掌握opencv3.2安装与contrib包配置教程

知识点： 1. OpenCV概念 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV库由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。它的设计目标是提供一个简单易用的计算机视觉库，让开发者可以快速地实现各种计算机视觉应用。 2. OpenCV 3.2版本特性 OpenCV 3.2是OpenCV库的一个版本，其中包含了众多新的功能和改进。这个版本进一步扩展了OpenCV的功能集，比如： - 改进的深度网络模块 - 新的机器学习算法，如近邻搜索的改进和稀疏表示 - 视频分析方面支持新标准，如MPEG和HLS - 更好的文本检测和识别工具 - OpenCL的增强 3. OpenCV的安装 OpenCV的安装方法多种多样，可以根据不同的操作系统和需求选择合适的安装方式。对于Windows平台，可以通过预编译的二进制文件直接安装；对于Linux和Mac系统，可以通过源码编译或者使用包管理器进行安装。安装OpenCV通常需要安装依赖的库，如Python、NumPy、CMake等，尤其在编译安装时更为复杂。 4. OpenCV Contrib模块 OpenCV Contrib模块是OpenCV的核心库以外的附加模块，它包含了更多的实验性和特殊的算法。Contrib模块是社区驱动的，每个模块通常都有维护者，但是并不是所有的模块都经过了严格的审查。Contrib模块提供了一些高级功能，比如表面匹配、文本检测、深度学习等。 5. 安装OpenCV和Contrib模块的步骤 通常情况下，安装OpenCV和Contrib模块需要先从OpenCV官方网站下载相应版本的源代码包，然后使用CMake工具进行配置和编译。安装过程中可能需要设置各种编译选项和环境变量，比如指定Python版本和NumPy路径等。安装完成后，还需要设置环境变量，使系统能够找到OpenCV的库文件和头文件。 6. 博客笔记参考 博客笔记可以作为安装指导的参考，尤其对于初学者来说，通过阅读详细的安装步骤和可能出现的问题及解决方案，能极大地简化安装过程。一个良好的博客笔记应当包含以下内容： - 安装前的准备工作，包括安装依赖工具和库 - 下载OpenCV和Contrib模块的源代码包 - 使用CMake进行配置的详细步骤 - 通过编译和安装指令进行安装 - 验证安装是否成功的测试代码 7. 文件压缩包的管理 文件压缩包允许用户将多个文件合并为一个单独的压缩文件，这样便于文件的传输和存储。在本例中，opencv3.2以及contrib.zip可能是一个包含OpenCV 3.2和OpenCV Contrib模块的压缩包。对于开发者而言，正确的管理文件压缩包可以提高工作效率，尤其是当需要在不同的开发环境之间传递代码和依赖时。 总结：OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，随着版本的更新，它不断引入新的算法和技术以满足不断发展的技术需求。OpenCV 3.2版本在深度网络和机器学习方面有着显著的提升，而Contrib模块则为计算机视觉研究和开发提供了更多高级功能。安装OpenCV可能比较复杂，需要对系统环境、依赖关系和编译安装步骤有一定的了解。良好的博客笔记可以作为参考，帮助开发者快速成功安装OpenCV以及Contrib模块，提升开发效率。同时，妥善管理文件压缩包，确保各种资源能够被有效使用和传递。