下载OpenCV各版本安装包，全面覆盖2.4至4.5

资源摘要信息:"OpenCV所有版本安装包" 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。它支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，并且能够运行在Windows、Linux、Mac OS等操作系统上。OpenCV库中包含了大量的计算机视觉和机器学习算法，例如人脸识别、物体检测、图像分割、深度学习等。 从描述中我们可以了解到，当前提供的资源包含了从OpenCV *.*.**.*版本到OpenCV 4.5.0版本的安装包。每个版本的OpenCV都有其特定的改进和新增特性，下面将按照版本号顺序详细介绍这些版本的特点。 OpenCV *.*.**.*是较早的一个稳定版本，这个版本的发布标志着OpenCV库在2.x系列中的一些重要特性的稳定和成熟。在这一版本中，OpenCV加入了改进的特征检测、跟踪算法，以及人脸检测和识别的功能增强。 OpenCV 3.4.10, 3.4.11, 3.4.4, 3.4.5, 3.4.6, 3.4.7, 3.4.8, 3.4.9这几个版本都是OpenCV 3.4系列的一部分。在3.4系列中，OpenCV加入了新的DNN模块，这个模块加强了对深度神经网络的支持，方便用户在图像处理和计算机视觉任务中使用预训练的深度学习模型。此外，DNN模块还增强了对ONNX格式的支持，使得使用其他框架训练的模型可以更容易地在OpenCV中部署。 3.4系列还对现有的特征检测、跟踪、光学流、相机标定等算法进行了优化和改进。3.4系列相较于2.x系列，API的改动较大，例如引入了动态并行计算模块以及改进了C++ API。 OpenCV 4.0.0, 4.0.1, 4.1.0, 4.1.1, 4.2.0, 4.3.0, 4.4.0, 4.5.0这几个版本是OpenCV 4系列的发展，这一系列在保持3系列稳定性的同时，增加了许多新特性，改进了用户体验，并进一步提高了性能。OpenCV 4系列加入了对C++11标准的支持，大幅提高了代码的可读性和模块化。同时，引入了更多的机器学习算法和深度学习模块的改进，如对DNN模块的持续增强，支持TensorFlow、Torch/PyTorch、Darknet等模型的加载和运行。 OpenCV 4系列还带来了更丰富的文档和新的功能，比如对Android NDK的支持，使得Android平台的应用开发更加便捷。此外，OpenCV 4系列对于图像处理中的色彩空间转换和滤波操作进行了优化，提高了处理速度。 关于提供的压缩包文件信息，文件名称为"opencv安装包.txt"，这表明压缩包内可能包含了一系列安装说明文档、各个版本OpenCV的下载链接或者是已经下载好的安装文件。文件中可能还包含了安装步骤、系统依赖说明以及每个版本的详细更改日志。 需要注意的是，OpenCV的安装和配置通常需要一定的计算机视觉和编程背景知识。开发者需要根据自己的开发环境（如操作系统、编程语言等）选择合适的版本进行安装。安装过程中可能需要配置环境变量、安装依赖库，以及解决可能出现的兼容性问题。 对于希望进行计算机视觉项目开发的工程师和技术人员来说，掌握OpenCV库的使用是至关重要的。无论是进行图像处理、机器视觉任务、还是深度学习应用开发，OpenCV都提供了丰富的工具和函数，极大地简化了开发过程并提高了开发效率。