已经编译了contrib的opencv3.2.0

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。在标题中提到的"已经编译了contrib的opencv3.2.0"，意味着这个版本的OpenCV集成了opencv_contrib模块，这是一个额外的模块，包含了许多实验性的、非官方的模块，为开发者提供了更多高级功能。 1. **opencv_contrib模块**：这个模块通常包含了OpenCV主库中未包含的一些先进算法和功能，如面部识别、超分辨率、文字检测、SIFT和SURF特征提取等。这些功能可能还在开发阶段或者尚未完全成熟，因此不包括在默认的OpenCV库中。 2. **编译过程**：编译opencv_contrib需要一些特殊的步骤，包括下载源代码、配置构建选项以包含opencv_contrib、安装依赖库、执行编译和链接等操作。这通常涉及到CMake工具的使用，以及对编译选项的详细设置，例如选择特定的编程语言接口（C++、Python等）、选择要编译的模块、设置编译优化级别等。 3. **人脸识别**：OpenCV 3.2.0版本中的Face Detection功能可以利用Haar级联分类器或Adaboost算法实现。这些算法可以识别图像中的人脸，通常用于安全监控、照片管理等应用。opencv_contrib模块可能提供了更先进的面部识别算法，如深度学习模型，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）或Dlib的预训练模型。 4. **Deep Learning Vision**：OpenCV 3.2.0开始加强了对深度学习的支持，尤其是在opencv_contrib模块中。它引入了DNN（Deep Neural Network）模块，允许用户加载预训练的深度学习模型，如TensorFlow、Caffe、MXNet等框架的模型，用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。 5. **文件名称列表"opencv_with_contrib"**：这个文件名可能是编译完成后的库文件或者包含编译脚本和相关资源的文件夹。通常，编译完成后会生成一系列动态库（.dll或.so）和静态库（.a或.lib）文件，以及头文件（.h）供开发使用。 6. **使用与集成**：在项目中使用编译好的opencv_with_contrib，需要将库文件添加到系统的搜索路径中，同时在项目配置中链接相应的库。对于Python用户，还需要确保Python环境能够找到对应的Python绑定模块。 7. **优化与性能**：编译时可以通过调整各种编译选项来优化OpenCV的性能，如开启多线程支持、使用AVX指令集等。此外，还可以根据具体硬件配置选择合适的优化级别，以获得最佳运行效率。 这个已经编译好的opencv3.2.0带有opencv_contrib的版本，为开发者提供了一个丰富的工具集，涵盖了从基本的图像处理到深度学习的各种视觉任务。无论是进行学术研究还是开发商业应用，都能从中受益。