OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在本文中，我们将深入探讨OpenCV 4.8.0和4.9.0版本，以及对应的opencv_contrib模块，这两个版本代表了OpenCV在图像处理领域的最新进展。 OpenCV 4.8.0是该库的一个稳定版本，它包含了大量的优化和新功能。此版本可能引入了性能提升，修复了一些已知问题，并添加了新的API接口，以支持更多的计算机视觉任务。OpenCV库的核心功能包括图像和视频的读取、显示、存储，基本的图像处理操作如滤波、边缘检测、色彩空间转换，以及复杂的特征提取、对象检测和机器学习算法。 opencv_contrib是OpenCV的扩展模块，它提供了许多实验性的、非官方支持的功能，这些功能通常比核心库中的更先进或专注于特定领域。在4.8.0和4.9.0版本中，opencv_contrib可能包含了诸如SIFT、SURF等经典特征检测器的实现，以及深度学习模块（DNN）、Xfeatures2D模块，用于实现诸如ORB、BRISK、AKAZE等现代特征检测算法。这些模块对于研究人员和开发者来说是非常有价值的，因为它们可以探索和尝试最新的计算机视觉技术。 OpenCV 4.9.0作为较新版本，可能进一步提升了性能，增加了更多现代计算机视觉算法，比如改进的物体检测模型，如YOLO系列，或者在实时视频分析中的应用。此外，可能会有对深度学习框架如TensorFlow、PyTorch的更深集成，使得利用预训练模型进行图像识别和分析更加便捷。OpenCV 4.9.0也可能包含了对新型硬件如GPU、多核CPU的更好利用，以实现更快的计算速度。 压缩包中的"opencv+opencv_contrib+4.8.0&4.9.0"文件可能包含了以下内容： 1. OpenCV 4.8.0和4.9.0的源代码，这允许用户自定义编译，添加特定的模块或者针对特定平台进行优化。 2. opencv_contrib 4.8.0和4.9.0的源代码，包含额外的模块和实验性功能。 3. 编译脚本和配置文件，帮助用户配置和构建OpenCV库。 4. 文档和示例代码，供用户学习和参考OpenCV的使用方法。 了解并掌握OpenCV库的这两个版本，开发者可以利用其强大的功能来解决各种计算机视觉问题，如图像分类、物体检测、图像分割、3D重建、人脸识别等。同时，opencv_contrib的扩展功能为研究和开发带来了更多可能性，特别是在深度学习和实时视觉处理等领域。OpenCV 4.8.0和4.9.0结合opencv_contrib，是计算机视觉领域的宝贵资源，对于任何希望在这个领域进行研究或开发的人来说都是不可或缺的工具。

正在使用opencv进行开发，或者正在学习opencv的小伙伴们，肯定知道当前opencv官网提供的opencv现有库中，不能满足我们对Opencv整体的学习需要，如CNN::CUDA,thinning()函数等，如果要使用完整的opencv库，就得对相应的opencv拓展模块contrib进行重新编译。但编译过程真的一言难尽，对于不熟悉cmake编译环境，或者visual studio的小伙伴们往往BUG频出。为了能解决大家在编译上的问题，减少不必要的时间浪费，这里博主为大家提供已经编译好的Opencv+contirb（411）的安装包。该安装包使用官网提供的opencv4.1.1+contirb4.1.1的源码使用cmake3.17.0和VS2017编译完成，实测可用，可直接下载。 该安装包内含： 1、opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe(官网提供的opencv411安装包) 2、已经编译完成的opencv411_contrib(内含x86、x64两个版本编译通过的install文件，以及opencv Debugx64的环境属性文件opencv_props）

编译时使用的ndk 是Android Studio 自带的ndk 20.xxx版本 开发如果发现编译报错,可以尝试切换到这个版本的ndk ,如果使用完整版的so体积会比较大 可以根据自己需要使用 xxx.a静态库.如果需要定制自己需要的so可以私信我,如果有时间,乐意帮忙

