OpenCV-4.7.0源码编译生成的lib与dll文件列表

资源摘要信息:"OpenCV-4.7.0 lib 与 dll 文件" 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。自2000年首次推出以来，OpenCV已成为计算机视觉应用中最受欢迎的库之一。它支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，但主要还是以C++接口为主。OpenCV广泛应用于学术研究和工业应用，其易用性和丰富的功能使得它成为许多开发者和研究人员的首选工具。 OpenCV-4.7.0版本是库的一个更新迭代，增加了新功能、改进和性能优化。该版本还包括对Contrib模块的支持，即Opencv_Contrib-4.7.0。Contrib模块是一系列社区贡献的扩展模块，其中包含了OpenCV核心库以外的高级功能和算法，如深度学习模块、特征匹配算法、文本检测和识别等。 在本资源中，使用Visual Studio 2015（VS2015）编译了OpenCV的源代码，生成了静态链接库（.lib文件）和动态链接库（.dll文件），支持的是None Free模块。"None Free"通常意味着这些库是未授权的，没有特别许可证的，而OpenCV是开源的，所以这里可能是指编译出的库是不包含某些特定模块的，特别是那些可能需要额外授权的模块。 此外，资源中提到不包含CUDA。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一个并行计算平台和编程模型，可以利用NVIDIA的GPU来解决复杂的计算问题。如果OpenCV库中包含CUDA的支持，那么它将能够利用GPU进行加速计算，这对于图像和视频处理等计算密集型任务尤为重要。不过，在本资源中，由于没有包含CUDA，因此这些库只能在CPU上执行计算任务，不会利用GPU进行加速。 从【压缩包子文件的文件名称列表】可以看出，这个资源包的名称为"4.7.0_cpu"。这表明该压缩包包含了OpenCV版本4.7.0针对CPU优化的lib和dll文件。 生成的库文件通常用于在Windows平台下进行软件开发，尤其是那些使用Visual Studio 2015进行C++开发的项目。开发者可以使用这些库文件来集成OpenCV的功能到自己的应用程序中，实现人脸检测、物体识别、图像处理、视频分析等计算机视觉任务。 在使用这些库文件时，开发者需要注意以下几点： 1. 需要在项目中正确配置包含目录（include）和库目录（lib），以便编译器可以找到OpenCV的头文件和库文件。 2. 在项目设置中指定所需的库文件（.lib），并确保在链接过程中正确地将它们链接到最终的可执行文件中。 3. 需要确保目标运行环境已经安装了相应的.dll文件，因为静态链接库（.lib）需要动态链接库（.dll）在运行时支持。 4. 如果开发的应用程序需要部署到其他机器上运行，可能需要将相关的OpenCV .dll文件一起部署，或者确保目标机器上已经安装了相同版本的OpenCV。 总之，本资源为开发者提供了OpenCV 4.7.0版本的库文件，这些库文件可以在不使用CUDA的情况下，帮助开发者在Windows平台下的C++项目中实现丰富的计算机视觉功能。