opencv_contrib-4.1.2.tar

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了众多计算机视觉和机器学习的算法。这个"opencv_contrib-4.1.2.tar.gz"文件是OpenCV的一个扩展模块包，版本为4.1.2。该扩展模块包通常包含了一些非核心但非常有用的功能，比如最新的机器学习模型、高级图像处理算法、对象检测器等。 OpenCV 4.1.2是该库的一个稳定版本，发布于2019年，提供了许多改进和新功能。其中，`opencv_contrib`模块是OpenCV官方社区贡献的额外模块，这些模块不包含在默认的OpenCV库中，因为它们可能还在开发阶段或者需要特定的依赖。 在Windows x64环境下安装和使用这个扩展模块包，你需要进行以下步骤： 1. 你需要解压"opencv_contrib-4.1.2.tar.gz"文件。这将生成一个名为"opencv_contrib-4.1.2"的目录，包含了所有扩展模块的源代码。 2. 安装CMake构建工具，它是用来配置和编译OpenCV以及其扩展模块的。 3. 创建一个构建目录，并在其中配置CMake。你需要指定OpenCV主库和`opencv_contrib`模块的源代码路径。在CMake中，确保选择正确的编译器和目标平台（这里是Windows x64）。 4. 在CMake配置过程中，确保勾选了`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`选项，指向你解压后的`opencv_contrib-4.1.2/modules`目录。 5. 运行CMake的生成过程，这将为Visual Studio或其他IDE创建项目文件。 6. 使用生成的项目文件在IDE中编译OpenCV库，包括`opencv_contrib`中的模块。这可能会生成静态库或动态库，以及对应的头文件和库文件。 7. 编译完成后，将生成的库文件（.lib/.dll）添加到你的项目路径中，以便在你的应用中链接和使用OpenCV及其扩展模块。 8. 你可以通过#including相应的头文件，使用OpenCV及`opencv_contrib`模块提供的函数和类。 在`opencv_contrib`中，一些值得注意的模块包括： - **xfeatures2d**：包含了SIFT、SURF和其他特征检测和描述符算法。 - **face**：提供人脸检测、识别和对齐的算法。 - **ximgproc**：提供了高级图像处理算法，如快速边缘检测、超分辨率等。 - **xobjdetect**：物体检测算法，如Haar级联分类器和HOG+SVM检测器。 - **ml**：包含机器学习和深度学习模型，如随机森林、支持向量机等。 利用这些扩展模块，开发者可以实现更复杂、更高效的应用，如图像识别、物体检测、人脸识别等。同时，由于OpenCV的开源性质，开发者还可以对源代码进行修改和优化，以满足特定需求。