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OpenCV 2.4.10的源代码。

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简介：
本资源包含OpenCV的源代码，其主要功能是为用户提供国内的下载链接，以应对国外服务器访问速度较慢的情况。对于需要特定编译器版本库的情况，建议用户自行利用CMake工具进行编译。此外，在科研项目过程中，有时会因需要指定特定版本的库而产生需求，此时可以通过获取源代码的方式来生成所需的库文件。

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  • OpenCV 2.4.10源代码
    优质
    《OpenCV 2.4.10源代码》是一套全面支持计算机视觉任务的开源库文件集合，包含图像处理、视频分析等核心功能模块。 本资源提供OpenCV的源码下载，旨在解决国外网站访问速度慢的问题。如需特定编译器版本的库，请自行通过cmake进行编译。此外，在科研工作中可能需要指定版本的库，此时可通过源码生成所需库文件。
     
  • OpenCV 2.4.10
    优质
    OpenCV 2.4.10是一款功能强大的开源计算机视觉库，支持多种编程语言，提供图像处理、视频捕捉及分析等功能，广泛应用于机器人视觉、医学影像等领域。 OpenCV的全称是“Open Source Computer Vision Library”。它是一个跨平台的计算机视觉库，可以在Linux、Windows和Mac OS操作系统上运行。该库轻量级且高效，由一系列C函数和少量C++类构成，并提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的许多通用算法。
     
  • Windows 10 + VS 2013 + ARToolKit + OpenCV 2.4.10
    优质
    本项目基于Windows 10操作系统，使用VS 2013开发环境，结合ARToolKit和OpenCV 2.4.10库实现增强现实功能。 使用VS2013配置ARToolkit并运行其源码，以便我们可以将自己的想法融入其中。
     
  • OpenCV 2.4.10 官方完整版下载
    优质
    简介：提供官方OpenCV 2.4.10版本的完整下载资源，适用于计算机视觉开发人员和研究人员。 适用于Windows系统的软件从官网直接下载后安装完成，配置方法可以参考百度搜索结果，分享给需要的朋友们。该版本与VC2010兼容。
     
  • OpenCV源代码
    优质
    《OpenCV源代码》是一套用于实时计算机视觉处理的开源计算机视觉库的原始编码集合，广泛应用于图像和视频分析等领域。 OpenCV3是一个开源程序库的Windows版本，其版本为3.4.3，支持C++编程语言。
     
  • OpenCV 3.4.2 源代码
    优质
    《OpenCV 3.4.2 源代码》是一套全面的计算机视觉库源码集合，适用于开发复杂的实时图像处理和分析应用。 用于交叉编译的OpenCV源码。
     
  • SIFT OpenCV源代码
    优质
    SIFT OpenCV源代码提供了使用OpenCV库实现尺度不变特征变换(SIFT)算法的详细代码示例，适用于图像识别和匹配任务。 SIFT在OpenCV中的源代码已经详细注释过，非常有用。
     
  • OpenCV学习的代码和资源
    优质
    本专栏汇集了OpenCV库的学习资料与实践代码，旨在帮助初学者快速掌握计算机视觉技术的基础知识及编程技巧。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个功能强大的跨平台图像处理和机器学习工具包，包含大量算法用于图像分析、物体识别及人脸识别等领域。本压缩文件“OpenCV学习资料代码”旨在为希望深入了解并掌握该技术的用户提供一系列资源集合，尤其适合于机器学习爱好者与开发者。 在使用OpenCV时，用户可以找到各种功能模块，如图像读取和显示操作（包括裁剪、旋转等）、特征检测以及视频处理。此外，它还支持深度学习框架TensorFlow和PyTorch来构建卷积神经网络进行图像分类及目标识别任务。 文件中的“OpenCV资料”可能涵盖以下内容： 1. **教程与示例代码**：这些材料通常从基础到高级全面介绍OpenCV的使用方法。例如，边缘检测、Hough变换以及特征匹配等算法的实现方式。 2. **项目实例**：完整项目的源码展示，如实时人脸识别系统和基于视觉避障技术的移动机器人程序，为学习者提供实际应用案例。 3. **笔记与讲解**：对OpenCV核心概念和技术原理进行详细解析，帮助理解其工作机理及理论基础。 4. **数据集资源**：用于训练和测试算法的数据集合，如MNIST手写数字、Caltech 101物体分类等常用数据库。 5. **库与模块文档**：详细的API参考手册介绍每个函数的功能及其参数定义，在开发过程中是不可或缺的参考资料之一。 6. **实战课程材料**：包括配套视频教程、PPT课件，以及在线作业和答案解析等内容，帮助系统化地学习OpenCV知识。 7. **环境配置指南**：针对初学者提供的安装与配置指导文档，涵盖不同操作系统下的具体步骤说明。 8. **问题解决策略**：汇总常见错误及其解决方案列表，有助于开发者在使用过程中迅速定位并解决问题。 通过深入研究这些资源，“OpenCV学习资料代码”压缩包能够帮助用户提升编程技能，并了解计算机视觉技术如何应用于机器学习领域。对于那些希望深化自己在这两个领域的知识的人来说，这是一份非常宝贵的参考资料。
     
  • 最全面的OpenCV示例源代码
    优质
    本资源提供最全面的OpenCV库示例源代码集合，涵盖图像处理、特征检测、机器学习等领域，适合初学者和进阶开发者深入学习与实践。 最全的OpenCV示例源代码，包含几十个完整的项目工程。
     
  • Sobel边缘检测的OpenCV源代码
    优质
    Sobel边缘检测的OpenCV源代码提供了基于OpenCV库实现Sobel算子进行图像边缘检测的完整代码示例，适用于计算机视觉和图像处理的学习与应用。 关于使用OpenCV实现Sobel边缘检测的源代码如下： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像并转换为灰度图 image = cv2.imread(path_to_image.jpg, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 使用Sobel算子进行边缘检测，分别计算x和y方向上的梯度值。 sobel_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0) sobel_y = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1) # 计算绝对值 abs_sobel_x = np.absolute(sobel_x) abs_sobel_y = np.absolute(sobel_y) # 将结果转换为8位整数类型，以便于显示。 sobel_x_8bit = cv2.convertScaleAbs(abs_sobel_x) sobel_y_8bit = cv2.convertScaleAbs(abs_sobel_y) # 结合x和y方向上的梯度 sobel_combined = cv2.addWeighted(sobel_x_8bit, 0.5, sobel_y_8bit, 0.5, 0) # 显示结果图像 cv2.imshow(Sobel Edge Detection, sobel_combined) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 请确保在使用上述代码时，已正确安装了OpenCV库，并且`path_to_image.jpg`指向你想要处理的图片文件。