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VS2015下编译的OpenCV 3.4.1及Contrib 3.4.1版本

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简介:
本项目专注于在Visual Studio 2015环境下构建和配置OpenCV 3.4.1及其扩展库Contrib 3.4.1,旨在提供详细的步骤指南与常见问题解决方案。 我已经重新编译了OpenCV 3.4.1 和 contrib 3.4.1 用于 VS2015,在 Debug 版本的 X64 系统上进行了测试,可以正常使用 KCF 跟踪算法。这并不是 world341d.dll 文件,而是分开独立的文件。

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客服
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  • VS2015OpenCV 3.4.1Contrib 3.4.1
    优质
    本项目专注于在Visual Studio 2015环境下构建和配置OpenCV 3.4.1及其扩展库Contrib 3.4.1,旨在提供详细的步骤指南与常见问题解决方案。 我已经重新编译了OpenCV 3.4.1 和 contrib 3.4.1 用于 VS2015,在 Debug 版本的 X64 系统上进行了测试,可以正常使用 KCF 跟踪算法。这并不是 world341d.dll 文件,而是分开独立的文件。
  • OpenCV 3.4.1 x86工程 + contrib + vs2017 x64
    优质
    本资源提供在Visual Studio 2017环境下编译OpenCV 3.4.1 x86版本的示例项目的教程,包括contrib模块,并支持x64架构下载。 最近安装了VS2017 X64企业版,并使用cmake3.11.0 X64重新编译了最新的opencv3.4.1库。由于这是单独学习OpenCV库中的案例,因此生成的是X86版本的示例工程,解压后可直接在已配置好的环境中使用。编译出的OpenCV 3.4.1 x86版本+contrib+vs2017x64可以直接运行,其中包含的学习代码非常值得参考和借鉴!
  • OpenCV 3.4.1 + Contrib for Win10 with VS2017
    优质
    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 3.4.1OpenCV Contrib在VS2017上与整合
    优质
    本文介绍了如何在Visual Studio 2017环境下编译和集成OpenCV 3.4.1及其扩展库OpenCV Contrib,详细讲解了整个过程中的关键步骤和技术要点。 使用VS2017在64位环境下编译的OpenCV 3.4.1版本及其contrib模块所需的内容整合。
  • VS2013 x64环境OpenCV 3.4.1OpenCV_Contrib 3.4.1库文件
    优质
    本资源提供了在VS2013 x64环境下成功构建的OpenCV 3.4.1及其扩展模块OpenCV_Contrib 3.4.1的完整库文件,适用于需要高性能计算机视觉应用开发的研究者与开发者。 文件中的install是由opencv3.4.1及opencv_contrib3.4.1的源码使用cmake在vs2013 x64环境下编译而成。只需修改属性表中的路径,即可使用对应的opencv3.4.1.props文件。
  • OpenCV 3.4.1 (x86) + contrib + vs2017 (x64)
    优质
    这是一个基于Visual Studio 2017 x64环境下的OpenCV 3.4.1版本库,包含了contrib模块,适用于开发高级计算机视觉和图形处理应用。 使用VS2017和cmake3.11重新编译的opencv3.4.1库(X86版本),详情请参见相关文档。
  • OpenCV 3.4.1
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    简介:OpenCV 3.4.1是开源计算机视觉库的重大更新版,提供了广泛的C++函数和模块用于实时视觉处理、图像与视频分析。 OpenCV(开源计算机视觉库)是广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的强大工具,提供了丰富的函数和算法来处理和分析图像数据。标题中的OpenCV 3.4.1指的是该库的第3.4.1版本,这是一个稳定且功能强大的版本,在2018年发布。 此版本的主要特点与功能包括: 一、图像及视频处理:支持多种格式,并可执行读取、显示等基本操作。此外还提供一系列滤波器如高斯滤波和边缘检测算法如Canny方法。 二、特征提取匹配:内置SIFT,SURF等多种特征描述符用于图像间的特征比对与物体识别。 三、机器学习和深度学习支持:集成多种经典算法,并支持DNN模块以执行预训练的神经网络模型(例如TensorFlow或Caffe)。 四、目标检测功能:包括Haar级联分类器,HOG及基于深度学习的目标检测方法SSD和YOLO等。 五、图像拼接与全景图生成:提供用于创建全景视图的技术如图像对齐和融合算法; 六、实时增强现实应用开发支持:处理摄像头输入以实现追踪分析等功能; 七、三维重建能力:通过立体视觉技术进行基础的3D模型构建; 八、人脸识别及检测功能:集成预训练的人脸识别与检测模型。 文中提到的“集合微软官网VC VC系列开发”,表明OpenCV可在Visual Studio(简称VS)环境下运行,具体指代的是2015和2017版本。安装文件则为这两个环境准备了相应的库文件,方便开发者在Windows上快速搭建起开发环境并开始项目工作。 综上所述, OpenCV 3.4.1是一款功能完备、易于集成的计算机视觉工具包,适用于多种图像处理任务及机器学习和深度学习相关的应用。
  • OpenCV 3.4.1(含opencv_contrib)
    优质
    这是一款预先编译好的OpenCV 3.4.1版本软件包,包含所有核心功能及额外的opencv_contrib模块,便于快速集成到各类计算机视觉项目中。 编译好的 OpenCV 3.4.1 包含 opencv_contrib 组件,在 Windows 10 系统下使用 Visual Studio 2015 测试成功,无论是调试模式还是发布模式都可以正常使用。调用该资源可以实现 SURF 和 SIFT 特征检测等功能,有助于节省编译时间。
  • OpenCV 3.4.1与CUDA 9.2在VS2015 x64 Win10联合库文件
    优质
    本简介介绍如何在Windows 10环境下使用Visual Studio 2015对OpenCV 3.4.1和CUDA 9.2进行64位联合编译,生成所需库文件。 使用opencv3.4.1版本与cuda9.2进行联合编译的结果为64位;编译工具是vs2015,操作系统为Windows10。
  • OpenCV 3.4.1 32位 Debug (x86, VS2017)
    优质
    这是为Windows平台准备的OpenCV库文件,版本为3.4.1,适用于32位系统。此Debug版本由Visual Studio 2017编译而成,便于开发者进行调试和测试工作。 对于使用OpenCV 3.4.1的32位Debug版本x86并通过VS2017编译的情况,下载解压后应将其放置在opencv-3.4.1安装文件目录下的opencv-3.4.1build文件夹内(与x64同一层级)。接着将路径E:\OpenCV3\opencv-3.4.1\build\x86\vc15\bin添加到系统环境变量中,然后在VS工程的属性管理器中的“库目录”部分加入路径E:\OpenCV3\opencv-3.4.1\build\x86\vc15\lib。这样就可以使用Debug x86版本进行调试了。