opencv453+vs2019编译的动态库

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在本案例中，我们关注的是OpenCV 4.5.3版本，它已针对Microsoft Visual Studio 2019进行了编译，生成了动态链接库（DLLs）。动态库通常用于在运行时加载库函数，而不是在编译时合并到可执行文件中，这有助于减小应用程序的大小并便于更新库。 OpenCV 4.5.3是该库的一个稳定版本，它带来了许多改进和新功能。这个版本包括了`contrib`模块，这是一个包含实验性、非标准或第三方贡献的模块，提供了更多的视觉算法和工具。例如，`contrib`模块中可能包含了机器学习库XFeatures2D，用于特征检测和描述，或者Face模块，用于人脸识别和其他生物识别技术。 在Windows环境下，Visual Studio（VS）2019是一个流行的开发环境，支持C++编程，并且与OpenCV有很好的集成。为了编译OpenCV 4.5.3，开发者需要安装VS2019，然后配置项目设置，指向OpenCV的源代码目录，并选择适当的构建选项，如是否启用额外的模块，以及是否使用多线程等。在编译过程中，VS会生成一系列的动态库文件（.dll），这些文件是运行依赖OpenCV的应用程序所必需的。 值得注意的是，这个编译版本没有依赖CUDA（NVIDIA的并行计算平台）和Intel的硬件加速库。这意味着虽然可以利用CPU进行图像处理，但可能无法利用GPU进行高性能计算，这对于处理大规模数据集或实时应用来说可能是个限制。对于需要GPU加速的用户，他们需要找到一个包含CUDA支持的OpenCV版本，或者自行编译带有CUDA支持的OpenCV库。 在实际使用中，开发人员需要将编译好的动态库（dll文件）放入他们的应用程序执行路径，或者系统PATH环境变量中，以便运行时系统能够找到这些库。同时，还需要链接对应的头文件（.h）来使用OpenCV的API。例如，使用OpenCV进行图像读取和显示，可以引入`#include <opencv2/opencv.hpp>`，然后调用`cv::imread()`和`cv::imshow()`等函数。 OpenCV 4.5.3 + VS2019编译的动态库为Windows上的计算机视觉应用提供了一个基础框架，它不依赖特定的硬件加速库，适合于那些不需要GPU加速的项目。开发者可以根据自己的需求，结合这个库来实现图像处理、特征提取、物体检测、图像分割、深度学习等多种视觉任务。