亲自编译OpenCV 2.4.9支持CUDA与OpenGL教程

根据给定文件的信息，我们可以提取出以下关键知识点： 标题中出现的opencv_2.4.9_vs2013_x64_cuda_7_5_mkl(tbb)_tbb_python提示了关于OpenCV版本、编译环境、系统架构、CUDA版本以及优化库的使用情况。 1. **OpenCV 2.4.9**：OpenCV，全称为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 2.4.9是该库的一个版本号，它在2013年发布，属于OpenCV 2.x系列的最后一个稳定版本。它提供了大量的计算机视觉和图像处理功能，广泛应用于学术研究和工业应用。 2. **Visual Studio 2013**：这是微软公司推出的一款集成开发环境，主要面向Windows平台。vs2013表示上述OpenCV版本是为Visual Studio 2013版本编译的，这意味着其可以被开发者在Visual Studio 2013的集成开发环境中使用。 3. **x64**：这一术语指的是64位操作系统和硬件架构。在标题中出现x64，表明编译的OpenCV库是针对64位系统架构设计和优化的。 4. **CUDA 7.5**：CUDA是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算，这在图像处理和机器学习等领域中非常有用。CUDA 7.5表示上述OpenCV版本针对的是这个特定的CUDA版本进行了优化。 5. **MKL**：Intel Math Kernel Library，即英特尔数学核心函数库，是一套数学函数库，用于解决高性能计算和科学应用中的问题。它提供了优化过的数学函数，可以显著提升计算性能。标题中的MKL表示编译版本可能包含了对MKL库的链接。 6. **TBB**：Threading Building Blocks，是英特尔推出的一个C++模板库，用于对多核处理器的并行算法进行编程。TBB提供了任务并行化的能力，用于提高多线程应用的性能。标题中的TBB表明编译的版本可能支持并行处理，以提高运行效率。 7. **Python**：Python是一种广泛使用的高级编程语言，由于其简洁性和易读性，它在数据分析、科学计算和人工智能等领域非常受欢迎。标题中的Python表明该OpenCV版本支持Python绑定，方便Python开发者在Python环境中使用OpenCV的功能。 描述中提到的“本人亲自编译WITHCUDA、WITH_OPENGL、WITHTBB等，debug和release版本”，进一步说明了该OpenCV版本包含了特定的模块和编译类型。 1. **WITHCUDA**：这表明编译时启用了CUDA支持，允许OpenCV在具有NVIDIA GPU的系统上运行，并利用GPU的计算能力来加速计算任务。 2. **WITH_OPENGL**：OpenGL是一个跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API），用于渲染2D和3D矢量图形。通过OpenGL，可以实现视频硬件加速，这对于图形密集型应用非常重要。这个描述表明编译版本中包括了对OpenGL的支持。 3. **WITHTBB**：这表明编译版本中包含了对Threading Building Blocks的集成，支持开发者在程序中利用并行编程技术。 4. **debug和release版本**：通常在软件开发中，开发者会使用两种类型的构建版本：debug版本和release版本。Debug版本通常包含了调试信息，用于开发和测试阶段，而release版本不包含调试信息，并进行了优化，适合最终用户使用。 标签部分的opencv2.4.9 cuda7.5 opengl表明这个文件或软件包与这三个技术点紧密相关。 最后，关于“压缩包子文件的文件名称列表”，只给出了一个"install"。这表明压缩包内可能只包含了一个文件或文件夹，这个文件或文件夹的内容很可能是OpenCV安装程序或安装脚本，以便用户可以在自己的系统上安装和配置这个编译版本的OpenCV。 综上所述，这个给定文件信息涉及了OpenCV的编译、特定硬件与软件的支持、并行计算以及安装包的组成等多个方面，为开发者提供了强大的计算机视觉功能库，以加速图像处理和计算机视觉任务。