在Windows 10操作系统中，开发计算机视觉应用时，OpenCV和Qt是非常重要的工具。这里提到的 Mingw73_64 是一个针对Windows的GCC（GNU Compiler Collection）的变体，它为开发者提供了一个开源的编译环境，用于编译C++代码，特别是对于那些不希望使用Microsoft Visual Studio的开发者来说。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。这个开发包是用Mingw73_64编译的，意味着它是为Windows平台设计的，并且能够与使用该编译器的项目无缝集成。OpenCVConfig.cmake和OpenCVConfig-version.cmake文件是OpenCV库配置文件，用于CMake构建系统，它们提供了关于OpenCV库的路径、版本和其他编译信息，使得在CMakeLists.txt中轻松找到并链接OpenCV库成为可能。 Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，尤其适合图形用户界面（GUI）的开发。版本V5.12.12是Qt的一个稳定版本，提供了丰富的API和工具，支持多种操作系统，包括Windows。在计算机视觉项目中，Qt可以用来创建用户界面，展示OpenCV处理后的图像或视频。 "setup_vars_opencv3.cmd"脚本通常用于设置环境变量，以便在命令行环境中使用OpenCV。运行这个脚本会将必要的路径添加到系统的PATH变量中，使得编译器和链接器可以找到OpenCV的头文件和库文件。 "LICENSE"文件包含了这个开发包的许可协议，这对于开源软件至关重要，因为它规定了如何合法地使用、修改和分发软件。 "include"目录包含了OpenCV库的所有头文件，这些头文件包含了函数声明和类定义，开发者在编写代码时需要包含它们来使用OpenCV的功能。 "x64"目录可能包含了针对64位操作系统的OpenCV动态链接库（.dll）和静态库（.lib）。动态链接库在运行时由操作系统加载，而静态库则在编译时被合并到应用程序中。 "etc"目录通常包含配置文件或其他辅助数据，但具体的内容取决于开发包的实现。 这个压缩包提供了一个在Windows 10上使用Mingw73_64编译的OpenCV库，以及Qt V5.12.12版本，使得开发者可以快速开始计算机视觉项目。为了使用这个库，开发者需要熟悉CMake构建系统，以及如何在Qt Creator或命令行环境下配置和编译项目。同时，了解OpenCV的基本概念和函数，以及Qt的GUI编程，都是必不可少的。通过这个开发包，你可以构建从图像处理到复杂视觉算法的各种应用程序。

C++音视频开发从放弃到入门（基于FFmpeg+OpenCV）开发对应的SDK，解压到E:\SDK即可使用。

opencv-python学习代码

#Proyecto de Ejemplo de OpenCV和Java con Maven Bajar OpenCV 通用 安装本地存储库 mvn install:install-file -Dfile=opencv-310.jar -DgroupId=org.opencv -DartifactId=opencv-linux -Dversion=3.1.0 -Dpackaging=jar 国家图书馆，当地图书馆。 zip opencvjar-runtime-3.1.0-natives-linux-x86_64.zip libopencv_java310.so # Para OSX tuve problemas con la librería .so y debió ser renombrada a .dylib mv opencvjar-runtime-3.1.0-natives

OpenCvSharp 是一个OpenCV的.Net wrapper，应用最新的OpenCV库开发，使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV，有详细的使用样例供参考。该库采用LGPL发行，对商业应用友好。使用OpenCvSharp，可用C#，VB.NET等语言实现多种流行的图像处理(image processing)与计算机视觉(computer vision)算法

Opencv编译包，用于Clion配置Opencv开发环境

OpenCvSharp-4.0.0-x86 C# Opencv开发

这是个blobtracking用opencv开发的程序，可调试性非常强大

1、单模板单目标，多目标匹配 2、多模板，多目标匹配 3、通过OpenCV模板匹配方法，实现图片的匹配功能 4、相关系数匹配，最小平方差匹配 5、matchTemplate

在这个项目中，我们将创建一个停车位计数器。我们会发现总共有多少辆车，以及有多少停车位是空的。关于本教程最好的一点是，我们将使用基本的图像处理技术来解决这个问题,没有使用机器学习、深度学习进行训练来识别。 博文地址：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/123849063?spm=1001.2014.3001.5502