本版本为开源计算机视觉库OpenCV及其扩展模块OpenCV-Contrib的4.5.5更新，包含大量优化和新功能，适用于图像处理、机器学习等领域。
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的开源框架，专门用于图像处理和计算机视觉任务，在机器学习、深度学习和图像分析等领域有着广泛的应用。而OpenCV_contrib是它的扩展模块，包含了一些实验性的功能与模块，这些功能可能还未被纳入主要的OpenCV库中。
在Windows环境下构建OpenCV及其扩展模块通常需要一些额外工具，例如MinGW（一个轻量级的GCC编译器套件）和CMake（跨平台的自动化构建系统）。以下是详细的步骤：
1. **安装MinGW**：你需要在你的Windows机器上安装MinGW。这是一个提供GNU工具集的开源项目，包括了g++编译器，它是进行C++开发所必需的一部分。
2. **下载OpenCV和OpenCV_contrib源码**：从官方渠道获取最新的稳定版本，例如4.5.5版的`opencv-4.5.5.zip` 和 `opencv_contrib-4.5.5.zip` 文件。
3. **解压文件**：将上述两个压缩包一同解压到同一目录下，这样可以方便后续操作。
4. **安装CMake**：下载并安装CMake，并确保在系统环境变量中添加了路径以便从命令行直接使用它。
5. **创建构建目录**：在OpenCV源码的根目录外建立一个新的文件夹（例如`build`），用于存放生成的目标代码和库文件。
6. **配置CMake**：打开CMake GUI，设置源代码位置为解压后的OpenCV主目录，并将输出路径指向刚才新建的构建目录。点击“Configure”，选择MinGW Makefiles作为生成器类型。
7. **集成OpenCV_contrib模块**：在GUI中找到`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`选项并将其设置到`opencv_contrib-4.5.5/modules/`，这样CMake就能识别并使用这些额外的模块了。
8. **完成配置和生成文件**：再次点击“Configure”，然后是“Generate”。这将会在构建目录中创建必要的makefile等文件。
9. **编译OpenCV及其扩展模块**：通过命令行进入刚建立的`build`目录，执行`mingw32-make`指令来开始编译过程。整个流程可能需要一段时间完成，因为会处理所有模块和功能。
10. **安装与测试**：当全部构建完成后，运行`mingw32-make install`将文件复制到指定位置，并通过简单的示例程序或应用验证OpenCV及其扩展是否正确安装并可以正常使用。
上述步骤涵盖了从配置开发环境、下载源代码、编译以及最终的部署和使用。涉及到的知识点包括：
- **C++编程环境**：了解如何设置与运行MinGW等工具链。
- **CMake系统**：掌握基本用法，如项目配置及构建过程。
- **编译流程的理解**：熟悉从源代码到可执行文件生成的基本步骤。
- **OpenCV库结构和API的使用方法**：利用其提供的丰富功能进行图像处理开发。
- **如何集成与应用OpenCV_contrib模块**：这些额外的功能能够为研究或项目带来新的可能性。
通过此流程，开发者可以获得一个包含最新特性的定制化版本，并根据需求选择性地启用所需组件。这对于计算机视觉领域的深入探索和实际产品开发非常有帮助。
5星
