使用场景
用于开发新的面部识别算法。
集成到自动化系统中进行物体检测。
在医学成像领域用于图像分析和处理。
产品特色
支持多种图像处理和计算机视觉算法。
模块化设计，易于扩展和集成。
持续更新，包含最新的研究成果。
与OpenCV核心库紧密集成，便于开发和测试。
提供丰富的文档和教程，帮助开发者快速上手。
社区活跃，有众多开发者参与贡献和维护。
使用教程
1. 访问opencv_contrib的GitHub页面。
2. 克隆或下载仓库到本地。
3. 阅读文档，了解可用的模块和功能。
4. 根据需要选择合适的模块进行开发。
5. 使用CMake命令构建OpenCV和额外模块。
6. 编写代码，调用所需模块的函数和类。
7. 测试和调试代码，确保功能正确实现。
8. 参与社区讨论，获取帮助和反馈。
