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OpenCV-4.5.0与FFmpeg

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简介：
本项目旨在探索和实现基于OpenCV 4.5.0计算机视觉库与FFmpeg多媒体框架的视频处理技术，涵盖图像识别、视频流解析等应用。 编译OpenCV4.5.0所需的ffmpeg文件，解压替换掉.cache\ffmpeg目录下下载失败的文件即可。包含以下三个文件：37e2dadf776631acc8856e281f29cf42-opencv_videoio_ffmpeg.dll、cf5dba83edf8619f57ccff4edb989c62-opencv_videoio_ffmpeg_64.dll和f8e65dbe4a3b4eedc0d2997e07c3f3fd-ffmpeg_version.cmake。

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  • OpenCV-4.5.0与FFmpeg
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    本项目旨在探索和实现基于OpenCV 4.5.0计算机视觉库与FFmpeg多媒体框架的视频处理技术，涵盖图像识别、视频流解析等应用。 编译OpenCV4.5.0所需的ffmpeg文件，解压替换掉.cache\ffmpeg目录下下载失败的文件即可。包含以下三个文件：37e2dadf776631acc8856e281f29cf42-opencv_videoio_ffmpeg.dll、cf5dba83edf8619f57ccff4edb989c62-opencv_videoio_ffmpeg_64.dll和f8e65dbe4a3b4eedc0d2997e07c3f3fd-ffmpeg_version.cmake。
     
  • OpenCV-4.5.0.rar
    优质
    OpenCV-4.5.0.rar 是 OpenCV 计算机视觉库的 4.5.0 版本资源文件，包含用于实时计算机视觉和图像处理的代码、函数及工具。 需要学习OpenCV的朋友们可以一起来探讨交流。
     
  • OpenCV 4.5.0版本
    优质
    OpenCV 4.5.0是一款功能强大的开源计算机视觉库更新版，提供了多种图像和视频处理算法，广泛应用于机器人技术、医学影像分析及无人机导航等领域。 OpenCV 4.5.0 库可以通过 exe 文件直接进行安装。
     
  • OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.0-with-Contrib.zip
    优质
    这是一个包含OpenCV 4.5.0及其贡献模块的MinGW构建版本的压缩包，适用于Windows环境下的计算机视觉项目开发。 OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.0-with-contrib
     
  • OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.0-Contrib-32bit.zip
    优质
    这是一个包含OpenCV 4.5.0版本及其贡献模块库的32位Windows系统下的MinGW编译版压缩包，适用于需要使用C++进行计算机视觉开发的研究者和开发者。 在Windows上使用MinGW开发C++程序是可行的。
     
  • FFmpeg与OpenCV
    优质
    简介：FFmpeg是一款强大的音视频处理工具集，支持多种格式的编码解码；而OpenCV则专注于实时计算机视觉功能开发。两者结合可实现多媒体数据的高效处理和分析应用。 FFmpeg与OpenCV是计算机视觉及多媒体处理领域中的两个重要开源库。FFMPEG是一个强大的命令行工具，用于音频和视频文件的编码、解码、转换以及流媒体传输等任务。而OpenCV则专注于计算机视觉技术，支持图像处理、特征检测和识别等功能。 对于FFmpeg的学习资源非常丰富，帮助用户深入了解其核心功能及使用方法。该库支持多种音视频格式（如MP4、AVI、FLV、MKV），通过命令行参数可实现对视频的裁剪、合并、转码以及添加水印等操作。例如，`ffmpeg -i input.mp4 -ss 00:01:00 -t 00:05:00 -c copy output.mp4` 这个命令会从1分钟开始截取5分钟的视频片段。FFmpeg还支持实时流传输功能，可以将本地文件推送到服务器或从服务器拉取数据进行处理。 OpenCV的学习资源则专注于计算机视觉技术的应用，提供图像和视频分析解决方案。它包含丰富的函数库用于图像读取、显示及处理（如灰度化、直方图均衡化以及边缘检测等）。此外，OpenCV还支持机器学习与深度学习模型的使用，比如Haar级联分类器可用于人脸识别，并且现在流行的卷积神经网络（CNN）可以进行图像分类和对象检测。例如，你可以利用OpenCV训练自己的Haar特征来识别特定物体或结合TensorFlow或PyTorch实现更复杂的图像处理任务。 将FFmpeg与OpenCV结合起来能够开发出许多高级应用，比如视频中的目标检测与追踪等。通过使用FFmpeg从视频中提取帧并用OpenCV对其进行分析处理后，可以再次利用FFmpeg将这些结果合并回原始的视频文件以创建带有标注效果的新版本。此外，结合这两者还可以用于实时视频流的数据处理工作，在视频会议或监控系统中实现背景替换等功能。 掌握这两个库不仅可以提高你在多媒体处理和计算机视觉领域的专业技能，并且为开发各种创新项目提供了坚实的基础，例如智能安防系统、视频内容分析以及实时直播过滤等应用。通过不断实践与探索，可以逐步精通它们的强大功能并在实际工作中发挥出巨大价值。
     
  • opencv-4.5.0-v1.5-2020-11-18.zip
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    该文件为OpenCV 4.5.0版本的v1.5更新包，发布日期为2020年11月18日，适用于计算机视觉开发的软件库。 opencv_450_v15_2020_11_18.zip
     
  • OpenCV 4.5.0 GPU版（含CUDA 10）
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    简介：OpenCV 4.5.0 GPU版结合了CUDA 10技术，提供强大的实时计算机视觉功能和图形处理能力。该版本支持大量GPU加速算法，适用于高性能计算环境。 在window环境下，并且使用cuda10的情况下编译了opencv4.5.0-gpu版本。opencv的目录结构包括bin、include以及x64下的cuda10目录包含bin、include、lib。
     
  • 预编译的OpenCV 4.5.0与VS2019、CUDA及Python 3.8集成
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    本项目提供了一套详尽的指南和资源，用于在Windows环境下使用Visual Studio 2019将OpenCV 4.5.0预编译版本与CUDA加速技术以及Python 3.8语言环境无缝集成。 OpenCV 4.5.0 x64, VS2019 with CUDA all modules and Python 3.8 bindings (Debug) are configured as follows: Compatible with CUDA 11.1 binaries for compute capability 3.5-8.6, --use_fast_math enabled, cv::cuda). cuDNN version is 8.0.4 (DNN_BACKEND_CUDA). Additionally, Nvidia’s NVDECODE hardware video decoder and Intel Quick Sync hardware video encoder/decoder are included (cv::cudacodec::VideoReader and cv::CAP_INTEL_MFX respectively).
     
  • OpenCV计算机视觉库版本4.5.0
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    简介：OpenCV 4.5.0是一款功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，提供了数百种针对实时视频处理、图像分析等任务的算法。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个提供计算机视觉和机器学习功能的开源软件库。它的设计目的是为计算机视觉应用程序构建通用基础结构，并促进商业产品中使用感知技术。作为BSD许可的产品，企业可以方便地利用并修改代码。该库包含超过2500种优化算法，涵盖了从经典到最新的各种计算机视觉及机器学习方法。这些算法可用于检测和识别人脸、识别物体、对视频中的行为进行分类以及跟踪摄像机运动等功能。