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，由一系列C++库和C接口组成。它支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，广泛应用于学术和工业界，用于解决各种计算机视觉问题。 opencv4.11.0是OpenCV库的一个版本号，表明这是库的第4个主版本的第11个更新版。随着版本的迭代，OpenCV不断引入新的功能，改进现有功能，并修复已知问题，为开发者和研究人员提供了一个功能更加强大和稳定的平台。 opencv4.11.0+contrib表示这个版本除了包含OpenCV的核心模块外，还加入了额外的contrib模块。contrib模块是指那些贡献代码，这些代码由社区成员提供，不属于OpenCV官方的稳定发布版本。它们提供了额外的功能和算法，但是在官方版本中的集成度和稳定性可能不如核心模块。 编译后的相关文件则是指将OpenCV源代码通过编译过程转换成的可执行文件、库文件、头文件等。这些文件是开发者在实际项目中使用OpenCV进行开发的基础。编译过程中，开发者可以根据需要选择静态链接或者动态链接库的方式来进行开发。 .cache文件通常是编译过程中生成的缓存文件，它们可能包含编译器用于加速编译过程的信息，如预编译头文件、项目配置信息等。对于OpenCV这样的大型库来说，编译是一个复杂且耗时的过程，使用.cache文件可以在后续的编译过程中减少重复的编译工作，从而提高编译效率。 在opencv4.11.0+contrib编译后的文件集合中，可能会包括以下几个重要的文件类型： - lib文件：包含编译后的库文件，这些库文件是程序运行时所需要的； - so文件或dll文件：分别对应于Linux系统和Windows系统的动态链接库文件，用于程序运行时动态加载； - a文件或lib文件：分别对应于Linux系统和Windows系统的静态链接库文件，用于程序编译时的静态链接； - h文件或.hpp文件：包含OpenCV的头文件，定义了库中各种功能的接口； - bin文件夹：可能包含了一些示例程序和执行文件； - include文件夹：包含OpenCV的所有头文件，用于在编写程序时引用； - CMakeLists.txt文件：是CMake构建系统的配置文件，用于在编译时指定项目设置和链接库的路径。 由于提供的文件信息中只有.cache一个文件名，我们可以推测这是编译过程中生成的一个缓存文件。实际的文件集合可能还包括其他类型的文件，这些文件共同构成了opencv4.11.0+contrib编译后的软件包。 重要的是，使用OpenCV进行开发时，需要确保编译后的文件与开发环境兼容，并且遵循相应的许可协议。开发者通常需要根据具体的开发需求和平台环境来选择合适的库文件和头文件进行链接和包含。 由于压缩包的文件名列表中仅包含了.cache文件，我们可以推断这个压缩包可能仅包含了与opencv4.11.0+contrib编译相关的缓存信息，而非完整的编译文件集合。开发者在获取完整的编译文件时，应当注意检查是否包含了所有需要的库文件、头文件以及示例代码等。 根据提供的信息，我们无法得知具体的文件结构，因此只能根据常规的OpenCV库结构和编译过程来推测可能包含的文件。在实际使用中，开发者需要根据具体情况来选择和使用这些编译后的文件。

opencv4.11编译好的dll和库文件，包含Release和Debug版本，包含了opencv_contrib和cuda，设置的0积分，希望能帮到大家。

编译时使用的ndk 是Android Studio 自带的ndk 20.xxx版本 开发如果发现编译报错,可以尝试切换到这个版本的ndk ,如果使用完整版的so体积会比较大 可以根据自己需要使用 xxx.a静态库.如果需要定制自己需要的so可以私信我,如果有时间,乐意帮忙

