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Win10下VS2022配合OpenCV 4.7及contrib模块并利用cuda加速的编译方法

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简介:
本文介绍了在Windows 10环境下,使用Visual Studio 2022与OpenCV 4.7及其contrib扩展模块,并通过CUDA加速进行项目开发时的具体配置和编译步骤。 在Windows 10操作系统上使用Visual Studio 2022、OpenCV 4.7以及contrib模块,并结合CUDA加速进行编译的教程可以参考相关资料。此过程包括环境配置、依赖项安装及项目构建等步骤,具体细节可查阅相应文档或技术文章以获取更详细的指导和说明。

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客服
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  • Win10VS2022OpenCV 4.7contribcuda
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    本文介绍了在Windows 10环境下,使用Visual Studio 2022与OpenCV 4.7及其contrib扩展模块,并通过CUDA加速进行项目开发时的具体配置和编译步骤。 在Windows 10操作系统上使用Visual Studio 2022、OpenCV 4.7以及contrib模块,并结合CUDA加速进行编译的教程可以参考相关资料。此过程包括环境配置、依赖项安装及项目构建等步骤,具体细节可查阅相应文档或技术文章以获取更详细的指导和说明。
  • Win10使VS2017C++opencv+contrib 4.1.1
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    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。
  • VS2019 CUDA11.1Release x64OpenCV4.5.5(含CUDAcontrib
    优质
    本项目提供了在Visual Studio 2019环境下使用CUDA 11.1进行Release模式x64编译的OpenCV 4.5.5库,包含CUDA支持与额外贡献模块。 使用VS2019和CUDA11.1编译的OpenCV4.5.5版本(包含CUDA和contrib模块)。
  • OpenCV 4.10.0OpenCV Contrib 4.10.0Windows CUDA
    优质
    本简介提供OpenCV 4.10.0及其扩展库OpenCV Contrib 4.10.0在Windows系统上使用CUDA加速技术的编译版本下载与安装指导。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛使用的工具包,适用于计算机视觉和机器学习领域,并且其最新版本为4.10.0。本案例讨论的是一个专为Windows系统设计并集成了CUDA支持的OpenCV编译版本。CUDA是NVIDIA开发的一种用于加速计算密集型任务(如图像处理和深度学习)的平台与编程模型,它使开发者能够利用GPU的强大性能。 该版本包含了多项改进及新特性以提高效率和功能范围,并且还包含opencv_contrib模块——一组实验性和非核心的功能扩展。这些模块通常包括前沿的研究算法,为开发人员提供了探索最新计算机视觉技术的机会。 文件结构分为三个部分: 1. **include**:此目录下存放着定义了OpenCV库中的函数、类及常量的头文件,帮助开发者在项目中引用和使用API。 2. **lib**:该目录包含静态库和动态库文件,这些是Windows环境下链接到OpenCV库所需的。它们允许你的程序调用OpenCV的功能与类。 3. **dll**:这是运行时必需的动态链接库文件,当将这些dll文件与可执行文件一起放置时,可以确保在没有全局安装OpenCV的情况下也能正常工作。 对于深度学习任务而言,OpenCV的DNN(Deep Neural Network)模块非常有用。它支持多种框架如TensorFlow、Caffe和ONNX等模型加载及运行。结合CUDA使用预训练模型部署到GPU上执行推理计算,在处理大规模图像数据或实时应用时尤其高效,因为这能显著提高处理速度。 这个OpenCV 4.10.0的CUDA编译版本为Windows上的开发者提供了一个强大的工具集,特别是在需要利用GPU加速任务(如图像处理、计算机视觉算法实现以及深度学习模型部署)的情况下。通过正确配置和使用此库,可以充分利用现代GPU的能力来提升应用性能与响应速度。
  • Win10VS2013 x64与OpenCV3.2Contrib、CMake3.13完成
    优质
    本项目介绍了在Windows 10环境下使用Visual Studio 2013 x64,成功配置和构建OpenCV 3.2及其扩展模块,并利用CMake 3.13生成所需库文件的过程。 资源包含了使用Win10 和 VS2013 x64位编译好的 OpenCV 3.2 加上 contrib 的库,下载后自己配置好环境即可使用。
  • OpenCV 4.5.3 源码CUDAContrib
    优质
    本简介提供关于如何在系统中源码编译OpenCV 4.5.3版本,并集成CUDA和Contrib模块的详细步骤,适合需要深度定制开发环境的研究者或开发者参考。 opencv453 源码编译库带cuda 和 contrib。
  • OpenCV ContribOpenCVSO库使Native(涉Opencv.zip)
    优质
    本篇文章主要讲解如何在项目中集成OpenCV Contrib模块,并介绍如何编译OpenCV动态链接库以及利用Java Native Interface(JNI)调用其中的函数,同时指导如何正确处理和应用Opencv.zip文件。 使用opencv_contrib 和 opencv 编译 so 库及通过 native 方法调用 openCV_wechat_qrcode 的过程涉及多个步骤和技术细节。首先需要确保正确配置了开发环境,并且已经安装了必要的依赖项,例如 CMake、Java Development Kit (JDK) 以及 Android NDK 等。然后根据官方文档指导进行 opencv 和 opencv_contrib 库的编译工作。 在成功构建 so 文件后,下一步是将这些库集成到您的项目中,并编写相应的 Java Native Interface (JNI) 方法来调用 C++ 中实现的功能。对于 openCV_wechat_qrcode 特性来说,可能需要特别关注其相关的 API 和示例代码以确保正确使用该功能。 整个过程需要注意遵守 OpenCV 的许可协议和遵循良好的编程实践,如模块化设计、错误处理等,以便于维护和扩展应用功能。
  • 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 3.4.1与CUDA 9.2在VS2015 x64 Win10库文件
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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。