opencv-4.2.0、opencv-contrib-4.2.0源码包及ubuntu海思3559交叉编译的opencv库

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多计算机视觉和机器学习算法。本项目涉及的是OpenCV 4.2.0及其扩展包opencv_contrib 4.2.0的源码，以及在Ubuntu 16.04操作系统上针对海思3559处理器的交叉编译库。 1. **OpenCV 4.2.0**：这是OpenCV的主要版本，包含了基础的图像处理、特征检测、图像分析和机器学习等功能。4.2.0版本引入了一些新特性，如改进的性能、新的API接口以及更多的预训练模型。例如，它支持DNN（深度神经网络）模块，允许用户利用深度学习框架如TensorFlow和Caffe进行图像识别和分类。 2. **opencv_contrib 4.2.0**：这是一个扩展模块，包含了一些实验性和非官方支持的函数和算法。这些功能可能尚未稳定，但提供了许多前沿的计算机视觉技术，如SIFT和SURF等经典特征检测器，以及Xfeatures2D模块中的其他算法。 3. **Ubuntu 16.04**：这是一个基于Debian的Linux发行版，广泛用于服务器和开发环境。Ubuntu 16.04（Xenial Xerus）提供长期支持，适合需要稳定环境的项目。在这个平台上编译OpenCV可以确保兼容性和稳定性。 4. **海思3559**：海思3559是华为海思推出的一款高性能、低功耗的芯片，常用于嵌入式设备和智能硬件。由于其硬件特性，需要进行交叉编译来创建适用于该平台的OpenCV库。交叉编译是在一种架构上编译代码以在另一种不同的架构上运行，这里是使用x86架构的Ubuntu系统来编译针对ARM架构的海思3559库。 5. **交叉编译流程**：这个过程包括配置环境、设置交叉编译工具链、修改OpenCV源码的CMakeLists.txt文件以指向正确的编译器和链接器，以及设置目标平台的相关参数。完成后，通过`cmake`和`make`命令进行编译和链接。 6. **install.zip**：这个文件很可能是编译完成后生成的库文件、头文件和相关依赖的集合，方便在海思3559设备上直接使用。安装时，通常会将这些文件复制到目标系统的适当目录，如/usr/local或指定的库路径。 7. **应用示例**：使用交叉编译的OpenCV库，开发者可以在海思3559设备上实现各种计算机视觉应用，如人脸识别、物体检测、图像分割等。这些应用可以集成到智能监控系统、机器人导航或无人机视觉系统中。 这个项目为开发者提供了一套完整的工具，使他们能够在海思3559设备上利用OpenCV的强大功能，进行高效的计算机视觉开发。通过交叉编译，开发者可以确保代码在特定硬件上的性能和兼容性，同时利用opencv_contrib提供的额外功能扩展应用的潜力。