配置OpenCV3.4.1及扩展包与缺失文件的完整指南

资源摘要信息:"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。OpenCV 3.4.1是该库的一个稳定版本，它包含了计算机视觉领域中的多种算法和功能，例如图像处理、特征检测、物体识别、运动跟踪等。'opencv_contrib3.4.1'指的是OpenCV的扩展模块，它包括了社区贡献的非官方功能和一些实验性的算法，如SIFT、SURF等。编译OpenCV时可能会遇到的缺失文件通常包括一些依赖库和特定平台的配置文件。按照博主的blog进行配置，意味着博主可能分享了如何下载、安装以及解决安装过程中遇到的问题的具体步骤和解决方案。" OpenCV 3.4.1 版本更新了许多功能和改进，其中包括： 1. 新增的模块和功能，如DNN模块的性能优化，提供了新的深度学习模型的读取和运行支持。 2. 许多现有功能的优化和改进，例如Xfeatures2D模块中的关键点匹配改进，以及视频处理模块的增强。 3. 对于OpenCV的C++接口进行了一些更新，提供了更简洁和一致的API设计。 OpenCV的扩展包通常包含以下几种类型： 1. opencv_contrib：包含社区贡献的算法，例如深度学习、结构光等。 2. opencv_world：包含了OpenCV的主要库以及一些额外的功能，例如Google的Protocol Buffers。 3. opencv_python：提供了Python绑定，让Python用户可以方便地使用OpenCV。 在编译OpenCV过程中可能会遇到的缺失文件，这通常涉及以下几个方面： 1. 缺少系统依赖：根据不同的操作系统环境（如Ubuntu、Windows、macOS），可能需要安装如CMake、GCC/G++、Visual Studio等编译工具。 2. 缺少第三方库：OpenCV在编译时可能需要一些第三方库的支持，如JPEG、PNG、Tiff等图像格式的处理库，以及OpenNI、PCL等用于3D处理和Kinect等设备支持的库。 3. 平台特定配置：如Windows系统可能需要特定的环境变量配置，或者需要预先设置某些路径和库的引用。 在配置OpenCV的过程中，博主可能在blog中提到了以下步骤和建议： 1. 下载对应版本的OpenCV源码和opencv_contrib源码，确保版本匹配。 2. 根据博主的经验，可能会建议用户检查系统环境，确保所有依赖项都已正确安装。 3. 提供具体的编译指令，例如使用CMake来生成项目文件，然后使用相应的编译器进行编译。 4. 描述编译过程中可能会遇到的常见错误以及解决方法，例如缺少文件的错误提示和解决路径。 5. 给出安装后的测试代码和测试结果，以帮助用户验证安装是否成功。 由于提供的文件信息中只提到了“opencv”作为压缩包子文件的文件名称列表，缺少具体的文件列表内容，我们无法得知具体包含哪些文件。但基于上述标题和描述信息，我们可以推断出所涉及的OpenCV版本、扩展模块以及编译配置相关的知识内容。对于希望深入了解如何配置和使用OpenCV的用户来说，博主的blog很可能是一个宝贵的学习资源。