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于机器学习、图像分析、机器人等领域。在OpenCV 4.8版本中，`opencv_contrib`模块是一个重要的扩展包，包含了OpenCV主库中未包含的一些实验性和进阶功能。 `opencv_contrib`模块是为了满足研究者和开发者更高级的需求而设计的，它包含了超过50个额外的模块，每个模块都有特定的用途，如面部识别、物体检测、文字识别等。这些模块是开源的，允许用户自由地探索、修改和优化代码，以适应各种项目需求。 1. **XFeatures2D**：这个模块提供了各种特征检测和描述符算法，如SIFT、SURF、ORB等，用于图像匹配和对象识别。 2. **Face**：人脸相关的模块，包括人脸识别、表情识别、3D面部重建等，使用了如EigenFace、FisherFace、LBPH等方法。 3. **aruco**：AR（增强现实）相关的标记检测和解析，常用于现实世界中的物体定位和追踪。 4. **bgsegm**：背景分割算法，用于视频流中前景物体的检测。 5. **calib3d**：多视图几何和相机标定的扩展，包括立体视觉、单目和双目深度估计等。 6. **dnn**：深度神经网络模块，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等框架的模型加载和推理。 7. **highgui**：高级GUI（图形用户界面）扩展，提供更多的交互功能。 8. **imgcodecs**：图像编码和解码的扩展，支持更多格式的读写。 9. **imgproc**：图像处理的额外函数，比如色彩空间转换、形态学操作等。 10. **ml**：机器学习模块的扩展，包括集成学习算法如随机森林和梯度提升机。 11. **objdetect**：对象检测模块，如HOG+SVM的行人检测等。 12. **photo**：图像修复和增强技术，如降噪、去雾等。 13. **python_bindings_generator**：用于生成Python绑定的工具，方便Python用户使用OpenCV。 14. **shape**：形状分析和比较的算法，用于形状匹配和形状描述。 15. **stereo**：立体视觉算法，包括立体匹配和深度图计算。 16. **structured_light**：结构光扫描技术，用于3D重建。 17. **superres**：超分辨率算法，提高图像的清晰度。 18. **ts**：测试套件，用于单元测试和性能基准测试。 19. **video**：视频处理和运动分析模块，如光流估计、背景建模等。 20. **videostab**：视频稳定模块，消除视频中的抖动。 编译`opencv_contrib`模块与OpenCV主库时，需要确保正确配置并链接所有必要的依赖项，例如CUDA、Qt、Java等。通常，这涉及修改CMakeLists.txt文件，设置相应的标志，以及安装额外的库。编译完成后，用户可以通过包含对应的头文件和链接库来使用`opencv_contrib`中的功能。 `opencv_contrib`模块极大地丰富了OpenCV的功能，为开发者提供了更广阔的探索和创新空间。无论是在学术研究还是实际应用中，它都是一个不可或缺的资源。

在Windows环境下，开发C++应用并利用OpenCV库是一个常见的需求。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理、计算机视觉以及机器学习的函数。本篇将详细介绍如何在Windows系统上，使用CMake和Visual Studio 2019（VS2019）来编译OpenCV 4.8.0以及opencv_contrib模块。 你需要确保已经安装了以下软件： 1. **Visual Studio 2019**：Microsoft的集成开发环境（IDE），支持C++项目开发。 2. **CMake**：一个跨平台的自动化构建系统，用于管理项目构建过程。 3. **Git**：版本控制系统，用于下载OpenCV源代码。 4. **OpenCV 4.8.0**：官方OpenCV库，可以从GitHub上获取。 5. **opencv_contrib**：OpenCV的扩展模块，包含额外的功能和算法。 编译步骤如下： 1. **下载源代码**：使用Git克隆OpenCV和opencv_contrib的仓库到本地。运行以下命令： ``` git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 2. **设置CMake**：打开CMake，指定源代码目录（opencv和opencv_contrib的根目录）和构建目录。构建目录是新建的一个空文件夹，用于存放生成的解决方案和编译结果。 3. **配置CMake**：在CMake的GUI中，设置编译选项。确保以下选项被选中： - `BUILD_opencv_world` - `WITH_CUDA`（如果你的系统支持CUDA并希望使用GPU加速） - `OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH` 指向opencv_contrib的`modules`目录 还可以根据需要选择其他模块，如`BUILD 示例`，`WITH_QT`等。 4. **生成项目文件**：点击CMake的“Configure”按钮，然后根据提示选择Visual Studio的版本（例如，选择`Visual Studio 16 2019`和`Win64`以创建64位项目）。配置完成后，再次点击“Generate”生成VS项目文件。 5. **打开并编译项目**：在生成的构建目录下，你会发现一个.sln文件，用VS2019打开它。在解决方案资源管理器中，选择所有项目，右键单击并选择“生成”。这将编译OpenCV库及其所有依赖项。 6. **安装OpenCV**：编译完成后，选择解决方案中的`install`项目并生成，这会将编译好的库和头文件复制到指定的安装目录。 7. **配置环境变量**：为了让其他项目能够找到编译后的OpenCV库，你可能需要添加库目录到系统的`PATH`环境变量，以及`OPENCV_DIR`环境变量指向库的安装路径。 8. **测试编译结果**：编写一个简单的C++程序，使用OpenCV的库函数，例如读取和显示图片，确保编译和链接成功。 通过以上步骤，你就成功地在Windows环境下编译了OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块，并准备好了在VS2019中使用它们进行C++开发。这个过程可能会遇到一些问题，如依赖库的缺失或版本不兼容，但只要你按照正确的步骤和解决遇到的问题，最终都能顺利完成编译。记得保持耐心，因为这是一项复杂但非常有价值的任务，让你能更好地理解和掌控OpenCV的内部工作。

