opencv-contrib版本
OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台计算机视觉库,它包含了众多用于图像处理、计算机视觉和机器学习的函数。而`opencv-contrib`是OpenCV的一个扩展模块,它提供了更多的特性和算法,这些特性在标准OpenCV库中并未包含。 在OpenCV的版本体系中,`opencv-contrib`通常与主库版本同步,例如这里的`opencv_contrib-4.x`,指的是4.x系列的OpenCV贡献模块。这个版本可能包括4.0、4.1、4.2直至最新的4.x版本,每个小版本通常会带来新的功能改进和性能优化。 `opencv-contrib`包含了一些重要的模块,如: 1. **Face Recognition**:提供了一种基于Eigenfaces、Fisherfaces或LBPH的面部识别算法,可以用于人脸检测、识别等应用。 2. **SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)** 和 **SURF (Speeded Up Robust Features)**:是两种广泛使用的特征检测和描述符,用于图像匹配和物体识别。虽然在OpenCV 4.x中SIFT和SURF由于专利问题被移至`opencv-contrib`,但仍然是重要的图像处理工具。 3. **XFeatures2D**:一个集成了多种特征检测和描述符的模块,包括ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)、BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)等。 4. **ximgproc**:提供了一组图像处理的实验性算法,如快速双边滤波器、快速Canny边缘检测、自适应直方图均衡化等。 5. **xobjdetect**:对象检测的实验模块,包括Haar分类器、LBP分类器、HOG检测器等。 6. **xphoto**:包含了一系列的图像恢复和增强技术,如单图像无损降噪、白平衡调整等。 7. **dnn (Deep Neural Network)**:支持加载和执行预训练的深度学习模型,如CNN(卷积神经网络),适用于图像分类、目标检测等任务。 8. **text**:文本检测和识别的相关算法,可以帮助在图像中自动检测和识别文字。 9. **xcalib**:提供色彩校准和相机标定的工具。 10. **xvidstab**:视频稳定模块,用于消除视频中的抖动。 使用`opencv-contrib`时,需要在编译OpenCV时将其包含进来,并在代码中正确引用相关模块。安装过程中,可能需要额外的步骤来启用`opencv-contrib`,比如在配置选项中指定`-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`指向模块的源码路径。 `opencv-contrib`为开发者提供了更广阔的可能性,无论是进行学术研究还是商业开发,都能从中受益。然而,由于其中包含了一些实验性的算法,使用时需要注意其稳定性,并根据实际需求选择合适的功能。