Ubuntu下编译安装Opencv3.4.3及opencv_contrib3.4.3教程

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、视频捕捉、模式识别等领域的研究与开发。这里提到的opencv3.4.3是OpenCV库的一个版本号，而opencv_contrib指的是OpenCV的附加模块库，包含了社区贡献的一些非官方的算法和功能。 **OpenCV 3.4.3 关键知识点：** 1. **版本特性**：OpenCV 3.4.3是在2017年发布的稳定版，此版本主要提供了性能改进、新特性以及bug修复等。它继续支持C++、Python、Java等语言，并且增加了对机器学习和深度学习相关模块的集成。 2. **模块结构**：OpenCV包含若干模块，如core（核心功能）、imgproc（图像处理）、video（视频分析）、calib3d（相机标定与3D重建）、ml（机器学习）、photo（摄影学）、stitching（图像拼接）等。3.4.3版本在这些模块中可能引入了新的功能或优化了现有功能。 3. **系统兼容性**：OpenCV 3.4.3支持多种操作系统，例如Linux、Windows、Mac OS X等，并支持多种编程语言接口。 4. **安装与配置**：Ubuntu下的编译安装通常涉及依赖包的安装、编译源代码、安装库文件等步骤。具体来说，可能需要安装如cmake、gcc、g++、git等编译工具，以及依赖的图像处理库。 5. **新增功能**：每个版本的OpenCV都会根据开发者的贡献，新增一些功能。例如，在3.4.3版本中可能包括了更多的深度学习模块支持、优化了DNN模块的性能等。 **opencv_contrib 3.4.3 关键知识点：** 1. **社区贡献**：opencv_contrib是包含社区贡献的附加模块的库，它不是OpenCV主分支的一部分，但是提供了很多额外的算法和工具，例如SIFT、SURF、SuperPoint、SuperDepth等。 2. **非官方模块**：opencv_contrib包含了额外的模块如xfeatures2d、aruco、stitching等，它们并不在OpenCV的标准发布中，但是可以通过opencv_contrib库使用。 3. **算法集成**：这一部分的模块可能包括最新研究的算法实现，包括一些最新机器学习和深度学习的方法。 4. **扩展开发**：因为opencv_contrib中包含很多处于研究阶段的新算法，因此对于开发者来说，这是一个非常宝贵的资源。开发者可以在此基础上进行扩展开发，或直接利用这些模块进行项目实施。 5. **版本同步**：通常情况下，opencv_contrib的版本会与主版本号保持一致，例如opencv_contrib-3.4.3与opencv-3.4.3保持相同的主要版本号。 **压缩包文件名称列表**中列出的opencv-3.4.3.zip和opencv_contrib-3.4.3.zip是用于下载和解压缩的文件，用户可以从中提取出相应的源代码文件。 **编译安装过程**： 1. **环境准备**：在Ubuntu系统中安装OpenCV之前，需要准备编译环境。一般需要安装编译工具和依赖库，比如CMake、GCC、OpenCV依赖的其他库等。 2. **下载与解压**：下载opencv-3.4.3.zip和opencv_contrib-3.4.3.zip文件，并使用unzip命令或图形界面工具解压缩到指定目录。 3. **配置编译**：通过CMake来配置编译选项，指定源代码路径以及编译输出路径。可能需要指定opencv_contrib的路径以包含额外模块。 4. **编译与安装**：根据CMake配置的结果，执行make命令开始编译过程。编译完成后，使用sudo make install命令安装到系统目录或用户自定义路径。 5. **验证安装**：安装完成后，通过编写一个简单的OpenCV程序或使用OpenCV提供的示例程序来测试和验证安装是否成功。 以上知识点是对给定文件标题、描述和标签进行的详细解读，展示了OpenCV 3.4.3版本和opencv_contrib 3.4.3版本的特点、安装步骤以及在Ubuntu系统下的编译方法。由于OpenCV的社区和文档不断更新，更多详细信息可以参考官方文档或者最新发布的相关博客和教程。