OpenCV3.3配置教程：整合opencv_contrib与DNN模块

"关于如何配置OpenCV3.3.0并集成opencv_contrib的详细步骤文档。" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的计算机视觉和机器学习库，广泛用于图像处理和计算机视觉相关的应用程序开发。OpenCV 3.3.0版本在发布时引入了新的特性，比如深度神经网络（DNN）模块，这使得它对开发者更具吸引力。然而，标准的OpenCV库并不包含所有最新的算法和功能，而opencv_contrib模块则提供了这些额外的组件。本配置教程将指导你如何将opencv_contrib与OpenCV 3.3.0集成。 首先，确保你已经准备好了以下工具： 1. OpenCV 3.3.0的安装文件。 2. opencv_contrib的源代码，可以从GitHub上的opencv/opencv_contrib仓库获取。 3. Visual Studio 2015 64位版本，因为OpenCV通常用于处理大量数据，64位环境更合适。 4. CMake 3.7或更高版本，用于构建和配置项目。 配置步骤如下： 1. 在你的工作目录下创建一个新的文件夹，命名为OpenCV，然后将OpenCV 3.3.0的安装文件解压缩到这个文件夹中。同时，将opencv_contrib.zip解压缩并重命名为opencv_extra，放入OpenCV文件夹内。 2. 打开CMake，设置源码路径为OpenCV文件夹，即包含OpenCV和opencv_extra的目录。 3. 在CMake中选择你的Visual Studio版本，并点击“Configure”。等待配置完成后，你会看到一个界面，此时需要设置opencv_extra的路径，即指向OpenCV文件夹下的opencv_extra模块。 4. 点击“Generate”，CMake将生成适用于Visual Studio的项目文件。这个过程可能需要一段时间，你可以在此期间稍作休息。 5. 使用Visual Studio 2015打开生成的opencv.sln解决方案文件。选择你需要的配置类型，例如Release或Debug，以及对应的64位目标平台。 6. 开始编译项目，这可能需要较长时间。编译完成后，你将在指定的输出目录找到生成的Release x64和Debug x64版本的dll文件。 7. 同样，你也可以编译生成.lib静态库文件，这对于在项目中链接OpenCV库非常有用。 OpenCV 3.3.0的亮点之一是正式添加了DNN模块，它允许开发者利用深度学习模型进行图像识别和其他任务。这个模块支持多种深度学习框架的模型，如TensorFlow、Caffe和Darknet等，极大地扩展了OpenCV的功能范围。 通过以上步骤，你已经成功配置了OpenCV 3.3.0并集成了opencv_contrib，现在可以利用这些新功能和算法来开发先进的计算机视觉应用了。记得在你的项目中正确引用生成的库文件，以便能够使用opencv_contrib中的额外模块。