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成功编译的Android版libopencv_java4.so（OpenCV 4.5.5及Contrib模块）及其源代码与脚本

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简介：
简介：本文档提供在Android平台上成功构建的libopencv_java4.so库文件，适用于OpenCV 4.5.5版本及其扩展模块。同时包含详细的源码和编译脚本，便于开发者进行二次开发与集成。 1. 文件目录结构为：`opencv/open4.5.5` 和 `opencv_contrib/open4.5.5/build` ，其中build目录用于编译和生成库文件。 2. 编译脚本位于 `opencv/build-android-opencv.sh`，需根据本地NDK路径进行修改。 3. 使用命令 `sudo ./build-android-opencv.sh` 进行编译时需要超级用户权限。在默认设置下，只会在build目录中输出静态.a库文件而没有生成.so库文件，若要构建共享库，则需要配置 `-DBUILD_SHARED_LIBS=ON` 参数。 4. 若要合并为单个如 `libopencv_java4.so` 库，请增加 `-DBUILD_JAVA=ON -DBUILD_OPENCV_JAVA=ON` 参数。 5. 安装ant工具：执行命令 `sudo apt-get install ant`，并配置 `-DANT_EXECUTABLE=/usr/bin` 以确保cmake能找到正确的ant路径。

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    简介：本文档提供在Android平台上成功构建的libopencv_java4.so库文件，适用于OpenCV 4.5.5版本及其扩展模块。同时包含详细的源码和编译脚本，便于开发者进行二次开发与集成。 1. 文件目录结构为：`opencv/open4.5.5` 和 `opencv_contrib/open4.5.5/build` ，其中build目录用于编译和生成库文件。 2. 编译脚本位于 `opencv/build-android-opencv.sh`，需根据本地NDK路径进行修改。 3. 使用命令 `sudo ./build-android-opencv.sh` 进行编译时需要超级用户权限。在默认设置下，只会在build目录中输出静态.a库文件而没有生成.so库文件，若要构建共享库，则需要配置 `-DBUILD_SHARED_LIBS=ON` 参数。 4. 若要合并为单个如 `libopencv_java4.so` 库，请增加 `-DBUILD_JAVA=ON -DBUILD_OPENCV_JAVA=ON` 参数。 5. 安装ant工具：执行命令 `sudo apt-get install ant`，并配置 `-DANT_EXECUTABLE=/usr/bin` 以确保cmake能找到正确的ant路径。
     
  • OpenCV 4.5.5与OpenCV Contrib 4.5.5编译所需下载的文件
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    本页面提供了OpenCV 4.5.5及OpenCV Contrib 4.5.5库编译所需的全部源码和配置文件下载链接，帮助开发者快速搭建开发环境。 内容包括以下文件：1、ade(v0.1.1f.zip)；2、data（face_landmark_model.dat）；3、ffmpeg（opencv_videoio_ffmpeg_64.dll，ffmpeg_version.cmake，opencv_videoio_ffmpeg.dll）；4、ippicv（ippicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip）；5、wechat_qrcode（detect.prototxt，sr.prototxt，detect.caffemodel，sr.caffemodel）；6、xfeatures2d（vgg文件，boostdesc文件等）。
     
  • Android SDK OpenCV 4.5.5 & OpenCV Contrib 4.5.5 arm64-v8a
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    本资源提供Android平台OpenCV库4.5.5版本arm64-v8a架构SDK，含主模块及扩展包Contrib，适用于计算机视觉应用开发。 1. Android版的OpenCV-4.5.5 SDK； 2. 包含OpenCV-contrib-4.5.5扩展模块； 3. 可在Android Studio中加载，通过Java层调用，也可以添加so库+头文件的方式在JNI层调用； 4. 适用于arm64-v8a架构，即支持64位CPU。
     
  • 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 Contrib与OpenCV编译SO库及使用Native方法（涉及Opencv.zip）
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    本篇文章主要讲解如何在项目中集成OpenCV Contrib模块，并介绍如何编译OpenCV动态链接库以及利用Java Native Interface(JNI)调用其中的函数，同时指导如何正确处理和应用Opencv.zip文件。 使用opencv_contrib 和 opencv 编译 so 库及通过 native 方法调用 openCV_wechat_qrcode 的过程涉及多个步骤和技术细节。首先需要确保正确配置了开发环境，并且已经安装了必要的依赖项，例如 CMake、Java Development Kit (JDK) 以及 Android NDK 等。然后根据官方文档指导进行 opencv 和 opencv_contrib 库的编译工作。 在成功构建 so 文件后，下一步是将这些库集成到您的项目中，并编写相应的 Java Native Interface (JNI) 方法来调用 C++ 中实现的功能。对于 openCV_wechat_qrcode 特性来说，可能需要特别关注其相关的 API 和示例代码以确保正确使用该功能。 整个过程需要注意遵守 OpenCV 的许可协议和遵循良好的编程实践，如模块化设计、错误处理等，以便于维护和扩展应用功能。
     
  • Android SDK OpenCV 4.5.5 & OpenCV Contrib 4.5.5 for armeabi-v7a
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    本SDK包含OpenCV 4.5.5及Contrib模块针对armeabi-v7a架构优化，适用于安卓平台上的计算机视觉和机器学习应用开发。 1. Android版的OpenCV-4.5.5 SDK；2. 包含OpenCV-contrib-4.5.5扩展模块；3. 可在Android Studio中加载，通过Java层调用，也可以添加SO库+头文件的方式在JNI层调用；4. 适用于armeabi-v7a架构，即32位CPU。
     
  • OpenCV与OpenCV-Contrib 4.5.5
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    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。
     
  • OpenCV-4.5.5编译生成的JAR包及Linux平台的SO文件
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    本资源提供OpenCV 4.5.5版本在Java环境下的JAR包以及适用于Linux系统的动态链接库(SO文件)，便于开发者快速集成到项目中使用。 OpenCV 4.5.5版本编译后的成果包括Java所需的jar包以及适用于Linux平台的so文件。
     
  • 基于源码编译的OpenCV-4.5.5版本
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    本项目提供基于源码编译的OpenCV-4.5.5版本教程和资源包，旨在帮助开发者与研究者便捷地在不同平台环境中构建与部署OpenCV库。 在Windows 7系统下编译好的OpenCV-4.5.5，在Visual Studio 2019的Release模式下进行编译。头文件和lib文件位于opencv-4.5.5\build\install\x64目录中，源码的具体编译方法可以参考我的相关博客文章。
     
  • OpenCV 4.5.5 Contrib for Android SDK
    优质
    OpenCV 4.5.5 Contrib for Android SDK 是专为安卓设备设计的高度优化计算机视觉库扩展包，包含额外算法和功能，助力开发者实现先进图像处理应用。 基于OpenCV4.5.5重新编译并加入OpenCV_Contrib模块，支持人脸识别、模型训练、机器学习等相关功能。