自编译OpenCV 4.6.0源码，支持OpenVINO 2***.*.*.***版

知识点概述： 本资源提供了使用openvino2***.*.*.***配置和编译opencv 4.6.0的方法和成品库文件，适用于需要将OpenCV与OpenVINO集成进行深度学习推理的应用场景。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，其应用范围包括图像处理、视频分析、人脸识别等多个领域。OpenVINO（Open Visual Inference & Neural Network Optimization）是英特尔开发的一个工具套件，用于优化和部署深度学习模型。本资源特别强调了支持openvino2022的功能，并提供了基于Visual Studio 2019环境编译生成的库文件和DLL文件。 详细知识点： 1. OpenCV 4.6.0特性： - OpenCV 4.6.0是OpenCV库的一个版本，其中包含了许多新的功能、改进和bug修复。 - 由于加入了对OpenVINO的支持，该版本特别适合于使用英特尔硬件进行深度学习推理的开发者。 - 在深度学习模块中，DNN模块对OpenVINO进行了特别的优化。 2. OpenVINO 2***.*.*.***特性： - OpenVINO 2***.*.*.***是英特尔开发的用于优化深度学习模型的工具套件。 - 它提供了一系列的API，可以将训练好的深度学习模型快速部署到多种英特尔平台，包括CPU、GPU、VPU等。 - 支持包括TensorFlow、PyTorch在内的多种深度学习框架训练出的模型。 3. 编译环境与步骤： - 本资源中提到的编译环境是Visual Studio 2019。 - 编译OpenCV库通常需要配置CMakeLists.txt文件，根据目标平台和特定需求进行编译选项的设置。 - 编译过程中，需要启用OpenCV中的DNN模块，并确保OpenVINO选项被正确设置以支持OpenVINO功能。 4. 压缩包内容： - 本资源的压缩包中包含了release和debug版本的opencv_world460.dll和opencv_world460d.dll动态链接库文件。 - 同时也包含了opencv_world460.lib和opencv_world460d.lib这两个静态链接库文件。 - 为了支持测试，还提供了opencv_ts460.lib和opencv_ts460d.lib这两个测试库文件。 - 所有文件均包含了必要的头文件，以便于开发者在项目中直接引用OpenCV库进行开发。 5. 应用场景： - 本资源最适合于那些需要将深度学习模型集成到基于OpenCV开发的应用中的开发者。 - 适合于图像识别、视频处理、增强现实等领域的开发工作。 - 特别适合使用英特尔平台进行深度学习应用部署的开发者。 6. 兼容性与部署： - 编译生成的库文件与OpenCV 4.6.0和OpenVINO 2***.*.*.***兼容，确保了应用的稳定运行。 - 开发者可以将这些库文件和头文件部署到他们的开发环境中，以构建和运行支持OpenVINO深度学习推理的应用程序。 - 在使用这些资源之前，开发者需要确保他们的开发环境满足相应的依赖性和配置要求。 总结： 本资源通过提供编译好的支持OpenVINO深度学习推理优化的OpenCV库文件，极大地降低了深度学习开发者在使用OpenCV进行项目开发时的复杂性。通过这些预编译的文件，开发者可以专注于应用逻辑的开发，而无需担心底层库的编译过程。这样的资源对于快速构建高性能的计算机视觉和深度学习应用至关重要，特别是在需要考虑部署效率和运行性能的生产环境中。