于配置debug64和release64两种模式。该模块已经完成了nonfree配置，并支持诸如sift等功能的运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 已编译的OpenCV 3.4.1 + Contrib for Win10 with VS2017
    优质
    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。
     
  • OpenCV 4.1.1 完整编译（包含 Opencv411-contrib 拓展模块），已通过 CMake 和 VS2019 编译完成，可直接使用
    优质
    本库提供完整编译版的 OpenCV 4.1.1 及其拓展模块 opencv_contrib，适用于 VS2019 开发环境。经 CMake 构建并通过测试，用户可以直接集成到项目中使用。 正在使用OpenCV进行开发或学习的朋友们应该知道，当前OpenCV官网提供的库文件可能无法满足大家对整个OpenCV的学习需求，例如CNN::CUDA,thinning()函数等需要额外的功能就需要重新编译相应的扩展模块contrib。然而这个过程对于不熟悉CMake环境或者Visual Studio的人来说可能会遇到很多问题和错误。 为了帮助解决这些问题，并减少不必要的浪费时间，在这里提供已经使用官方提供的OpenCV 4.1.1及Contrib 4.1.1源代码，通过Cmake3.17.0和VS2017编译完成的安装包。这个版本经过实测可以正常使用。 该安装包包含以下内容： - OpenCV 4.1.1 安装程序（官网提供的版本） - 编译好的OpenCV 4.1.1 Contrib模块，包括x86和x64两个编译通过的install文件以及用于Debug x64环境属性的opencv_props配置。
     
  • OpenCV重新编译版本——包含Java可用的Contrib模块
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 已为Win10+VS2017编译好的Opencv4+Contrib x86库
    优质
    这是一个专为Windows 10系统及Visual Studio 2017环境预编译的OpenCV 4及其扩展包（Contrib）x86版本，方便开发者快速集成和使用。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。本段落讨论的是专为Windows 10系统和Visual Studio 2017编译的OpenCV 4.0版本，并集成了额外的“contrib”模块。这个预编译库是针对x86架构设计的，可以直接用于VC++项目中，简化了开发过程。 opencv4指的是OpenCV的第四个主要版本，它引入了许多新特性和改进。例如，提供了更高效的图像处理函数、支持更多的深度学习框架如TensorFlow和Caffe，并且优化了硬件加速功能，尤其是利用Intel的IPP库进行并行计算。 contrib模块是OpenCV的一个附加部分，包含了一些实验性或不稳定的组件，这些组件可能在未来被合并到主库中。这些模块通常包含了最新的研究结果和技术创新成果，如机器学习、物体检测和图像分割等技术。使用这些模块可以让你的项目接触到最前沿的计算机视觉技术。 编译指的是将源代码转化为可执行程序的过程，在Windows上这通常是通过Visual Studio完成的。VS2017是一个流行的集成开发环境（IDE），提供了丰富的调试工具和性能优化选项。在编译OpenCV库时，需要配置许多选项，比如选择目标平台、设置链接器选项以及包含目录和库路径等。 使用VS2017意味着开发者可以利用其集成的环境来快速构建并调试依赖于OpenCV的项目。它支持C++11及更高版本的标准语言特性，这对于充分利用OpenCV的新功能至关重要。 提供的压缩包中可能包含了预编译的动态链接库（.dll）文件。这些文件是运行时所需的，并且包含着OpenCV的核心实现代码。在VC++项目中，开发者需要确保这些库文件能够在程序执行时被找到，通常通过将它们放置于应用程序目录或系统路径下。 include目录则包含了OpenCV和contrib模块的头文件，定义了库中的类、函数以及常量等信息。在编写代码的过程中需要用到这些头文件来使用OpenCV的功能。例如，`#include `可以引入OpenCV的基本功能，而`#include `则能够访问contrib模块中的一些特征检测算法。 这个预编译的OpenCV4.0+contrib库是为Windows 10上的VC++开发所准备的。它极大地简化了开发流程，并允许开发者专注于应用逻辑而非底层库的构建和配置工作。通过合理地导入并使用提供的库文件，开发者可以轻松在自己的项目中集成强大的计算机视觉功能。
     
  • OpenCV 3.4.1与OpenCV Contrib在VS2017上的编译与整合
    优质
    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 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。
     
  • 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