OpenCV3.4.0编译依赖文件详解与配置

资源摘要信息:"opencv3.4.0-编译-依赖.zip" OpenCV是开源计算机视觉和机器学习软件库，它具有超过2500个优化的算法，这些算法覆盖了计算机视觉和机器学习的方方面面。版本3.4.0是OpenCV库的一个重要版本，具有许多改进和新特性。在编译OpenCV时，需要依赖一些文件和库，这通常包括IPP（Intel Performance Primitives）、OpenCV的ffmpeg模块、深度学习库（例如tiny-dnn）、特征描述符文件以及其他一些必要的库文件。 IPP库是Intel开发的一套高度优化的数学函数库，能够利用现代处理器的多核和SIMD指令集，以提供极高的性能。编译OpenCV时，使用IPP库能够提高程序的运行效率，尤其是在涉及大量数据处理和计算密集型任务时。 OpenCV的ffmpeg模块为视频编解码和处理提供了强大的支持。它允许用户读取、解码、处理、编码和写入视频流。opencv_ffmpeg.dll是该模块的动态链接库文件，它是在Windows平台上运行编译后的OpenCV应用程序所必需的。 tiny-dnn是一个轻量级的深度学习库，它可以在资源受限的设备上运行。它的设计目标是易用性和低内存消耗，使得深度学习可以应用于移动和嵌入式设备。tiny-dnn-1.0.0a3.tar.gz是该库的一个压缩包文件，它可能包含了深度学习模型训练和预测所需的所有代码和资源。 特征描述符文件，如boostdesc_bgm.i、boostdesc_binboost_128.i等，是预训练的特征描述符模型，用于图像匹配、特征检测等任务。它们是由OpenCV社区或其他研究人员提供的，可以显著提高视觉任务的性能和准确性。 vgg_generated_*.i.txt文件是预训练的卷积神经网络模型的权重文件，这些模型基于VGG（Visual Geometry Group）网络架构，广泛用于图像识别和分类任务。其中的数字表示模型中卷积层的数量。这些权重文件通常需要下载后解压使用，以支持深度学习模型的加载和推理。 在编译OpenCV时，上述依赖文件和库是必不可少的。用户需要确保这些依赖项与OpenCV的版本兼容，并且正确配置在编译系统中，以避免运行时错误或性能下降。此外，还应注意操作系统的兼容性，如文件列表中提到的opencv_ffmpeg_64.dll和opencv_ffmpeg.dll可能仅适用于64位的Windows系统。 从提供的信息来看，用户可能需要使用特定的编译指令或配置文件来包含这些依赖项，或者在编译过程中指定它们的路径。具体步骤可能包括安装所需的编译环境（如Visual Studio）、配置CMakeLists.txt文件、下载所有必需的库文件以及遵循正确的编译和链接流程。 总而言之，这份资源为编译OpenCV 3.4.0提供了完整的依赖文件列表，涵盖了从视频处理库到深度学习模型，再到特征描述符的广泛依赖项。掌握这些知识点对于理解OpenCV的编译过程至关重要。