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OpenCV 3.2及opencv3.2-contrib.zip

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简介：
《OpenCV 3.2及opencv3.2-contrib.zip》简介：本资源提供计算机视觉库OpenCV 3.2版及其扩展包contrib，适合开发人员进行图像处理与分析。 我已经成功安装了OpenCV 3.2以及OpenCV 3.2-contrib包。如果有需要，可以参考我写的博客笔记中的步骤进行操作。

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  • OpenCV 3.2及opencv3.2-contrib.zip
    优质
    《OpenCV 3.2及opencv3.2-contrib.zip》简介：本资源提供计算机视觉库OpenCV 3.2版及其扩展包contrib，适合开发人员进行图像处理与分析。 我已经成功安装了OpenCV 3.2以及OpenCV 3.2-contrib包。如果有需要，可以参考我写的博客笔记中的步骤进行操作。
     
  • OpenCV-3.4.4及Contrib.zip
    优质
    OpenCV-3.4.4及Contrib.zip包含开源计算机视觉库OpenCV 3.4.4的核心文件及其扩展模块包，适用于开发复杂的实时图像处理与分析应用。 这是opencv-3.4.4以及opencv_contrib-3.4.4的压缩包，可以通过我的文章在Ubuntu16.04下进行源码编译安装。
     
  • OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.0-with-Contrib.zip
    优质
    这是一个包含OpenCV 4.5.0及其贡献模块的MinGW构建版本的压缩包，适用于Windows环境下的计算机视觉项目开发。 OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.0-with-contrib
     
  • OpenCV3.2和opencv_contrib-3.2源码及build文件夹下的编译版本
    优质
    本资源包含OpenCV 3.2及其贡献模块opencv_contrib-3.2的完整源代码以及通过CMake构建系统生成的编译版文件，适用于深度学习与计算机视觉开发。 opencv3.2及opencv_contrib-3.2的源码以及build文件夹下的编译版本。
     
  • OpenCV 3.2版本
    优质
    简介：OpenCV 3.2是开源计算机视觉库的重要版本，提供数百种算法用于实时图像和视频处理、分析等任务，广泛应用于机器学习与人工智能领域。 OpenCV 3.2 是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量的计算机视觉相关功能，并且支持多种编程语言。使用 OpenCV 可以轻松实现图像处理、视频捕捉等功能。在开发过程中，开发者可以利用这个强大的工具来简化许多常见的任务，从而提高工作效率和项目质量。
     
  • OpenCV 3.2 + Contrib + VS2013 (x86)
    优质
    本资源提供OpenCV 3.2版本及其Contrib模块在VS2013(x86)环境下的配置文件与库，适用于计算机视觉项目开发。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，在图像处理、机器学习及计算机视觉等领域得到广泛应用。此压缩包包含了OpenCV 3.2版本及其额外贡献模块（contrib），特别适用于Visual Studio 2013环境下开发的32位（x86）平台。 **OpenCV 3.2** 版本是该库发展中的重要一步，带来了大量新功能和性能优化。它改进了图像处理的速度，增强了机器学习算法，并引入对深度学习模块的支持，同时增加了新的硬件加速支持如CUDA和OpenCL等。 **Contrib模块** 是一个附加部分，包含了一些实验性或第三方扩展组件。这些额外的模块通常不包括在主要库中，因为它们可能不够稳定或者仍在开发阶段。例如，Face Recognition、SIFT和SURF特征检测算法以及其他高级图像处理工具可以在contrib模块找到。 **Visual Studio 2013** 是微软提供的一个强大的IDE（集成开发环境），用于编写C++代码。这个版本的OpenCV已经与VS2013兼容，意味着开发者可以直接在该环境中使用OpenCV进行项目开发而无需自己配置编译环境。 **X86架构** 指的是32位操作系统，适用于处理32位指令集的处理器。在这个压缩包中，所有的库和二进制文件都是为x86架构设计的，适合运行在安装了32位Windows系统的计算机上使用。 开发者需要了解如何在Visual Studio 2013中配置OpenCV头文件路径及库路径以正确链接所需的函数与库。此外还需确保项目设置（如平台工具集和目标平台）匹配提供的OpenCV库版本。 典型应用包括图像视频的读取、显示处理分析，以及机器学习任务如对象识别人脸识别等。开发者可通过使用C++编程语言结合OpenCV API接口实现各种复杂视觉效果及智能分析功能。 在开发过程中熟悉OpenCV的基本数据结构（例如Mat矩阵类和Point点类）及其核心操作至关重要，包括图像滤波边缘检测色彩空间转换等方面的知识。同时对于contrib模块中的特性需要查阅相关文档了解其用法。 这个“opencv3.2+contrib+vs2013(x86)”压缩包为开发者在Visual Studio 2013下使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉项目开发提供了一个便捷的起点，通过深入学习与实践可以充分利用库的强大功能开发出各种创新应用。
     
