预编译的opencv_contrib库

简介：
简介：预编译的OpenCV_Contrib库提供了额外的模块和函数支持，便于开发者快速集成高级视觉功能，无需单独编译，节省开发时间。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的强大工具。它提供了丰富的函数和算法，用于图像分析、识别、特征检测等操作。而`opencv_contrib`是OpenCV的扩展模块，包含了更多实验性和专业性的功能，如深度学习模块（DNN）、Xfeatures2D、aruco等，在标准OpenCV库中并未包含。 标题中的“编译好的opencv_contrib库”意味着这是一个已经过编译、配置和测试的OpenCV附加组件，适合于x86架构的系统。通常情况下，用户需要自行下载源代码，配置编译环境，并进行安装过程来使用OpenCV及其扩展模块。这个流程可能包括许多步骤，例如安装依赖库、设置路径以及解决可能出现的编译错误等。对于不熟悉这些操作的开发者来说，提供预编译的库可以大大简化他们的工作。 描述中提到的是opencv3.1版本，这是OpenCV的一个稳定版本，在2017年初发布。在这个版本里，OpenCV引入了多种改进和新特性，如优化性能、增强图像处理功能，并且更新了许多模块。同时，`opencv_contrib`在该版本中提供了更多的实验性模块，为开发者们提供了更广阔的探索空间。 `opencv_contrib`包含的子模块有： 1. **Face模块**：提供人脸识别与表情识别算法。 2. **aruco模块**：用于创建、识别和定位二维标记，在追踪现实世界物体方面应用广泛。 3. **BGSubtractorMOG2**：背景减除算法，有助于在视频中分离前景和背景。 4. **DNN模块**：深度神经网络接口，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等框架的模型加载与执行操作。 5. **xfeatures2d**：特征检测及描述符工具包，如SIFT、SURF等算法对于图像匹配和识别至关重要。 6. **ximgproc**：提供各种滤波器、边缘检测以及增强算法的扩展模块用于图像处理领域。 7. **xobjdetect**：对象检测模块包含了一些经典的检测方法，例如HOG+SVM。 使用预编译的OpenCV及opencv_contrib库可以帮助开发者直接将它们集成到自己的项目中而无需担心任何编译问题。这有助于快速启动开发工作，特别是对于初学者或专注于应用层开发的人来说可以节省大量时间。在实际应用场景当中这些库可用于开发各种视觉相关的项目例如图像识别、目标检测、视频分析及增强现实等。 总之，预编译的opencv_contrib库是为x86平台准备的一个便捷资源，它包含了OpenCV3.1版本及其扩展模块，能够帮助开发者快速搭建起视觉处理环境并进行高级别的图像和视频处理任务。