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OpenCV(计算机视觉和机器学习软件库) V4.3.0 官方最新免费非破解版下载[绿色软件]

运行环境:
软件语言:简体中文
软件类型:系统应用 - 绿色软件
授权方式:免费
推荐星级:
官方主页:www.233122.com
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插件情况:
解压密码:www.xiamiku.com
软件大小:5.00 MB
更新时间:2022-02-25 22:58:00
下载统计:载入数据 ...
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OpenCV(计算机视觉和机器学习软件库) V4.3.0 官方最新免费非破解版下载 [绿色软件] 简介




  本软件是由七道奇为您精心收集,来源于网络转载,软件收录的是官方版,软件版权归软件作者所有,本站不对其观点以及内容做任何评价,请读者自行判断,以下是其具体内容:
  

  OpenCV是基于开源发行的跨平台计算机视觉库和机器学习软件库,该工具可运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上,具有轻量级、高效的优势,同时提供了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很多通用算法。OpenCV致力于真实世界的实时应用,通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升。

OpenCV下载

【安装说明】

  下载完成后得到OpenCV文件,便可以开始安装过程。其实所谓的安装是一个解压的过程,可执行文件是一个自解压的程序,双击后便会提示我们选择解压路径。

  这里根据自己需求选择路径即可,特别要说明的是,该程序会将所有文件解压在opencv的文件夹下,因此不需要在选择解压路径中单独新建一个opencv文件夹。由于笔者电脑安装了多个版本的OpenCV,为避免混淆,单独创建一个名为opencv4的文件夹,解压到H:opencv4。

  选择好路径后点击【Extract】按钮,便可以等待解压过程的结束。整个OpenCV4的大小约为1G,根据电脑的性能不同,等待时间从几十秒到几分钟不等。

【配置环境变量】

  在系统变量里面新建变量,名为 OPENCV ,值为自己解压opencv路径下的build路径,如 D:\Program Files\opencv\build。

  这一步是方便以后如果opencv路径改变了,只需要修改此变量就可以了,而不必做大范围修改。

  在系统变量里面编辑 Path 变量,在末尾添加 ;%OPENCV%\x86\vc12\bin 。

  x86和x64分别表示32bit和64bit的VS工程,根据自己的工程来修改,否则虽编译成功但会运行错误;vc10, vc11, vc12 分别表示VS2010, VS2012, VS2013的Visual Studio使用的编译器版本,根据自己的VS版本来填写正确的编译器版本号。

【VS内配置Opencv】

  这里用VS属性表的方式将Opencv配进工程,每次只需要添加属性表即可完成配置,比手工界面配置方便很多。

  属性管理器 -> 右键 "test"(工程名) -> 添加现有属性表

OpenCV下载

  找到之前新建或者下载的属性表( D:\Program Files\opencv\opencv248.props ),添加进工程

OpenCV下载

  测试

  解决方案资源管理器 -> 源文件(右键)-> 添加 -> 新建项

OpenCV下载

  Visual C++ -> C++文件:输入名称test点添加

OpenCV下载

【版本区别】

  1、在扩展模块中去掉了SIFT与SURF相关API的调用文件

  现在如果想在OpenCV Python 4.x中想使用SIFT与SURF只有靠自己从源代码CMake来编译生成python版本的安装包才可以。

  # OpenCV 3.x中

  namedWindow(“input”, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)

  # OpenCV4.x

  namedWindow(“input”, cv.WINDOW_AUTOSIZE)

  2、全部取消CV_XXX这种枚举类型,比如在3.x中可以正常使用的语句

  # 在OpenCV3.x中轮廓发现API返回三个值分别为

  # image 返回的图像

  # contours 每个轮廓的点集合

  # hierarchy 每个轮廓对应的层次信息

  binary, contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

  3、findContours函数返回结果由3.x的三个参数变为两个参数

  OpenCV4.0中需要改为

  contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

  4、增加了python语言版本的对DNN模块的加持!

  支持图像分类、对象检测(SSD、RCNN、Faster-RCNN、mask-RCNN)、图像分割等网络的使用

【下载地址】

OpenCV(计算机视觉和机器学习软件库) V4.3.0 官方最新版


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