OpenCV从3.0开始，将部分算法封装在Contrib包中，并且仅发行源代码，给开发带来很大不便。本安装包是通过2017年10月27日从官方Git网站上下载的主线代码编译而成，几乎包含了全部的OpenCV3.3.1功能。该包的编译时间接近10小时，希望能给使用OpenCV的开发人员带来方便。

Video.js - 开源HTML5和Flash视频播放器

opencv_contrib_python-3.4.9.33-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

cv2.error: OpenCV(3.4.3) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cpp:1207: error: (-213:The function/feature is not implemented) This algorithm is patented and is excluded in this configuration; SetOPENCV_ENABLE_NONFREE CMake option and rebuild the library in function'cv::xfeatures2d::SIFT::create' 通过pip安装opencv-contrib-python后，运行出现上述问题，版本过高导致，可通过官网下载3.3( https://pypi.org/project/opencv-contrib-python/3.3.0.9/#files)，也可下载该资源。

opencv-python接口，支持CUDA，DNN功能。GPU显卡的Compute Capability需>=5.3，否则会提示error: (-217:Gpu API call) invalid device function in function 'make_policy' 编译本接口所用的工具及环境： Cmake-3.17.5 VS2019 opencv-4.2.0 opencv-contrib-4.2.0 cuda-10.1 cudnn-7.6.2 tbb2019_20190206oss_win python-3.6 numpy-1.15

节点红色贡献队列门 具有排队功能的Node-RED节点，用于控制消息流 安装 使用Node-RED Manage Palette命令或在Node-RED用户目录（通常为~/.node-red ）中运行以下命令： npm install node-red-contrib-queue-gate 用法 q-gate节点类似于发布为的gate节点，但具有排队消息并按需释放消息的附加功能。 处于open状态时，节点会将输入消息传输到其输出，而在closed时，节点将阻止输入消息。 在queueing状态下，如果有可用空间，则将输入消息添加到消息队列的末尾。 队列中的消息可以按接收到的顺序释放，既可以单个释放，也可以一次释放整个队列。 或者，可以发送队列中最旧的消息而不释放它，或者可以从队列中删除最旧的消息而不发送它。 用户可以限制队列的大小，以防止出现内存问题。 默认情况下，当队列已满时到达的

opencv_contrib_python-3.4.13.47-cp39-cp39-win_amd64.whl

基于ubuntu18.04的python3.6编译好的opencv-contrib-python文件

基于ubuntu18.04的python3.7.5编译好的opencv-contrib-python文件

树莓派镜像，编译好了opencv4.5.1和opencv_contrib以及ncnn，可以直接调用opencv的dnn模块进行目标检测，目标分割等深度学习算法。同时编译好了ncnn模块，方便arm架构的树莓派执行相关程序。且内部附带基于dnn模块的yolov5检测模型。