Opencv4.1.0完整编译（含contrib扩展模块+GPU加速模块）

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的开源库，主要用于图像处理和计算机视觉任务。在本文中，我们将深入探讨OpenCV 4.1.0版本，特别是如何编译它以包含contrib扩展模块和GPU加速模块，以及这些模块在计算机视觉领域的应用。 OpenCV 4.1.0是一个重要的里程碑，因为它引入了许多新特性和性能优化。在这个版本中，开发者可以利用更高效、更精确的算法来处理图像和视频数据。然而，官方发布的Opencv-release版通常不包含contrib模块，这些模块包含了实验性的和最新的计算机视觉算法，如特征检测、对象识别等。因此，为了使用这些扩展功能，我们需要自己编译OpenCV源码。 贡献模块（contrib）包含了许多先进和前沿的计算机视觉算法，例如： 1. **SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)** 和 **SURF (Speeded Up Robust Features)**：它们是用于特征检测和描述的经典算法，能帮助系统在不同尺度和光照条件下识别物体。SIFT是尺度不变的，而SURF则比SIFT更快但可能稍微牺牲一些精度。 2. **ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)**：这是一种快速且计算量小的特征检测与描述算法，结合了FAST关键点检测器和BRIEF描述符，适合实时应用。 3. **DNN (Deep Neural Network)**：OpenCV中的深度学习模块，允许用户加载预训练的深度学习模型，如TensorFlow或Caffe模型，进行图像分类、目标检测等任务。 4. **Face Recognition**：包括EigenFace、FisherFace和LBPH等方法，用于人脸识别。 5. **Video Stabilization**：用于视频稳定的技术，可减少因手持设备抖动造成的画面不稳定。 接下来，我们讨论GPU加速模块。OpenCV的GPU支持（现在称为CUDA模块）使得利用NVIDIA GPU的并行计算能力成为可能，显著提升了某些计算机视觉任务的执行速度。例如： 1. **GPU加速的图像处理**：如滤波、颜色空间转换、直方图计算等，这些操作在GPU上执行会比CPU快很多。 2. **GPU上的特征匹配**：在大规模图像库中搜索相似图像时，GPU加速可以提高效率。 3. **深度学习推理**：利用CUDA，OpenCV可以加速神经网络的前向传播，这对于实时应用至关重要。 编译OpenCV 4.1.0以包含这些扩展模块和GPU支持需要一些步骤，包括安装依赖项（如CUDA toolkit，Boost等），配置CMake，并指定编译选项。这需要一定的编程知识和对构建系统的理解，但对于那些希望充分利用OpenCV功能的开发者来说，这是值得的。 OpenCV 4.1.0的完整编译版，特别是包含了contrib模块和GPU加速模块，为开发者提供了广泛且强大的工具，用于解决各种计算机视觉问题。无论是特征提取、深度学习还是高性能计算，这个库都能提供强大的支持，极大地推动了计算机视觉领域的创新和发展。