（1）jar加入opencv人脸训练、检测及对比识别类等contrib中的模块，如FaceRecognize、LBPHFaceRecognizerr、FaceRecognizerSF、FaceDetectorYN类； （2）解压包含64位opencv_java455.dll和opencv-455.jar； （3）win环境可用；

配置方式： https://xiaobaibubai.blog.csdn.net/article/details/126681234 自己编译 OpenCV contrib 失败是很正常的，而且特麻烦。 这个是已经编译好的 OpenCV contrib 3.4.6，上面博客说明了怎么配置，十分钟配置

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节点红色贡献堆栈英雄流入vdb 读取和写入InfluxDB v2数据库的节点。 请记住：如果喜欢，请加注星标！ :smiling_face_with_hearts: 官方存储库： : 赞助商 node-red-contrib-stackhero-influxdb-v2由开发。 如果您正在寻找功能强大的托管服务（例如InfluxDB），则应认真考虑Stackhero :nerd_face: 用法 我们在这里有2个节点。 一个write节点，用于将数据发送到InfluxDB，一个query节点，用于使用Flux语言检索数据。 写数据 写节点需要一个有效载荷对象，如下所示： msg . payload = { // You bucket // Optional (it can be defined in the node credentials settings) bucket : 'myBucket' , // Precision

opencv3.x之后不再独立支持sift等算法，故需要添加contrib

windows下安装gocv， 由于味大的高墙，下载不容易。

cmake+vs2019编译好的opencv4.5.5版本的install

节点-RED Oracle数据库节点 node-red-contrib-oracledb是一个程序包，可直接连接到Oracle数据库服务器。 当前，它包含一个查询和一个配置节点，用于连接到Oracle数据库以进行Node-RED存储。 它使用库进行Oracle数据库连接。 目录 安装 如果已将Node-RED作为全局node.js软件包安装（在任何地方都可使用命令node-red来启动它），则还需要将node-red-contrib-oracledb安装为全局软件包： $[sudo] npm install -g node-red-contrib-oracledb 如果已安装.zip或从github克隆了自己的Node-RED副本，则可以将其作为普通npm软件包安装在Node-RED项目目录中： $ npm install node-red-con

x64下编译好的，结合了opencv3.4.1核心库和contrib3.4.1额外库

mingw编译的64位版opencv4.6.0，拓展库已集成至world包，亲测可用。分类器包含haarcascades，lbpcascades，编译库包含libopencv_world460.dll，libopencv_world460.dll.a，opencv_videoio_ffmpeg460_64.dll，libopencv_img_hash460.dll，libopencv_img_hash460.dll.a。