美颜算法是一类用于改善人物照片外观的数字图像处理技术。它主要包括美白、扩眼和瘦脸等几种功能。美白算法的主要目的是让皮肤看起来更加明亮和光滑，去除面部瑕疵，使得人物的照片看起来更加美观。扩眼算法则是为了使眼睛看起来更大更有神，这种效果在亚洲的美容标准中尤其受到欢迎。而瘦脸算法则是对人物面部轮廓进行调整，使其看起来更加瘦长，减少面部的宽度。 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理功能，包括但不限于面部特征检测、物体识别、运动追踪等。OpenCV contrib包是OpenCV的一部分，它提供了更多高级的、实验性的功能，这些功能在学术研究或特定的工业应用中可能非常有用。 在美颜算法中，OpenCV的图像处理功能是不可或缺的。利用OpenCV的相关功能，开发者可以轻松地对图像进行分析和处理，实现各种美颜效果。例如，可以使用OpenCV的面部检测功能来定位人脸和面部特征，然后应用相应的图像处理技术来调整肤色，扩大眼睛区域或者拉伸调整面部轮廓。经过这些算法处理后，照片中的人物看起来会更加符合现代审美标准。 美颜算法PPT可能是关于如何使用OpenCV来实现各种美颜功能的演示文稿。文档可能详细介绍了美白、扩眼和瘦脸算法的原理，以及如何通过OpenCV的函数和方法来实现这些效果。这样的演示文稿对学习和掌握使用OpenCV进行图像处理的开发者非常有帮助。 OpenCVBeauty很可能是一个包含源代码和示例的文件夹，它展现了如何使用OpenCV库来实现上述的美颜效果。开发者可以通过阅读和运行这些源代码，来理解算法的实现细节，学习如何将理论应用到实践中，从而提高自己在图像处理领域的技术水平。 美颜算法是一种利用图像处理技术对人物照片进行优化的技术，它通过改善肤色、调整面部特征等方式来增强照片的美观度。而OpenCV作为强大的图像处理工具，提供了实现这些算法所需要的功能。开发者可以借助OpenCV contrib包来进一步扩展自己的算法库，实现更多高级的图像处理功能，例如美颜算法中所需的美白、扩眼和瘦脸效果。这些技术的实现不仅需要深入理解图像处理的原理，还需要熟练掌握OpenCV等图像处理库的使用方法。通过不断的实践和学习，开发者可以将这些算法应用于实际的项目中，满足用户对美化个人照片的需求。

