VS2019配置Opencv3.4.11

1、打开项目——属性——VC++目录

a、包含目录添加:D:\opencv\build\include\opencv2
                               D:\opencv\build\include
                               D:\opencv\build\include\opencv

b、库目录添加:D:\opencv\build\x64\vc15\lib

路径根据自己放置的位置

2、链接器——输入——附加依赖项添加库 opencv_world3411.lib(Release)opencv_world3411d.lib (Debug)

 

### OpenCV 3.4.15 和 OpenCV 3.4.11 的差异与兼容性分析 OpenCV 是一个开源计算机视觉库,广泛应用于图像处理和机器学习领域。不同版本之间可能存在功能改进、错误修复以及性能优化等方面的差异。以下是关于 OpenCV 3.4.15 和 OpenCV 3.4.11 差异与兼容性的详细说明: #### 功能更新 - **新特性引入** OpenCV 3.4.15 可能包含了更多的算法支持或模块扩展,这些新增的功能可能并未在 OpenCV 3.4.11 中实现。例如,某些特定的图像分割方法或者深度学习框架的支持可能是后续版本才加入的内容[^2]。 - **API 改动** 如果开发者对 API 做出了调整,则可能导致旧版代码无法直接运行于新版环境中。然而,在同一主要版本系列(即 3.x.y)内的次级版本升级通常保持向后兼容性,这意味着大多数情况下从 3.4.11 升级至 3.4.15 不应引起显著问题[^3]。 #### 错误修正 - **Bug Fixes** 高版本号往往意味着更多已知问题得到了解决。因此可以推测相对于早期发布的子版本而言,后期发行的小版本更稳定可靠一些。具体来说,如果某个项目依赖于某项特殊行为被修改过的函数操作结果的话,那么切换到较新的构建可能会遇到意想不到的变化[^1]。 #### 性能提升 - **效率增强** 开发团队持续致力于提高软件执行速度及资源利用率等方面的工作成果体现在每次迭代之中。所以相较于之前的几个修订档位来讲,最新的一般都会具备更好的计算效能表现形式[^4]。 ```bash # 示例:查看当前安装的 OpenCV 版本 python -c "import cv2; print(cv2.__version__)" ``` #### 构建选项对比 当手动编译源码来部署自定义配置下的实例时需要注意两者间是否存在区别之处。比如是否启用了额外插件支持(`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`)或者其他高级设置参数的不同取值范围等等情况都需要仔细核验确认无误后再继续下一步骤动作。 --- ### 结论 总体来看,除非应用程序严格限定必须使用某一确切编号级别的产品形态之外,一般建议选用最新的维护分支作为默认首选方案因为这样可以获得最全面的技术保障服务同时也享受到了官方不断努力所带来的各项进步好处。
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