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OpenCV重新编译版本——包含Java可用的Contrib模块

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简介：
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。

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  • OpenCV重新编译版本——包含Java可用的Contrib模块
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    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
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    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。
     
  • OpenCV 4.5.1 CMake 编译（含 OpenCV Contrib）
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 在Win10下使用VS2017编译C++的opencv+contrib 4.1.1模块
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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。
     
  • VS2015下编译的OpenCV 3.4.1及Contrib 3.4.1版本
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    本项目专注于在Visual Studio 2015环境下构建和配置OpenCV 3.4.1及其扩展库Contrib 3.4.1，旨在提供详细的步骤指南与常见问题解决方案。 我已经重新编译了OpenCV 3.4.1 和 contrib 3.4.1 用于 VS2015，在 Debug 版本的 X64 系统上进行了测试，可以正常使用 KCF 跟踪算法。这并不是 world341d.dll 文件，而是分开独立的文件。
     
  • OpenCV 4.10 编译版本含扩展模块的完整版！！！
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    该简介为OpenCV 4.10编译版本的详细介绍，内含全部核心功能及扩展模块，适用于深度学习与计算机视觉领域的开发者和研究人员。 编译后的OpenCV文件可以直接加入工程使用。这是完整版，包括扩展模块。 版本为：opencv-4.10.0 和 opencv_contrib-4.10.0。
     
  • OpenCV 4.5.3 + Contrib 源码编译（Debug 和 Release 版本）
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    简介：本文档提供详细的步骤和配置指南，用于在Windows环境下源代码编译OpenCV 4.5.3及其Contrib模块的调试(Debug)与发布(Release)版本。 在Visual Studio 2019环境下编译OpenCV4.5.3的Debug版及Release版。
     
  • 已编译的OpenCV Contrib 3.2.0
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    已编译的OpenCV Contrib 3.2.0 是指针对计算机视觉应用优化的开源软件库OpenCV的贡献模块版本3.2.0的预编译文件，便于开发者直接使用高级功能和算法。 在OpenCV 3.0版本之前可以直接使用SIFT和SURF等功能，但在3.0之后的版本里这些功能被移到了nonfree.hpp中，并且需要额外配置opencv_contrib。在此之前我几乎把cmake用吐血了。希望我的经验可以帮助到有需要的小伙伴。请注意，OpenCV的版本要与opencv_contrib相对应！
     
  • OpenCV 4.10.0及OpenCV Contrib 4.10.0的Windows CUDA编译版
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    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。