OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉和机器学习领域广泛应用的一个开源库，它提供了丰富的图像处理、计算机视觉以及机器学习功能。标题提到的是"opencv-2.4.11.zip"，这是一个特定版本的OpenCV，即2.4.11版。这个版本在OpenCV 2系列中，发布于2015年，相比更现代的版本，可能不包含某些新特性或优化。
描述中提到，"opencv2版本以上，需要额外编译所需要的文件"，这意味着在使用OpenCV 2.4.11之前，用户需要进行编译步骤，以确保库与用户的系统环境兼容并包含所有必要的组件。OpenCV通常需要编译来配置特定的模块、优化选项和依赖库，例如，用户可能需要安装和配置各种开发工具，如CMake、Git、编译器（如GCC或Visual Studio），以及像FFmpeg这样的第三方库，以支持视频处理等功能。
"没有opencv_contrib版本"这一点值得注意，因为opencv_contrib是一个附加模块仓库，包含了OpenCV主库中未包含的实验性和非稳定功能。这些功能可能包括最新的算法和模块，如超分辨率、文字识别等。在2.4.11版本中，这些扩展功能并未集成到主要的库文件中，因此用户若需使用这些功能，需要寻找其他版本或者自行集成到项目中。
OpenCV的文件结构一般包括源代码、文档、示例代码、测试用例等。在解压"opencv-2.4.11.zip"后，用户通常会看到以下目录和文件：
1. `include`：包含OpenCV头文件，用于在项目中导入必要的函数和类。
2. `src`：源代码目录，包含了OpenCV的C++实现。
3. `doc`：文档目录，提供API参考和其他技术信息。
4. `samples`：示例代码，帮助用户了解如何使用OpenCV的基本功能。
5. `build`：这是构建OpenCV时生成的目标文件和库的目录，用户可以在这里配置和执行编译过程。
6. `data`：可能包含一些训练数据、预处理模型或其他辅助数据。
在实际使用中，用户可能需要根据自己的需求选择编译配置，例如，选择静态链接还是动态链接，启用或禁用特定的模块，调整优化级别等。完成编译后，生成的库文件（如.lib或.dylib）可以链接到用户的项目中，以便调用OpenCV的函数和类。
OpenCV 2.4.11是一个相对早期的版本，虽然可能不包含最新特性，但它仍然广泛用于教学和一些对新功能需求不高的项目中。用户在使用时需要进行编译步骤，并且需要注意缺少opencv_contrib扩展模块的事实。对于需要最新特性的开发者，建议升级到更高版本的OpenCV，如3.x或4.x系列，以获取更好的性能和更多功能。
