OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉领域广泛使用的库，尤其在图像处理、机器学习和深度学习模型的预处理方面。标题中的"opencv2.4.11"指的是OpenCV的一个特定版本，该版本在某些应用场景下，比如运行基于YOLO（You Only Look Once）的darknet网络时，被认为具有较好的兼容性。
YOLO是一种实时的目标检测系统，它能够快速地识别图像中的多个对象。然而，不同的YOLO版本可能对OpenCV的版本有特定的要求。在描述中提到，当尝试在Ubuntu 16.04上安装官方的OpenCV时遇到了问题，这可能是由于版本不兼容或其他依赖问题导致的。为了解决这个问题，有热心网友提供了修改过的OpenCV 2.4.11版本，这个版本在Ubuntu 16.04环境下经过测试，可以顺利安装并运行。
安装OpenCV通常涉及编译源代码，包括配置、编译和安装几个步骤。在这个过程中，可能会遇到依赖库缺失、版本冲突或编译错误等问题。因此，使用已经经过验证的、适合特定环境的版本，可以节省时间并避免潜在的问题。
在Ubuntu上安装OpenCV 2.4.11时，首先需要确保系统上已经安装了必要的依赖项，如cmake、build-essential、libopencv-dev等。然后，解压下载的opencv-2.4.11压缩包，进入目录，执行标准的cmake、make和sudo make install流程。在这个过程中，可能需要根据Ubuntu 16.04的系统配置调整CMakeLists.txt文件，以适应系统的库路径和版本。
OpenCV 2.4.11包含了大量的函数和模块，用于图像处理、特征检测、视频分析等任务。例如，它提供了图像读取和写入功能，如imread()和imwrite()；图像变换函数，如rotate()、resize()和warpAffine()；以及用于边缘检测、直方图均衡化、颜色空间转换等的函数。此外，它还支持Haar级联分类器和HOG特征提取，这些都是对象检测的常用方法。
在与darknet集成时，OpenCV的主要作用可能在于数据预处理，例如图像的缩放、归一化，以及将检测结果可视化。OpenCV提供的接口使得与darknet的交互变得更加简单，允许用户快速实现图像的输入和结果的输出。
OpenCV 2.4.11是一个在特定环境下，特别是与YOLO和darknet结合时，能够提供稳定支持的版本。理解其安装过程和使用方法，对于进行计算机视觉项目开发，尤其是针对旧版YOLO模型的开发者来说，是非常重要的。
