opencv 4 contribute cmake cuda dnn.h

OpenCV 4 开源库包含了许多功能和模块，其中包括了 contribute、cmake、cuda 和 dnn.h。下面我来逐一解释它们的含义和作用。

1. Contribute: contribute 是 OpenCV 中的一个特殊模块，主要用于收集和整合开发者贡献的特性和算法。它提供了一种方式让开发者可以将自己的代码整合到 OpenCV 中，以便更广泛地被使用和测试。

2. CMake: CMake 是一个跨平台、开源的构建系统工具，用于管理软件项目的构建过程。在 OpenCV 中，CMake 被用于配置项目以生成对应平台的构建文件。它简化了构建过程，使得开发者可以更方便地编译和部署 OpenCV。

3. CUDA: CUDA 是 NVIDIA 公司推出的并行计算平台和编程模型。在 OpenCV 中，CUDA 被用于加速计算密集型任务，如图像处理和机器学习算法。通过利用 GPU 的并行能力，CUDA 可以显著提升 OpenCV 在处理大规模数据时的性能和效率。

4. dnn.h: dnn.h 是 OpenCV 中的一个头文件，它提供了深度神经网络相关的函数和类。通过 dnn.h，开发者可以使用 OpenCV 提供的深度学习模块来构建和训练自己的神经网络模型，并将其应用于图像处理、物体识别等任务中。

总结来说，OpenCV 4 中的 contribute 模块使得开发者可以更方便地贡献自己的代码；CMake 简化了 OpenCV 的构建过程；CUDA 利用 GPU 提升了 OpenCV 的性能；dnn.h 提供了深度学习相关的功能。这些模块和功能都使得 OpenCV 在计算机视觉和图像处理领域有更广泛的应用和更高的性能。