opencv+opencv_contrib-master.zip

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多计算机视觉、图像处理和机器学习功能。OpenCV_contrib是OpenCV的扩展模块，它包含了一些额外的模块和算法，这些在标准OpenCV库中没有提供。"opencv+opencv_contrib-master.zip"是一个包含了这两个库最新版本的压缩包，特别适合开发者和研究者使用，尤其是那些需要最新特性和实验性功能的人。 在Ubuntu系统上安装这个库的过程通常包括以下步骤： 1. **解压文件**：你需要使用`unzip opencv+opencv_contrib-master.zip`命令来解压下载的文件到你的工作目录。 2. **环境准备**：确保你的系统已经安装了必要的依赖，如CMake构建工具、Git、编译器（如GCC或Clang）、Python开发库（如果你需要Python接口）等。在Ubuntu上，你可以通过运行`sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk-3-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran libatlas-base-dev python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev`来安装这些依赖。 3. **获取源代码**：进入解压后的目录，你会看到`opencv`和`opencv_contrib`两个子目录。这两个目录分别包含了OpenCV和OpenCV_contrib的源代码。 4. **配置构建**：在终端中，创建一个用于构建的目录，比如`mkdir build && cd build`。然后，使用CMake来配置构建过程，将OpenCV和OpenCV_contrib的路径添加进去，例如：`cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules ../opencv`。这行命令告诉CMake你要构建一个Release版本，并且使用`opencv_contrib`目录下的模块。 5. **编译和安装**：配置完成后，使用`make -j4`（这里-j4表示使用4个核心并行编译，具体数字可以根据你的CPU核心数量调整）来编译代码。编译完成后再用`sudo make install`将库安装到系统路径。 6. **更新链接库**：安装完成后，可能需要更新动态链接库搜索路径，运行`sudo ldconfig`。 7. **测试安装**：你可以通过编写一个小的OpenCV程序来测试安装是否成功，例如读取和显示一张图片，如果一切顺利，程序应该能够正常运行。 OpenCV库中的主要模块包括Core、ImgProc、HighGUI、Video、Features2D、Calib3D等，涵盖了基础运算、图像处理、视频分析、特征检测、相机标定等多个领域。而OpenCV_contrib则提供了更多的模块，如Xfeatures2D（额外的特征检测算法），ximgproc（图像处理的高级算法），xobjdetect（物体检测），dnn（深度神经网络）等。 在机器学习和计算机视觉项目中，OpenCV和OpenCV_contrib的结合使用能帮助开发者实现诸如图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、全景图拼接、光学字符识别（OCR）等一系列复杂的任务。由于其丰富的功能和跨平台的特性，OpenCV已经成为计算机视觉领域的首选工具之一。