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在树莓派上安装OpenCV可以为各种基于视觉的应用提供支持，例如人脸识别。"opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar" 文件很可能是OpenCV 4.3版本及其扩展模块opencv_contrib的源码或预编译库，适用于树莓派的安装。 人脸识别是计算机视觉中的一个重要应用，它涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个领域。OpenCV提供了人脸识别的多种方法，包括Haar特征级联分类器、Local Binary Patterns (LBP)、Eigenfaces以及Fisherfaces等。 **Haar特征级联分类器：** 这是OpenCV中最常见的人脸检测方法，基于AdaBoost算法训练的级联分类器。该方法通过对图像中的多个区域进行特征分析，如边缘、角点和直线条纹等，来检测人脸。 **LBP（局部二值模式）：** LBP是一种简单但有效的纹理描述符，对于人脸检测和识别也有很好的性能。它通过比较像素邻域内的灰度差异，形成局部特征模式。 **Eigenfaces和Fisherfaces：** 这两种方法是基于主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别技术。Eigenfaces侧重于降维和特征提取，而Fisherfaces则更注重类别之间的区分，因此在人脸识别中通常能取得更好的效果。 在树莓派上安装OpenCV和opencv_contrib的过程大致如下： 1. **环境准备**：确保树莓派运行了最新的Raspbian系统，并安装了必要的依赖，如Python、Numpy、CMake等。 2. **获取源码**：解压"opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar"文件，得到OpenCV和opencv_contrib的源码。 3. **配置编译**：使用CMake工具配置编译选项，确保包含opencv_contrib模块，特别是人脸识别相关的模块。 4. **编译安装**：执行make命令进行编译，可能需要较长时间。完成后，使用sudo make install将库文件安装到系统路径。 5. **测试验证**：编译完成后，编写一个简单的Python或C++程序，利用OpenCV的人脸识别功能，如cv2.CascadeClassifier加载预训练的Haar级联模型，进行实时或静态图像的人脸检测。 6. **优化与实践**：根据实际需求，可能需要对人脸识别的算法参数进行调整，或者结合其他技术（如深度学习）提升识别性能。 "opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar"文件提供了在树莓派上实现OpenCV人脸识别的基础，通过编译和安装过程，我们可以利用OpenCV的强大功能进行人脸检测和识别，实现各种有趣的智能应用。在实践中，不断学习和优化，可以不断提升人脸识别的准确性和效率。

想加速opencv运算，弄了两天。下载速度太慢了。 最后一生气，租了个外网服务器，秒下载完成。 然后用onedrive传给国内。 免费分享给大家。 不想大家也这么折腾。

源码编译opencv和opencv_contrib时，往往会卡在下载face_landmark_model.dat上，这个文件下载下来非常慢，特地将该文件上传，供大家下载

用 VS2015 由 OpenCV 4.7.0 源码编译生成的 lib 和 dll 文件, 包含了 None free 模块, Opencv_Contrib-4.7.0. 不包含 Cuda

内容包括一下文件： 1、ade(v0.1.1f.zip); 2、data（face_landmark_model.dat）； 3、ffmpeg（opencv_videoio_ffmpeg_64.dll，ffmpeg_version.cmake，opencv_videoio_ffmpeg.dll） 4、ippicv（ippicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip） 5、wechat_qrcode（detect.prototxt，sr.prototxt，detect.caffemodel，sr.caffemodel） 6、xfeatures2d（vgg文件，boostdesc文件等）

最近使用树莓派安装opencv，发现安装opencv_python会有一个问题出现，每次就需要在python3前面加入LD_PRELOAD=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libatomic.so.1才可以正常import cv2，后来发现其实只要安装这个_contrib_，不安装opencv_python就可以正常import cv2

opencv_contrib_python-3.4.0.12-cp36-cp36m-win_amd64.whl 0积分