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VS2017下在Win10中使用OpenCV 3.4.0及opencv_contrib 3.4.0

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简介：
本教程详细介绍如何在Windows 10操作系统和Visual Studio 2017开发环境中，配置并集成OpenCV 3.4.0及其扩展库opencv_contrib 3.4.0。 本资源是使用CMake编译的OpenCV 3.4.0及其contrib模块3.4.0版本，在Visual Studio 2017和Windows 10环境下进行编译，下载后按照正常配置即可使用。

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  • VS2017下在Win10中使用OpenCV 3.4.0及opencv_contrib 3.4.0
    优质
    本教程详细介绍如何在Windows 10操作系统和Visual Studio 2017开发环境中，配置并集成OpenCV 3.4.0及其扩展库opencv_contrib 3.4.0。 本资源是使用CMake编译的OpenCV 3.4.0及其contrib模块3.4.0版本，在Visual Studio 2017和Windows 10环境下进行编译，下载后按照正常配置即可使用。
     
  • OpenCV 3.4.0 在 VS2017 下编译的 x86 版本可直接使用
    优质
    简介：提供适用于VS2017的x86环境下OpenCV 3.4.0版本的预编译库，无需重新编译即可快速集成和使用，适合Windows平台下的计算机视觉项目开发。 x86版本的VS2017编译好的文件可以直接使用，希望赚取一些积分。穷~
     
  • OpenCV3.4.0及3.4.1与opencv_contrib-3.4.0及3.4.1.rar
    优质
    本资源包含OpenCV 3.4.0和3.4.1版本及其扩展包opencv_contrib对应版本的安装文件，适用于计算机视觉开发。 《编译OpenCV》 由于从GitHub下载OpenCV速度较慢，这里提供一个已经编译好的版本，希望能为大家节省时间。
     
  • OpenCV-3.4.0-Windows版
    优质
    OpenCV-3.4.0-Windows版是一款专为Windows操作系统设计的开源计算机视觉库，提供强大的图像和视频处理功能。 由于opencv官网的下载速度较慢，我整理了几个常用的版本供国内用户下载。这里提供的是opencv-3.4.0的Windows版本，请参考我的博客获取其他版本的信息。
     
  • OpenCV-3.4.0-VC14_VC15.zip
    优质
    本资源包包含OpenCV 3.4.0库文件，适用于Visual Studio 2015和2017编译环境（VC14及VC15），便于计算机视觉项目开发。 OpenCV3.4.0安装包主要用于OpenCV相关开发操作，并附带yolo配置。
     
  • OpenCV-3.4.0版本
    优质
    OpenCV 3.4.0是一款功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，提供数百种算法用于图像和视频处理、分析等任务。 OpenCV是一个基于BSD许可的开源跨平台计算机视觉库，可以在Linux、Windows、Android和Mac OS等多种操作系统上运行。它轻量级且高效，主要由一系列C函数和少量C++类构成，并提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了许多通用的图像处理和计算机视觉算法。
     
  • OpenCV-3.4.0-Linux版本
    优质
    OpenCV 3.4.0 Linux版是一款开源计算机视觉库，适用于Linux系统，支持多种图像和视频处理功能，广泛应用于机器人、医学影像分析等领域。 由于OpenCV官网的下载速度较慢，因此我整理了一些常用的版本供国内用户下载。这里提供的是Linux版的OpenCV 3.4.0，其他版本的信息请参阅我的博客文章。
     
  • 安装 OpenCV 3.4.0 所需的下载内容
    优质
    本简介提供关于如何获取和安装OpenCV 3.4.0所需的所有必要文件的信息，帮助开发者快速搭建开发环境。 :data ippicv tiny_dnn xfeatures2d./data:face_landmark_model.dat./ippicv:ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20170822.tgz./tiny_dnn:v1.0.0a3.tar.gz./xfeatures2d:boostdesc vgg./xfeatures2d/boostdesc:boostdesc_lbgm.i boostdesc_bgm.i boostdesc_binboost_064.i boostdesc_bgm_bi.i boostdesc_bgm_hd.i boostdesc_binboost_128.i boostdesc_binboost_256.i./xfeatures2d/vgg:vgg_generated_120.i vgg_generated_64.i vgg_generated_80.ie vgg_generated_48.i
     
  • OpenCV 3.4.0 JAR及Mac对应的Lib库
    优质
    本资源提供OpenCV 3.4.0版本JAR文件及其在Mac系统上运行所需的动态链接库文件，便于开发者进行计算机视觉应用开发。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台工具包，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，在机器学习、图像识别、视频分析等领域有着广泛的应用。 在提供的压缩文件中包括了针对Mac OS的OpenCV 3.4.0版本特定库文件以及Java接口。其中`libopencv_java340.dylib`是适用于Java平台的动态链接库，允许Java程序调用OpenCV的功能。在这个操作系统上，这类文件通常以`.dylib`为扩展名，并且在使用时需要将其添加到系统的动态库路径（DYLD_LIBRARY_PATH）或者项目配置中。 另一个重要组成部分是名为`opencv-340.jar`的JAR包，它包含了一系列Java接口，使开发者能够用Java语言实现图像处理和计算机视觉功能。通过将这个文件加入项目的类路径（ClassPath），可以方便地导入OpenCV的各种方法与类进行开发工作，例如读取、处理以及识别各种类型的图像。 使用OpenCV时的主要能力包括： 1. 图像及视频的加载：支持多种格式并提供便捷的方法来操作图片和视频。 2. 处理技术：涵盖滤波器应用、边缘检测、直方图均衡化等常用功能。 3. 特征点识别：包含SIFT，SURF，ORB等多种算法用于对象匹配与识别任务。 4. 机器学习支持：提供包括SVM（支持向量机）、决策树和随机森林在内的多种方法来解决分类及回归问题。 5. 目标检测技术：如Haar级联分类器、HOG+SVM等工具，专门用来定位并追踪特定目标对象。 6. 高级视觉处理与3D重建：包括立体匹配、SLAM（即时定位和地图构建）等功能。 在Mac操作系统上配置OpenCV时，请确保已安装好Homebrew或MacPorts这类的软件包管理器以获取必要的开发工具及库文件。此外，正确设置环境变量以及编译选项对于保证系统能够找到并正常使用这些资源来说十分重要。 此压缩包为那些想要利用Java语言结合OpenCV 3.4.0版本来实现图像处理和计算机视觉应用的Mac用户提供了所需的基本组件。通过将`libopencv_java340.dylib`加入到动态链接库路径，并将`opencv-340.jar`添加至项目类路径，可以轻松地在Java环境中使用OpenCV的强大功能进行开发工作。
     
  • DevCpp 5.11 和 32位及64位 OpenCV 3.4.0
    优质
    简介：DevCpp 5.11是一款轻量级C/C++集成开发环境，适用于Windows平台；本资源包含与之配套的32位和64位OpenCV 3.4.0版本，便于用户进行计算机视觉项目的快速开发。 使用DevCpp 5.11 和 OpenCV 3.4.0 的64位或32位版本进行开发时，请确保将OpenCV目录从Dev-Cpp中移除，这样就恢复为标准的DevC 5.11环境。 安装步骤如下： - 将文件解压到不含空格和中文字符的路径。 - 运行 OpenCV 目录下的 copyini.bat 文件以设置 DevC 使用 OpenCV 的运行环境。此脚本可以自动识别系统是64位还是32位。 - 为了验证安装是否成功，可以在编译并运行 opencvtest.cpp 来进行测试。 mingw-utils-0.3 是一个用于将 dll 转换成 .a 文件的工具，如果不需要的话可以直接删除。