OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉和机器学习领域广泛应用的一个强大工具，它提供了丰富的API，支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等。它包含了最新的特性和优化，以满足开发者在图像处理、特征检测、对象识别、深度学习等多个方面的需要。 OpenCV是一个由Intel开源的计算机视觉库，自2000年启动以来，它已经成为计算机视觉研究和应用领域中不可或缺的一部分。OpenCV3.4.1版本是该库的一个重要更新，它不仅继承了之前版本的稳定性，还增加了一系列新的特性和改进，以更好地支持视觉相关的应用开发。 该版本在C++库的基础上提供了对Python、Java等多种编程语言的支持，使得不同背景的开发者都能够方便地利用OpenCV进行视觉处理和机器学习工作。OpenCV包含了大量的模块和工具，可以执行包括图像处理、特征提取、运动分析、对象跟踪和手势识别等一系列复杂的计算机视觉任务。 在这个版本中，OpenCV添加了许多新的算法和函数，例如改进的特征匹配、更先进的深度学习模块以及对图像和视频处理的优化。这些新特性不仅提升了处理速度和效率，还扩大了OpenCV在图像识别、医学图像分析、机器人视觉以及增强现实等领域的应用范围。 OpenCV的深度学习模块也得到了加强，它现在支持更多种类的神经网络架构，让开发者能够更容易实现复杂的视觉识别任务。此外，OpenCV还与一些流行的深度学习框架进行了集成，比如TensorFlow、Caffe等，这使得在使用OpenCV进行图像处理的同时，也能够无缝衔接深度学习算法。 从文件名称可以看出，这是一个专门为Visual Studio 2015（vc15）和Visual Studio 2017（vc14）版本编译的安装包。开发者可以根据自己的开发环境选择合适的版本进行安装和使用。该版本的OpenCV可以在Windows平台上运行，同时也支持Linux和Mac OS，这使得跨平台开发变得更加方便。 OpenCV是开源的，这意味着开发者不仅可以免费使用，还可以查看和修改源代码，这为解决特定问题或实现特定功能提供了很大的灵活性。社区的活跃也为初学者和有经验的开发者提供了一个很好的学习和交流平台。 OpenCV 3.4.1版本是一个集成了计算机视觉和深度学习强大功能的库，它为研究者和开发者提供了一个强大的工具集，用于解决现实世界中的各种视觉问题。无论是进行基本的图像处理，还是构建复杂的视觉识别系统，OpenCV都是一个值得信赖的选择。

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

来自opencv官网下载的opencv3.4.1源码包，官网下载较慢，可在此直接下载使用。此版本为64位版本，需要32位的朋友还需自己编译生成。

OpenCV-3.4.1+VTK-7.1.1+PCL-1.8.1源码包

opencv-3.4.1

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这个动态库是我在arm64位开发板中编译完成的，系统环境为ubuntu16.04，依赖这些库 [compiler] sudo apt-get install build-essential [required] sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev [optional] sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

我将搭建QT和Cmakey以及opencv的环境搭建都写在博客里面，如果不想去官网下载的可以直接下载这个文件，选好安装的位置，直接下一步安装就好，很简单的安装

Opencv源码下载。用户需要将opencv-3.4.1版本的源代码资源包下载后，上传至ubuntu系统上面，进行编译安装就好，编译安装后大约有3.4个G

最新opencv安装包3.4.1版本，用于vs2015、vs2017平台，运行即可，Extract到指定安装路径