编译opencv3.3cuda加速所需下载的文件

基于QT5.10和opencv3.4.2的编译后文件,省去大家的编译时间.1分的有问题,重新上传.

OpenCV3.2 build file

在opencv编译过程中出现缺失文件的解决方法是将所有文件（不包括文件夹）放置到xfeatures2d/src目录下。

OpenCV4.2.0库文件,在项目中添加该文件,就可以完成一系列的图像处理操作,包括改变图像对比度、亮度、图像裁剪、添加水印等

该资源包括data、ffmpeg、ippicv以及xfeatures2d中缺少的所有文件 下载地址均为cmake过程中的错误记录中提供的官方地址,命名方式也服从命名规则 需注意的是本资源只能保证ope

OpenCV3.4.1-contrib编译过程中经常下载失败的文件，包括ippicv_2017u3_win_intel64_general_20170822.zip；opencv_ffmpeg.dll

Cmake编译所需存放位置：D:\MyConfig\opencv_contrib-master\modules\dnn\.download\bd5e3eed635a8d32e2b996586338

opencv在Linux系统下进行交叉编译所需要的七个依赖库，包括libjpeg,libpng,zlib等。我在交叉编译的时候使用的是opencv2.13

TSNE-CUDA 此存储库是的优化CUDA版本,带有相关的python模块。 我们发现,与正确的GPU配合使用时,我们的t-SNE实现可以比Sklearn快1200倍,或者比Multicore-TS

opencv在linux编译有几个文件很难下载，现在对其打包，vgg文件添加了隶属的文件夹。