OpenCV下载地址分享

一、OpenCV简介

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
OpenCV用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。
在这里插入图片描述

二、OpenCV下载地址

Opencv官网地址为https://opencv.org/,网站提供了各个版本源码、发行版的下载地址及说明文档,其中Windows的下载包是一个自解压程序,解压之后有两个文件夹,其中sources文件夹里包含源码,build中包含编译好的库文件,以供Windows下编译opencv使用。
GitHub上的地址为https://github.com/opencv,该网址下有多个opencv相关的仓库,其中opencv仓库中包含了opencv的源码。
opencv_contrib仓库包含了opencv增加的新模块,根据GitHub上的介绍,由于一些新模块没有经过充分的测试,不能放在opencv仓库中,因此放在了opencv_contrib仓库。随着被使用的越来越多,这些模块就会迁移到opencv仓库中。
opencv_extra仓库包含了opencv库的额外数据。
open_vision_capsules仓库包含了OpenVisionCapsules SDK,它是一个涵盖了计算机视觉和机器学习算法的python库的集合。
opencv_3rdparty库和ade库在进行opencv源代码编译时会用到。

三、OpenCV国内下载地址

上述官网和GitHub下载速度均不够理想,当然可以通过GitHub下载加速的方法提高下载速度,具体方法见GitHub代码快速下载方法。这里分享一个国内下载地址庐雪技术博客,该地址中OpenCV各个版本都可以下载,最新的版本是4.4.0,下载速度可以达到300Kb/s左右。

### 加快 OpenCV 下载速度的方法 为了提高 OpenCV 及其扩展库 opencv_contrib 的下载速度,可以选择使用国内镜像站点来获取资源[^1]。通常情况下,这些镜像会显著减少网络延迟并提供更快的数据传输速率。 对于希望在中国境内更高效地获得所需文件的开发者来说,访问特定的技术博客或者文档分享平台(如绕云技术笔记),能够找到针对中国用户的优化下载链接和指南。通过这种方式,不仅限于OpenCV本身,还包括其他依赖项或工具包都可以实现加速下载的目的。 另外,在构建支持CUDA功能的OpenCV时遇到性能未达预期的情况,这可能是因为除了正确安装带有CUDA支持的OpenCV之外,还需要进一步配置才能激活GPU加速特性[^2]。确保所有必要的环境变量已设置,并且应用程序代码中有调用相应的API接口以利用硬件加速能力。 #### 使用Python脚本自动选择最快的镜像源 如果经常需要从不同位置拉取开源项目及其依赖,编写一个小脚本来测试多个镜像的速度并将最快的那个设为默认也是一个不错的选择: ```python import requests from time import perf_counter mirrors = [ 'https://github.com/', 'http://mirror.example.com/', # 替换成实际可用的镜像地址 ] def check_mirror_speed(url): start_time = perf_counter() try: response = requests.head(url, timeout=5) if response.status_code == 200: end_time = perf_counter() return url, round((end_time - start_time)*1000, 2) else: return None except Exception as e: print(f"Error checking {url}: ", str(e)) return None fastest_mirror = max([check_mirror_speed(m) for m in mirrors], key=lambda x:x[1])[0] if any(check_mirror_speed(m) for m in mirrors) else None if fastest_mirror: print(f"The fastest mirror is: {fastest_mirror}") else: print("No valid mirrors found.") ``` 此段代码可以帮助检测几个预定义好的镜像服务器哪个响应时间最短,并输出最佳选项供后续操作参考。
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