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OpenCV-4.1.0-Linux版本

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简介：
简介：OpenCV-4.1.0 Linux版是开源计算机视觉库的最新版本，专为Linux系统设计。它提供了大量的计算机视觉和机器学习算法，并支持C++, Python, Java等多种编程语言。 由于OpenCV官网的下载速度较慢，我整理了一些常用的版本供国内用户下载使用。这里提供的是opencv-4.1.0的Linux版本，其他版本的信息请参考我的博客文章。

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  • OpenCV-4.1.0-Linux版本
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    简介：OpenCV-4.1.0 Linux版是开源计算机视觉库的最新版本，专为Linux系统设计。它提供了大量的计算机视觉和机器学习算法，并支持C++, Python, Java等多种编程语言。 由于OpenCV官网的下载速度较慢，我整理了一些常用的版本供国内用户下载使用。这里提供的是opencv-4.1.0的Linux版本，其他版本的信息请参考我的博客文章。
     
  • OpenCV 4.1.0的编译版本
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    本简介提供关于如何构建和安装OpenCV 4.1.0库的指导，包括必要的依赖项及配置选项，帮助开发者顺利搭建开发环境。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台工具包，包含了众多计算机视觉、图像处理及机器学习功能。4.1.0版本为该软件的重要更新之一，带来了诸多新特性和性能改进，并且已适配于Visual Studio 2019，在Windows 10操作系统上运行的同时也整合了`contrib`模块，这部分通常包含一些实验性的或不太稳定的函数和扩展功能。 以下是OpenCV4.1.0的主要特性： 1. **DNN模块增强**：此版本对深度神经网络（DNN）的支持进行了显著提升，包括支持更多的模型框架如TensorFlow、Caffe及ONNX等，并优化了GPU加速以提高运行效率。 2. **aruco模块更新**：用于现实世界中标志检测和追踪的`aruco`模块在4.1.0版本得到了改进。对标记生成与检测进行了优化，使其更加稳定且高效。 3. **VideoIO模块改进**：视频读写功能得到增强，并支持更多格式及编码方式；同时通过硬件加速优化提升了视频处理的速度。 4. **图像处理更新**：引入了新的算法和功能，例如快速的双边滤波器、改进后的图像金字塔实现以及更高效的图像变换方法。 5. **机器学习模块升级**：包括SVM（支持向量机）、决策树等在内的多项机器学习技术得到了优化，使得训练及预测的速度更快，并且能支持更多类型的模型。 6. **Contrib模块**：此版本包含了`contrib`模块中的非核心但非常有用的扩展功能，如超分辨率、图像分割以及文字检测。这些特性对研究和开发阶段尤为有价值。 7. **多平台兼容性**：尽管我们着重于Windows 10与VS2019环境下的应用，OpenCV4.1.0同样支持Linux及Mac OS等其他操作系统，这得益于其跨平台设计的灵活性。 在Visual Studio 2019下编译OpenCV时，请确保正确配置了包括设置正确的编译器选项、链接库路径以及额外依赖项在内的各项参数。主要步骤如下： - 安装必要的第三方库如Boost、CUDA（若需GPU支持）、IPPICV等。 - 下载并解压源代码文件。 - 使用CMake工具来设置构建环境，指定源码位置和编译器信息，并选择所需的模块选项，特别是`WITH_CONTRIB`以包含贡献者提供的额外功能。 - 生成项目文件并在Visual Studio中打开进行编译。 完成上述步骤后，你将得到可以被其他开发项目引用的库文件（lib）以及头文件（include），从而直接使用OpenCV所提供的各种强大工具。通常在构建目录下会找到这些静态和动态链接库文件及配置文档等资源。 综上所述，对于Windows 10上的开发者而言，OpenCV4.1.0编译版本是一个功能丰富且易于集成的开发平台，特别适合从事计算机视觉、图像处理以及深度学习相关工作的人员。通过利用`contrib`模块中的前沿技术和应用，可以极大地拓展你的研究和开发边界。
     
