OpenTLD在VC2010和Opencv2.4.9环境下的成功编译及操作指南

标题“OpenTLD(VC2010+OpenCV2.4.9)”指的是一个名为OpenTLD的项目，并在特定开发环境（VC2010，即Visual Studio 2010）和图像处理库（OpenCV 2.4.9）的配置下进行了编译并成功运行。OpenTLD是一个用于目标跟踪的开源库，它基于TLD（Tracking-Learning-Detection）算法，该算法由Zdenek Kalal提出。TLD算法能够进行长时间的、稳定的视频监控目标追踪。 描述中提到的“release编译成功”意味着开发者已经将OpenTLD的源代码编译成可在Windows平台下运行的可执行文件，这一过程涉及到将源代码编译成机器码的过程，并且使用的是Release模式，通常意味着编译器会优化代码以提高运行效率，并可能忽略调试信息以减小最终生成的可执行文件的大小。 描述还提到编写了一个bat文件，这是批处理脚本文件，通常用于自动化简单的重复性任务。在这个情况下，通过点击bat文件，用户可以执行编译好的程序，这样方便了用户操作，无需每次手动启动复杂的命令行来运行OpenTLD。 标签中的“TLD”代表了该程序所基于的算法名称，即Tracking-Learning-Detection，这是一个较为先进的目标追踪算法，能够通过学习适应新环境，从而达到长期稳定跟踪的效果。 标签中的“OpenCV”则指明了项目所依赖的核心库，即开源的计算机视觉库OpenCV。OpenCV是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库，提供了许多常用的图像处理和分析功能，包括但不限于面部识别、物体检测、三维重建等。OpenTLD项目依赖于OpenCV提供的功能来处理图像帧并实现其追踪功能。 压缩包子文件的文件名称列表中的README.TXT是一个常见的文件名，它通常包含项目的介绍、安装说明、使用方法、版权信息等重要信息。开发者和用户可以通过阅读这个文件来快速了解项目的相关信息，这是开源项目常用的文档方式。openTLD_VC可能是项目的主执行文件或者是一个包含多个相关文件的文件夹名称，具体需要查看压缩包中的实际内容。 综上所述，OpenTLD(VC2010+OpenCV2.4.9)是一个在特定开发环境和库支持下成功编译的追踪项目，适用于需要长期稳定跟踪目标的场景，如视频监控、人机交互等。该项目利用了OpenCV的功能强大的图像处理能力，并通过编写自动化脚本简化了用户的操作流程。对于希望应用目标追踪技术的开发者而言，该项目提供了便捷的起点，并且具备在特定开发环境下使用的能力。对于初学者而言，可以通过查看README.TXT文件来了解项目的基本信息和如何运行程序，以及如何在VC2010和OpenCV 2.4.9环境下安装和配置OpenTLD。