  • Python OpenCV 3.2的pip安装包
    优质
    本简介介绍如何使用pip工具在Python环境中安装OpenCV 3.2库，提供详细的命令和注意事项。通过此过程可快速便捷地获取并配置好相关开发环境。 使用pip安装Python OpenCV 3.2的命令如下：对于Python 3.5环境，请执行`pip install opencv_python-3.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl`。
     
  • OpenCV 3.2 版本 opencv_ffmpeg_64.dll 下载
    优质
    简介：本文提供关于OpenCV 3.2版本中opencv_ffmpeg_64.dll文件的下载信息，适用于需要使用此动态链接库进行视频处理的开发者。 opencv3.2版本需要使用对应的opencv_ffmpeg_64.dll文件。
     
  • OpenCV3.2与FFmpeg
    优质
    《OpenCV3.2与FFmpeg》是一本介绍如何利用OpenCV和FFmpeg进行计算机视觉及音视频处理编程的书籍。 在使用cmake编译opencv3.2时可能会遇到下载opencv_ffmpeg.dll失败的问题。为了解决这个问题，可以使用名为opencv_3rdparty-ffmpeg-master_20161202.zip的包中包含的ffmpeg里的cmake和dll文件。
     
  • OpenCV3.2与VS2015
    优质
    本教程详细介绍如何在Windows环境下使用Visual Studio 2015配置和安装OpenCV3.2库，并涵盖基本的计算机视觉编程技术。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台工具包，它包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在这个“OpenCV3.2+VS2015”项目中，我们将探讨如何在Visual Studio 2015环境下配置和使用OpenCV 3.2版本。 首先，介绍一下OpenCV： - 开源性：OpenCV是免费开源的，允许开发者根据不同的许可条款使用和修改代码。 - 平台支持：它支持Windows、Linux、Mac OS、Android和iOS等多种操作系统。 - 功能强大：提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，包括图像读取、显示、操作、特征检测、图像分割以及物体识别等。 接下来是关于OpenCV 3.2的介绍： - 版本特性：作为3.x系列中的一个稳定版本，它改进了性能，并增加了新功能。例如更好的深度学习支持和对OpenCL的优化。 然后是Visual Studio 2015的相关信息： - 集成开发环境（IDE）：VS2015是由Microsoft提供的强大工具，适合C++编程，提供了丰富的调试工具和项目管理功能。 - 在VS2015中配置OpenCV需要设置包含目录、库目录以及链接器输入来确保编译器能够找到必要的头文件和库文件。 接下来是详细的配置步骤： - 安装OpenCV：首先下载并安装OpenCV 3.2的库文件到本地。 - 设置环境变量：将OpenCV的include和lib目录添加到系统路径中。 - 创建VS项目：在VS2015里创建一个新的C++项目。 - 配置项目属性：设置包含目录、库目录，并且指定链接器输入所需的库文件。 然后是编写第一个OpenCV程序： - `#include`头文件：通常使用`#include `来引入所有必要的OpenCV库。 - 读取和显示图像：可以利用`cv::imread()`函数读取图像，用`cv::imshow()`显示它。 - 简单操作：例如，可以用`cv::waitKey()`控制程序暂停，并使用`cv::destroyAllWindows()`关闭所有的窗口。 接下来是主要的OpenCV模块： - **Core**：基础模块提供矩阵运算和基本数据结构等服务。 - **Imgproc**：图像处理模块包括滤波、几何变换以及色彩空间转换等功能。 - **HighGUI**：用户界面模块用于显示图像并处理键盘事件。 - **Features2D**：特征检测和描述子，例如SIFT、SURF等算法。 - **Video**：视频处理功能如运动分析或背景减除等应用。 - **Calib3D**：相机标定、立体视觉及三维重建等相关服务。 - **Objdetect**：对象检测模块包括Haar级联分类器和HOG（Histogram of Oriented Gradients）等方法的应用。 - **DNN**：深度神经网络，支持TensorFlow或Caffe模型的加载与使用。 接下来是关于OpenCV在深度学习方面的介绍： - 自从3.2版本起，开始引入对深度学习的支持。可以通过DNN模块加载预训练好的模型进行图像分类、目标检测等任务的应用开发。 然后是一些示例应用： - 人脸识别：利用Haar特征或LBP（Local Binary Pattern）的级联分类器实现实时的人脸识别。 - 图像分类：使用如VGG、ResNet这样的预先训练过的CNN模型来进行图片类别判断的任务。 - 实时视频处理：结合OpenCV提供的视频流处理功能，对每一帧进行即时分析。 最后是调试与优化： - 通过利用VS2015的调试工具可以方便地查看程序运行状态并定位问题。 - 利用OpenCV自带的一些性能评估工具如`cv::tickMeter`能够测量代码段执行时间，并以此为基础进一步提升效率和速度。 通过以上步骤及知识，开发者可以在Visual Studio 2015中有效地利用OpenCV 3.2进行计算机视觉项目的开发。这个“OpenCV3.2+VS2015”资源包应包含了所有必要的配置与示例代码，帮助初学者快速上手。