opencv4.0.1+contrib+vs2017_x64

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。这个压缩包“opencv4.0.1+contrib+vs2017_x64”是针对64位Windows系统，使用Visual Studio 2017编译的版本。其中，“contrib”模块包含了额外的、非核心的贡献模块，提供了更多的功能，比如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。 SIFT是David Lowe在1999年提出的一种特征检测、描述和匹配算法，它具有尺度不变性和旋转不变性，能有效地用于图像识别和三维重建等任务。SIFT特征检测首先通过多尺度高斯金字塔找到图像中的关键点，然后计算这些关键点的方向，最后为每个关键点生成一个128维的描述子，用于匹配。 SURF则是由Hans Luuk van der Mee和Piet S.M. Ekker在2006年提出的，作为SIFT的快速替代方案。它使用Hessian矩阵检测关键点，并引入加速方法，使得特征检测和描述的速度大大提升。虽然在精度上可能略逊于SIFT，但其高效性使其在实时应用中更受欢迎。 要使用这个预编译的OpenCV库，你需要在你的Visual Studio 2017项目中进行以下配置： 1. **包含目录**：添加OpenCV的头文件路径，通常包含`include`目录，确保编译器可以找到所有必要的头文件。 2. **库目录**：设置链接器的输入目录，指向OpenCV的库文件所在的位置，通常是`lib`或`x64/Release`目录。 3. **附加依赖项**：在项目的链接器设置中，添加OpenCV库的名称。对于OpenCV 4.0.1，这些可能包括`opencv_world401.lib`以及`opencv_contrib_world401.lib`（如果需要使用contrib模块的功能）。 除了基本配置，你还需要确保你的项目设置与OpenCV库的配置相匹配，例如，如果你使用的是动态库（DLL），则需要在运行时链接相应的库文件；如果使用静态库（LIB），则库会被直接编译到你的程序中。 在代码中，你可以使用OpenCV的C++接口来调用SIFT和SURF等函数。例如，导入所需的头文件： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> ``` 然后创建SIFT或SURF对象，检测和描述关键点： ```cpp cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SIFT> sift = cv::xfeatures2d::SIFT::create(); std::vector<cv::KeyPoint> keypoints; cv::Mat descriptors; sift->detectAndCompute(image, noArray(), keypoints, descriptors); ``` 这里，`image`是你要处理的图像，`keypoints`是检测到的关键点，而`descriptors`是对应的描述子。 这个预编译的OpenCV库使得开发者无需自己编译源码，可以直接在项目中使用，节省了时间和资源。不过，使用过程中，要注意OpenCV版本与操作系统、编译器的兼容性，以及确保正确配置了所有必要的库和设置。