opencv / opencv_contrib

原创 于 2019-10-28 20:23:04 发布 · 74 阅读 · 0 ·
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本文深入探讨了OpenCV Contrib模块的最新版本，该模块为计算机视觉应用提供了丰富的扩展功能。通过对https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/3.4的详细分析，文章揭示了Contrib模块如何增强OpenCV的基本功能，包括高级图像处理、目标检测和机器学习算法等关键领域。

https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/3.4

aspnetcs7
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opencv3.2-boostdesc所有东西
11-30
能够搜索到这里，应该知道直接替换里面所有东西就行了64为
boostdesc_lbgm.i
02-10
opencv3.2编译需要用到的boostdesc_lbgm.i
关于ubuntu 16.04下安装opencv-3.2.0及opencv_contrib-3.2.0踩过的各种坑
起风之后，只剩沙丘
01-27 4007
最近使用opencv进行视频数据预处理过程中用到的了opencv的kcf tracker，在: #include   的时候报错，说没有这个hpp文件，然后发现这个是扩展库里的，即opencv_contrib-3.2.0。然后开始踏上了踩坑之旅。虽然在网上找过很多，但是七零八落，这里把注意事项汇总如下：    1. 如果有已经安装了opencv的，想添加contrib库的小伙伴，建议卸
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opencv_contrib-4.5.5.zip/opencv_contrib-4.5.5.zip
04-26
OpenCV_contrib是OpenCV项目的一个扩展模块，包含了更多的特性和算法，这些特性可能还在开发阶段或者尚未被纳入主库。`opencv_contrib-4.5.5.zip`是一个包含OpenCV贡献模块4.5.5版本源代码的压缩文件。 OpenCV主要...
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OpenCV3.4.12&opencv_contrib-3.4.12
09-05
VS 2017 用 CMAKE 编译 OpenCV3.4.12&opencv_contrib-3.4.12生成32位静态链接库 附加编译过程中缺少的文件以及错误； 以及打包编译好的32位库文件； 可根据需要自己编译64位； 详情：...
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opencv3.2,opencv_contrib-3.2源码及build文件夹下编译的版本
04-08
cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=路径/to/opencv_contrib/modules \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ 路径/to/opencv ``` 5. **编译和安装**：使用make命令编译源码，然后通过make install将库文件安装到系统...
opencv_contrib-master3.1//opencv_contrib-master3.2
10-20
在本压缩包中，"opencv_contrib-master3.1//opencv_contrib-master3.2" 指的是OpenCV的贡献模块（opencv_contrib）的两个版本，3.1和3.2，这些版本适用于Visual Studio 2015，并且与OpenCV 3.2紧密集成。 OpenCV ...
Windows C++版本的opencv4.8+opencv-contrib，使用vs2019编译
06-04
本篇将详细介绍如何在Windows系统上，使用CMake和Visual Studio 2019（VS2019）来编译OpenCV 4.8.0以及opencv_contrib模块。 首先，你需要确保已经安装了以下软件： 1. **Visual Studio 2019**：Microsoft的集成...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
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DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
11-26
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EtherNet/IP协议测试与实现源码库
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标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发，已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断，该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能，可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识，其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析，该压缩包采用主分支命名规范，符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料： 1. 项目说明文档：阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码：采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件：预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件：包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册：详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序：展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本：支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件：明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境，验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试，能够有效识别系统兼容性问题，提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议，严格遵循技术文档的操作指引，同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
嵌入式51单片机实时时钟 pcf8563完整代码
11-26
本项目提供了一套基于51单片机与pcf8563芯片实现的实时时钟（RTC）的完整代码。该代码能够实现日期、星期、闹钟的查看与调整，并具备整点报时功能。此外，它还支持电源拔插时间不重置（内置电池供电维持时间变化），确保时间在断电后依然准确。 功能特点 实现实时时钟，断电后时间由内置电池维持。 查看和调整日期、星期、闹钟。 支持整点报时功能。 闹钟可以设置为每天同一时间或特定星期几的特定时间。 代码支持查看秒表，但未实现（可通过外部中断或定时器T1实现）。 使用说明 初始化与设置： 首次使用时，需通过按键进入设置模式，调整当前时间、日期和闹钟。 时间查看： 在非设置模式下，可以通过相应的按键查看当前时间、日期和星期。 闹钟设置： 闹钟支持设置为每天同一时间或特定星期几的特定时间。 闹钟响起时，可以通过按键关闭。 整点报时： 每到整点，系统会自动报时，但若闹钟设置的时间与整点时间相同，则不会报时。 注意事项 代码中存在一处小瑕疵：当闹钟设置的时间正好是整点时，整点报时与闹钟不会同时触发。这个问题可以通过修改代码轻松解决。 由于显示和中断处理较为复杂，秒表功能未实现。 代码中包含部分注释，有助于理解各个功能模块的实现。
头豹：2022年中国氢能研究系列（四）-燃料电池系统企业盘点（亿华通、捷氢科技、国鸿氢能）（摘要版）.pdf
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头豹：2022年中国氢能研究系列（四）-燃料电池系统企业盘点（亿华通、捷氢科技、国鸿氢能）（摘要版）
基于STM32F103ZET6与OpenMV4H7Plus的智能分类垃圾桶
11-26
本资源文件是基于STM32F103ZET6与OpenMV4H7Plus开发的智能分类垃圾桶项目，适用于2021年工训大赛（垃圾分类组）。项目包含了完整的STM32单片机程序、OpenMV主程序以及训练好的垃圾分类模型，能够满足比赛的所有要求。 功能特点 主控与识别模块： 主控使用正点原子精英板（STM32F103ZET6）。 识别模块使用OpenMV4H7Plus。 核心功能： 内置训练好的垃圾分类模型。 支持播放视频、满载检测、垃圾分类、垃圾信息显示以及倒垃圾功能。 通信方式： 封装了STM32与OpenMV之间的串口通信方法，具有较高的可移植性。 项目结构 STM32程序：包含STM32F103ZET6的固件代码，负责控制垃圾桶的各项功能。 OpenMV程序：包含OpenMV4H7Plus的识别程序，负责垃圾分类模型的运行与识别结果的输出。 垃圾分类模型：训练好的模型文件，用于识别不同类型的垃圾。 使用说明 硬件连接： 将STM32F103ZET6与OpenMV4H7Plus通过串口连接。 确保硬件连接正确，电源供应稳定。 软件配置： 将STM32程序烧录到主控板中。 将OpenMV程序上传到OpenMV4H7Plus。 运行测试： 启动系统后，垃圾桶将自动进行垃圾分类识别。 系统会根据识别结果进行相应的分类处理，并显示垃圾信息。
cd ~ git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git这个是怎么输入的
08-24
cmake -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules ../opencv ``` 这样配置后，就可以继续执行 `make` 命令来编译 OpenCV 以及包含在 OpenCV_contrib 中的额外模块[^3]。 ### 注意事项 - 在执行 `git...
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