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已编译的OpenCV Contrib 3.2.0

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简介：
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！

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  • 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！
     
  • 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。
     
  • 已编译的OpenCV 3.4.1 + Contrib for Win10 with VS2017
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    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 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 3.4.14与Contrib库的编译
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    简介：本文详细介绍了如何在Windows环境下编译安装OpenCV 3.4.14及其扩展模块Contrib库的过程和技巧，帮助开发者快速搭建开发环境。 在使用OpenCV 3.4.14及contrib库，并且是在VS2019环境下进行编译的过程中，请确保包含源文件。
     
  • 已编译好的 C++ OpenCV contrib 4.5.3，直接配置使用
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    这段简介描述的是一个已经编译完成的C++版本OpenCV contrib库（4.5.3），用户可以直接进行配置和应用，无需自行编译。 配置方式可以参考相关博客中的指导（该博客详细介绍了如何使用已编译好的 OpenCV contrib 3.4.6），整个过程大约需要十分钟来完成设置。自己编译OpenCV contrib通常会遇到各种问题，而且非常繁琐。
     
  • 已编译的OpenCV4.0.1+Qt5.9+Contrib版本
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    这是一个包含OpenCV 4.0.1、Qt 5.9以及贡献模块（contrib）的完整编译版本，适用于计算机视觉项目开发和研究。 编译教程请参考OpenCV4.0.1 + Qt5.9.3 + CMake3.12.1 with Contrib4.0.1 without hdf module, 不包含BUILD_opencv_world，Release版本：许多dll/dll.a文件 General configuration for OpenCV 4.0.1 ===================================== Version control: unknown Extra modules: Location (extra): D:/software/OpenCV/SourceCode/opencv_contrib-4.0.1/modules Version control (extra): unknown Platform: Timestamp: 2019-04-11T12:40:25Z Host: Windows 10.0.16299 AMD64 CMake: 3.12.1 CMake generator: MinGW Makefiles CMake build tool: D:/Qt/Qt5.9.3/Tools/mingw530_32/bin/mingw32-make.exe Configuration: Release
     
  • OpenCV 3.4.2 + Contrib 3.4.2 + VS2013 编译库
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    本简介提供关于如何在VS2013环境下编译并构建OpenCV 3.4.2及其扩展模块Contrib 3.4.2的详细步骤和技巧，适合开发者参考使用。 提供OpenCV 3.4.2 和 contrib 3.4.2 在 VS2013 下编译好的库，并打包安装。
     
  • 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。