OpenCV 2.4.9多配置版SDK下载：CUDA、OpenGL、TBB支持

资源摘要信息: "opencv2.4.9Withvs2013+x64+cuda7.5+mkl(tbb)+tbb+python.7z" OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了很多常用算法和功能来处理图像和视频数据。在本文档中，我们将会探讨标题中提及的几个关键组件，包括OpenCV 2.4.9版本、Visual Studio 2013开发环境、x64架构、CUDA 7.5、OpenGL、MKL（数学核心函数库）、TBB（线程构建块）、以及Python编程语言的支持。 1. OpenCV 2.4.9 OpenCV 2.4.9是OpenCV库的一个版本发布，它在当时是较为稳定的版本之一。该版本提供了大量的图像处理和计算机视觉功能，包括但不限于：特征检测、图像分割、人脸识别、物体识别、视频捕捉、相机校准、绘图等。由于该版本已经较旧，开发者们可能会在遇到一些依赖问题或是需要在新系统上进行适配。 2. Visual Studio 2013 Visual Studio 2013是微软公司推出的一款集成开发环境（IDE），用于计算机编程、调试和开发应用程序。在开发OpenCV应用程序时，开发者们通常会使用Visual Studio进行项目的搭建、代码编写和调试。 3. x64架构 x64架构指的是64位的CPU架构，它的数据处理能力和内存寻址能力都比32位的x86架构要强。在编译OpenCV时指明x64架构意味着这个库是针对64位的操作系统和处理器进行优化的，能够处理更大的数据集和提供更高的性能。 4. CUDA 7.5 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算。在OpenCV中集成CUDA支持可以极大提高视频处理、图像处理和机器学习算法的运算速度。 5. OpenGL OpenGL（Open Graphics Library）是一个用于渲染2D和3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。在OpenCV中集成OpenGL可以提升图形渲染速度，特别是在开发需要实时图形渲染的应用程序时显得尤为关键。 6. MKL（Math Kernel Library） MKL是英特尔公司发布的数学核心函数库，提供了高度优化和线程安全的数学例程，这些例程是很多科学计算和工程应用中的基础。OpenCV的构建过程中加入MKL可以显著提升算法中涉及数学计算的性能。 7. TBB（Threading Building Blocks） TBB是英特尔公司开发的一套C++模板库，用于简化并行编程和跨平台并行应用开发。它支持多核处理器的并发执行，从而提高程序运行效率。在OpenCV中加入TBB支持可以利用多核处理器的优势，提高程序执行效率。 8. Python支持 Python是一种广泛使用的高级编程语言，因其简洁明了的语法和强大的库支持而备受开发者青睐。OpenCV支持Python作为其接口之一，可以让开发者使用Python语言快速构建计算机视觉应用。 总结而言，通过标题信息可以了解到，本资源是一份预先编译好的OpenCV 2.4.9版本SDK，适用于Visual Studio 2013开发环境，目标平台为64位系统，并且包含CUDA、OpenGL、TBB、MKL和Python支持。这些预编译包允许开发者快速开始使用OpenCV，无需自行配置和编译，从而加快开发进程并确保环境的一致性。不过，由于版本较旧，开发者可能需要根据新的系统环境进行适配工作，或者考虑升级到更新的OpenCV版本以利用最新的功能和性能改进。