OpenCV 3.2.0 缺少包文件编译详解

资源摘要信息:"opencv3.2.0-vgg-generated-48.i和boostdesc-bgm.i等系列文件，是与OpenCV3.2.0版本相关的编译支持文件。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了数百个计算机视觉算法。在编译OpenCV的过程中，可能会遇到缺少某些必要包的问题，这些文件正是为了解决这一问题而设计的。" 1. OpenCV的基本概念和功能：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，由超过2500个优化的算法组成。这些算法可以用于多种用途，包括实时图像处理，物体识别，检测，跟踪，三维重建等。OpenCV在工业界和学术界都有广泛的应用，例如自动驾驶，人脸识别，医学图像处理等领域。 2. OpenCV3.2.0版本的特点：OpenCV3.2.0是OpenCV的一个重要版本，它引入了许多新的特性和改进。例如，它支持Python3，引入了深度学习模块，改进了OpenVX支持，增强了文本检测和识别功能等。 3. OpenCV的编译过程：OpenCV的编译过程包括下载源代码，配置编译环境，编译源代码，安装等步骤。在编译过程中，可能会遇到缺少某些必要包的问题，这将导致编译失败。这时，就需要使用opencv3.2.0-3rdparty文件夹中的文件来解决这一问题。 4. opencv3.2.0-3rdparty文件夹中的文件：opencv3.2.0-3rdparty文件夹中包含了opencv3.2.0版本编译过程中可能需要的所有第三方库文件。这些文件包括但不限于：vgg-generated-48.i文件，这是与深度学习相关的文件；boostdesc-bgm.i文件，这是与图像描述符提取相关的文件等。这些文件是OpenCV3.2.0版本的重要组成部分，它们保证了OpenCV3.2.0版本的正常运行和功能实现。 5. OpenCV的应用场景：OpenCV被广泛应用于各种场景，包括但不限于：图像处理，视频分析，人脸识别，生物特征识别，自动驾驶，医学图像处理等领域。例如，在自动驾驶领域，OpenCV可以用于车辆检测，车道检测，红绿灯检测等任务；在医学图像处理领域，OpenCV可以用于图像分割，特征提取，疾病诊断等任务。 6. OpenCV的学习资源：对于初学者来说，学习OpenCV可以从了解其基本概念和功能开始，然后通过阅读官方文档，观看教程视频，参加在线课程等方式深入学习。在学习过程中，实际操作和实践是非常重要的，可以通过尝试解决实际问题来加深对OpenCV的理解和应用能力。