opencv以及算法组件Opencv_contrib，sift和surf算法就在opencv_contrib组件中！

众所周知，很多实用的算法都集中在opencv的nonfree模块中，如SIFT和SURF的特征的提取及匹配等都不是免费可以使用的，默认opencv是没有nonfree模块的，需要使用就得自已去编译。这里提供了编译好的。

参考知乎教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/354838274所实现的opencv4.5.3+opencv_contrib+CUDA11.1，在win10下用vs2019编译，显卡为3060，CUDA_ARCH_BIN设置为7.0;7.5;8.0;8.6。

此压缩包为windows下需要手动编译opencv+opencv_contrib模块的依赖文件。大部分情况下无法在cmake时下载成功，故上传整个.cache文件夹压缩包。 其中包含：opencv_videoio_ffmpeg.dll、opencv_videoio_ffmpeg_64.dll、ffmpeg_version.cmake、ippicv_2019_win_ia32_20180723_general、ippicv_2019_win_intel64_20180723_general、vgg_generated、boostdesc等相关文件。下载后替换即可。 资源本就免费，我只是个搬运工。

编译好的opencv3.4.1含opencv_contrib。自测在win10下用vs2015可以使用，debug和release模式都可以正常使用。调用该资源可实现surf和sift焦点检测等功能。节省编译时间。

（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

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

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