编译opencv4.5.4 出现opencv_videoio_ffmpeg_64 下载失败 后程序运行MP4写入失败 [ INFO:0] global F:\opencv\opencv\sources\modules\videoio\src\videoio_registry.cpp (223) cv::`anonymous-namespace'::VideoBackendRegistry::VideoBackendRegistry VIDEOIO: Enabled backends(8, sorted by priority): FFMPEG(1000); GSTREAMER(990); INTEL_MFX(980); MSMF(970); DSHOW(960); CV_IMAGES(950); CV_MJPEG(940); UEYE(930) [ INFO:0] global F:\opencv\opencv\sources\modules\videoio\src\backend_plugin.cpp (383) cv::impl::getPluginCandidates Foun

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。

图片和视频特质OpenCV 4 zh-cn Python（Windows，Linux，Raspberry） 内容代码示例，示例 ，Laurent Berger等文件03/01/2020辅助版本 。 硅CES exemples VOUSintéressent等阙VOUS n'avez PASacheté乐Livre的，知性VOUS invitons勒。 水果和果蔬的安全性要得到保护。

Qt5.15.2+openCV4.5.5+mingw32编译生成的动态库（不带world) https://blog.csdn.net/aggs1990/article/details/124166067 CSDN审核可能较慢，如无法下载，可以过段时间再回来看下 仅供相关爱好者交流使用，请于下载24小时内删除

分享课程——人工智能应用开发之QT5+OpenCV4.8从入门到实战（C++）课程

opencv4.8.0版全功能动态库含32位和64位,含opencv_contrib_480,TBB加速,支持NONFREE

一、什么是OpenCV 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。它由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。 OpenCV是一个跨平台的库，支持多种操作系统，包括Linux、Windows、Android、Mac OS和iOS等。它使用C++编写，同时也提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口，方便不同编程语言的开发者使用。由于OpenCV的开源性和跨平台性，它已经成为计算机视觉领域最受欢迎的库之一，广泛应用于工业检测、医学影像处理、智能交通系统、安防监控系统、机器人视觉、游戏开发等领域。

历经3星期，总算编译成功 包括debug 、release两个版本对应的所有lib、dll、.h文件 在windows系统vs上成功调用dnn cuda模块运行yolo进行分割定位。

opencv4.7+扩展库，已编译可直接使用C++

opencv4.7.0