  • 最新的Win32平台上OpenCV 4.1.0版本
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    简介：本文介绍了在Windows平台上的最新版OpenCV库（4.1.0），为开发者提供了关于安装、配置以及使用此库进行计算机视觉应用开发的相关信息。 2019年4月8日发布的OpenCV 4.1.0官方库适用于64位平台，并包含一个合并的opencv_world模块。这个版本是通过VS2015从源代码编译生成，针对的是32位（x86）平台的动态库文件。它不仅包括多个独立的模块动态库（位于install_modules文件夹），还包括一个单独的、适用于32位（x86）平台的opencv_world模块动态库（位于install_world文件夹）。这种设计便于用户使用和集成。
     
  • opencv_contrib-4.1.0, opencv-4.1.0 和 VTK-8.2.0
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    本项目包括OpenCV 4.1.0及其扩展模块opencv_contrib 4.1.0，同时集成了可视化工具库VTK 8.2.0，支持图像处理与计算机视觉应用开发。 OpenCV-4.1.0 和 opencv_contrib-4.1.0.zip 版本在 GitHub 上下载可能会出现问题，并且速度很慢！另外还包括 VTK-8.2.0 版本，这是最新版本！！！！！
     
  • Linux版本的OpenCV
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    Linux版本的OpenCV是一款开源计算机视觉库，专为在Linux操作系统上开发高性能实时计算机视觉应用程序而设计。它提供了广泛的计算机视觉和机器学习算法，并支持C++、Python等编程语言。 Linux版的OpenCV是一个强大的计算机视觉库，在Linux操作系统上用于图像处理和机器学习任务。这个压缩包包括了在Linux环境下集成使用OpenCV所需的关键组件。“opencv-linux”文件可能包含了动态链接库（.so），这些是执行程序时所需的。核心版本为4.4.0，提供了丰富的API和支持多种功能如图像处理、特征检测等。 开发者可以利用C++、Python或其他语言编写并直接调用OpenCV的功能。jar包是指Java绑定的OpenCV接口，允许Java开发者使用这个强大的库。“人脸识别xml”可能指的是预训练的人脸识别模型，通过Haar级联分类器工具在图像中找到人脸。这需要将XML文件结合到程序里。 为了在Linux系统上配置这些资源，环境变量设置是必要的以使系统能够找到opencv-linux中的动态链接库，并且Java项目也需要正确地包含jar包来调用OpenCV函数。编程时还需要熟悉C++或Python API以及如何加载和使用预训练的XML模型。 此外，开发者需要了解一些图像处理与机器学习的基本概念如像素操作、滤波器等，并掌握调试优化代码的方法以实现高性能计算。这个压缩包为Linux用户提供了全面工具来快速搭建计算机视觉应用，无论是基础图像处理还是复杂的人脸识别任务都可以完成。通过在Linux下使用和理解OpenCV，开发者能够创建出创新的应用程序如监控系统、智能安防或自动驾驶辅助等。
     
  • OpenCV-3.4.0-Linux版本
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    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。
     
  • OpenCV-4.0.0-Linux版本
    优质
    简介：OpenCV 4.0.0 Linux版是一款开源计算机视觉库，在Linux系统中提供全面的实时计算机视觉与数字信号处理功能支持。 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使用。这里提供的为opencv-4.0.0的Linux版，请参考我的博客以获取其他版本的信息。
     
  • 使用 OpenCV 4.1.0、opencv_contrib 4.1.0、VS2015 和 Win10 编译得到的 OpenCV...
    优质
    本项目利用OpenCV 4.1.0与opencv_contrib 4.1.0，在VS2015环境下，于Win10系统中成功编译，为计算机视觉应用提供强大支持。 使用 OpenCV 4.1.0 和 opencv_contrib 4.1.0 在 Visual Studio 2015 上编译得到的库，在 Windows 10 系统上可以像官方下载的一样使用，并且包含了 opencv_contrib 中的一些方法，例如 SIFT 和 SURF。
     
  • OpenCV-MinGW-Build-x64-4.1.0.zip
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    这是一个包含OpenCV 4.1.0库的Windows 64位编译版本，使用MinGW工具链构建，方便开发者快速集成计算机视觉功能到C++项目中。 编译完成的mingw版本opencv4.1.0可以直接使用。使用说明可以在相关技术博客或文档中找到。