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opencv最新版本是一款编程工具，辅助用户进行编程使用，不用担心出现卡顿延迟的问题，能够满足多种语言的编程使用，让用户上手加容易。
OpenCV和YOLO（You Only Look Once）是两种不同的计算机视觉技术，但它们可以结合使用。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理、特征提取、对象检测等功能的工具和函数。它适用于各种计算机视觉任务，包括图像分类、目标检测、人脸识别等。
而YOLO是一种实时目标检测算法，可以在图像中实时地检测多个对象并对它们进行分类。相较于传统的目标检测算法，YOLO的优势在于它的速度和准确率。
虽然OpenCV和YOLO都是计算机视觉技术，但它们的主要功能和应用场景不同。OpenCV更适用于通用计算机视觉任务，而YOLO更适用于实时目标检测任务。
在实际应用中，可以将OpenCV和YOLO结合使用。例如，可以使用OpenCV加载图像并进行必要的预处理操作，然后将预处理后的图像输入到YOLO模型中，以提取图像中的目标特征。最后，根据YOLO算法的输出，使用OpenCV的功能来解析检测结果，包括目标的位置、类别和置信度。
OpenCV3.0.0+win10 64位+vs2015环境的下载，安装，配置与属性表的生成
操作系统：WIN10 pro 64
软件版本：VS2015+OpenCV3.0.0
一、OpenCV3.0.0下载
下载后，可得到一个exe文件（实际上可以看作一个压缩包）
二、OpenCV3.0.0安装
这个过程实际上是一个解压的过程。
运行exe文件，会让你选择解压目录，确定后，程序会在该目录下生成一个名为"Opencv"的根目录
可以生成如下目录
其中，build文件是已经编译好的库，也是我们需要配置到VS当中的部分。Sources文件是OpenCV的源代码，想研究算法原理或程序结构的可以看看。
三、OpenCV3.0.0配置
1、配置环境变量
右键此电脑（我的电脑）——属性——高级系统设置——环境变量——系统变量——PATH
将如下路径添加到末尾（别忘了前边加个分号）：
D:\Program Files (x86)\opencv\build\x86\vc12\bin （opencv前边的目录需要根据你自己的目录来填写）
2、VS2015配置
这里先讲针对一个项目的配置，用该种配置方法，配置只对当前项目有效，如果新建一个项目，则需要重新配置。
需要将如下目录添加进属性中（根据自己的目录修改前半部分的路径）：
新建工程——右键项目——属性
VC++目录
包含目录：
D:\Program Files (x86)\opencv\build\include\opencv2
D:\Program Files (x86)\opencv\build\include\opencv
D:\Program Files (x86)\opencv\build\include
库目录：
D:\Program Files (x86)\opencv\build\x86\vc12\lib
链接器——输入
附加依赖项（debug）：
opencv_ts300d.lib
opencv_world300d.lib
附加依赖项（Release）：
opencv_ts300.lib
opencv_world300.lib
至此，配置完成，可以百度个测试程序来验证是否成功。
四、利用属性表进行配置
利用属性表进行配置非常方便，只需进行一次上述的路径配置，并生成属性表，下次新建项目的时候，只需将属性表添加进来即可，不用再输入那么多的目录了。
此步骤可以替代（三）中的2，也就是说之前的配置环境变量等步骤都是需要做的。
视图——其他窗口——属性管理器——右键Debug（或Release）"Win32——添加新项目属性表——命名——确定
右键新生成的属性表，按照（三）.2中的配置方法，配置完成并保存。（Release版本需要重新创建一个属性表）
这样，同样可以实现配置，跑一下测试程序，也是OK。
创建属性表之后，在项目目录里可以看到生成了props文件，也就是属性表
下次新建项目时，选择添加现有属性表，对照Debug或者Release版本添加进来，就可以了。
右键属性表，用记事本打开，可以发现我们的配置详情，当你需要改配置的时候，直接用txt修改也是完全可以的。
1、双击后会出现解压提示，实际上就是“安装”了，路径填写为 D:/opencv4，然后确定，这是为了为避免混淆，单独创建一个名为opencv4的文件夹的。
2、点击【Extract】按钮，便可以等待解压过程的结束。整个OpenCV4的大小约为1G，根据电脑的性能不同，等待时间从几十秒到几分钟不等。
3、在系统变量里面新建变量，名为 OPENCV ，值为自己解压opencv路径下的build路径，如 D:\Program Files\opencv\build。
使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。
可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。
应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。
提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
轻松配置使用，满足用户的需求。
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