OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的开源框架，主要用于图像处理和计算机视觉任务。这个"opencv3.4.3.zip"文件包含的是OpenCV库的3.4.3版本及其额外贡献模块opencv_contrib的资源。这个版本是经过验证有效的，意味着它在下载和使用时应该是稳定且功能齐全的。
OpenCV库提供了大量的函数和类，涵盖了从基本的图像读取、显示到复杂的特征检测、对象识别、图像分割和三维重建等多种功能。在3.4.3这个版本中，开发者可以期待一些优化的性能和新添加的功能。
"opencv_contrib"模块是OpenCV的一个扩展包，包含了一些实验性的和非官方支持的模块，这些模块可能不适用于所有场景，但它们提供了更多的视觉算法和功能，比如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等经典特征检测算法，以及人脸识别、文字识别等高级功能。
文件"opencv_contrib-3.4.3.tar.gz"是一个gzip压缩的tar文件，通常用于在Linux或Unix环境中分发软件。用户需要先使用tar命令解压，然后使用gzip命令解压，才能访问其中的内容。而"opencv-3.4.3.zip"则是标准的ZIP压缩文件，可以在Windows、Mac OS X和Linux等多种操作系统上使用常见的解压工具进行解压。
安装OpenCV 3.4.3通常包括以下几个步骤：
1. 解压缩文件：根据操作系统选择合适的工具解压缩两个文件。
2. 安装依赖：OpenCV需要一些系统库，如numpy、Eigen、Protobuf等，需要提前安装。
3. 配置CMake：使用CMake构建工具配置编译选项，指定安装路径和附加模块（如opencv_contrib）。
4. 编译与安装：运行make命令进行编译，然后使用make install命令将OpenCV库安装到系统中。
5. 配置环境变量：为了让程序找到OpenCV库，可能需要更新系统的环境变量。
在开发中，OpenCV可以通过Python、C++、Java等语言的接口使用。Python接口因其易用性和丰富的生态系统而受到欢迎，而C++接口则提供更底层的控制和更高的性能。
OpenCV 3.4.3的改进可能包括：
- 性能优化：对核心算法进行优化，提高处理速度。
- 新增功能：添加新的图像处理或机器学习算法。
- 错误修复：解决之前版本中已知的问题，提升稳定性。
- 兼容性提升：增强对不同操作系统和硬件的支持。
OpenCV 3.4.3是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的强大工具，结合opencv_contrib可以提供更多的功能选项。无论是学术研究还是商业项目，都能从中受益。通过正确安装和使用，开发者可以轻松地实现各种复杂的视觉任务。
