基于QT5.10MingW32+opencv3.40（已编译）， 本人亲自编译通过，并且能够使用，希望给碰到想同困难的朋友下提供帮助。 基于QT5.10MingW32+opencv3.40（已编译）， 本人亲自编译通过，并且能够使用，希望给碰到想同困难的朋友下提供帮助。 基于QT5.10MingW32+opencv3.40（已编译）， 本人亲自编译通过，并且能够使用，希望给碰到想同困难的朋友下提供帮助。 基于QT5.10MingW32+opencv3.40（已编译）， 本人亲自编译通过，并且能够使用，希望给碰到想同困难的朋友下提供帮助。 基于QT5.10MingW32+opencv3.40（已编译）， 本人亲自编译通过，并且能够使用，希望给碰到想同困难的朋友下提供帮助。 基于QT5.10MingW32+opencv3.40（已编译）， 本人亲自编译通过，并且能够使用，希望给碰到想同困难的朋友下提供帮助。 QT5.10 opencv3.4 opencv编译 2018————————--------------------------------------------》

自己编译OpenCV带CUDA版本的过程中需要联网下载一些依赖库，并存放于source\.cache文件夹中，由于网速较慢经常下载失败并造成编译失败。这里提供下载好的文件，直接拷贝到source目录与原来的.cache目录合并即可。

OpenCV 4.5.0 x64, VS2019 with CUDA all modules + python 3.8 bindings (Debug) configured with: CUDA 11.1 binaries compatible with compute 3.5-8.6, –-use_fast_math enabled, cv::cuda). cuDNN 8.0.4 (DNN_BACKEND_CUDA). Nvidia’s NVDECODE hardware video decoder (cv::cudacodec::VideoReader). Intel Quick Sync hardware video encoder/decoder (cv::CAP_INTEL_MFX).

opencv编译时需要下载的ippicv、wechat_cv、xfeatures2d等模型文件

安装cuda后,安装opencv出现Error generating file,替换文件即可

包含opencv编译所需要的数据： ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz face_landmark_model.dat boostdesc_bgm.i boostdesc_bgm_bi.i boostdesc_bgm_hd.i boostdesc_binboost_064.i boostdesc_binboost_128.i boostdesc_binboost_256.i boostdesc_lbgm.i vgg_generated_120.i vgg_generated_48.i vgg_generated_64.i vgg_generated_80.i 微信识别二维码的detect.caffemodel等数据

基于OpenCV最新版本3.1.0详细讲述OpenCV图像处理部分内容，包括Mat对象使用、HIGHGUI使用、基于常用核心API讲述基本原理、使用方法、参数、代码演示、图像处理思路与流程讲授。涵盖OpenCV中图像处理部分的全部主要内容。穿插了应用开发中常见问题与分析，是学习图像知识与应用开发最佳实践教程

用code blocks以及opencv编译的基于背景减除法的运动检测代码。

1. 解压后,将 .cache文件夹 放入 opencv-4.1.2/ 下, 与`3rdparty/`和`license`同级 2. 再次直接cmake中Configure即可, 不用在线下载ffmpeg/IPPICV包 3. 完全适用opencv4.1.2版本, 其他版本运行出错后查看`CMakeDownloadLog.txt`重新下载对应文件并替换即可 4. github下载慢或下载失败，则追加hosts文件 151.101.108.133 raw.githubusercontent.com

opencv 编译好的win32位的开源库，不必CMAKE，已经编译好了的