根据alinx lwip教程，修改的c代码，vivado版本为2022.1

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在树莓派上安装OpenCV可以为各种基于视觉的应用提供支持，例如人脸识别。"opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar" 文件很可能是OpenCV 4.3版本及其扩展模块opencv_contrib的源码或预编译库，适用于树莓派的安装。 人脸识别是计算机视觉中的一个重要应用，它涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个领域。OpenCV提供了人脸识别的多种方法，包括Haar特征级联分类器、Local Binary Patterns (LBP)、Eigenfaces以及Fisherfaces等。 **Haar特征级联分类器：** 这是OpenCV中最常见的人脸检测方法，基于AdaBoost算法训练的级联分类器。该方法通过对图像中的多个区域进行特征分析，如边缘、角点和直线条纹等，来检测人脸。 **LBP（局部二值模式）：** LBP是一种简单但有效的纹理描述符，对于人脸检测和识别也有很好的性能。它通过比较像素邻域内的灰度差异，形成局部特征模式。 **Eigenfaces和Fisherfaces：** 这两种方法是基于主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别技术。Eigenfaces侧重于降维和特征提取，而Fisherfaces则更注重类别之间的区分，因此在人脸识别中通常能取得更好的效果。 在树莓派上安装OpenCV和opencv_contrib的过程大致如下： 1. **环境准备**：确保树莓派运行了最新的Raspbian系统，并安装了必要的依赖，如Python、Numpy、CMake等。 2. **获取源码**：解压"opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar"文件，得到OpenCV和opencv_contrib的源码。 3. **配置编译**：使用CMake工具配置编译选项，确保包含opencv_contrib模块，特别是人脸识别相关的模块。 4. **编译安装**：执行make命令进行编译，可能需要较长时间。完成后，使用sudo make install将库文件安装到系统路径。 5. **测试验证**：编译完成后，编写一个简单的Python或C++程序，利用OpenCV的人脸识别功能，如cv2.CascadeClassifier加载预训练的Haar级联模型，进行实时或静态图像的人脸检测。 6. **优化与实践**：根据实际需求，可能需要对人脸识别的算法参数进行调整，或者结合其他技术（如深度学习）提升识别性能。 "opencv4.3&opencv_contrib-4.3&.rar"文件提供了在树莓派上实现OpenCV人脸识别的基础，通过编译和安装过程，我们可以利用OpenCV的强大功能进行人脸检测和识别，实现各种有趣的智能应用。在实践中，不断学习和优化，可以不断提升人脸识别的准确性和效率。

节点红色贡献redplc 软件可编程逻辑控制器（PLC）的红色节点 安装 使用Node-Red Palette Manager或npm命令安装： npm install node-red-contrib-redplc 用法 redPlc节点在Node-Red中实现Software PLC功能。 控制逻辑根据IEC 61131-3标准实现为（LD）。 redPlc节点将Node-Red的图形环境用于编写控制逻辑任务。 redPlc用纯Javascript编写，可在所有平台上使用运行Node-Red的平台。 模块节点将硬件或通信数据映射到全局变量。 必须安装的模块节点取决于使用的硬件或通信。 全局变量使用预定义的唯一名称和格式。 每个变量都是唯一的，带有后续的地址编号。 地址范围是0..999。 为了便于处理，redPlc仅具有数据类型UINT32，LREAL和WSTRING。

节点红色SNMP陷阱侦听器 该Node-RED节点在配置的端口上侦听SNMP陷阱程序包。 符合过滤器设置的陷阱将在节点输出上发出。 过滤器选项为： SNMP版本（v1，v2c，v3） 社区字符串（仅适用于v1和v2c） 用户凭证（仅v3） IP过滤 入门 -Node-RED文档在部署更改之前，请记住先配置snmp-trap-listener节点。 文献资料 输入 snmp-trap-listener节点不接受任何输入。 输出 snmp-trap-listener节点的输出对象采用以下格式： SNMP v1 { " payload " :[ { " oid " : " 1.3.6.1.4.1.13576.10.1.40.4.4.2 " , " typename " : " OctetString " , " value " :[ 80 , 108 , 99 ,