在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。
在前几章中了解了使用 Qt Creator 和 Qt Test 框架调试和测试应用之后，我们进入了应用开发的最后阶段之一，即将应用部署到最终用户。 该过程本身具有多种变体，并且可以根据目标平台采取很多不同的形式，但是它们都有一个共同点，就是以一种可以在目标平台中简单地执行它的方式打包应用。 困扰应用的依赖项。 请记住，并非所有目标平台（无论是 Windows，MacOS 还是 Linux）都具有 Qt 和 OpenCV 库。 因此，如果继续进行操作，仅向应用的用户提供应用的可执行文件，它很可能甚至不会开始执行，更不用说正常工作了。
首先说明的是，这个帖子是成功的编译了dll，但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。
截止至2020年8月，Qt的最新版本是5.15.0，但仍有很多资料是基于Qt4，为了避免大家误入歧途，所以写了这篇文章。
因为我安装了VS2015，所以一直是默认VS来编译，但是发现当从VS编译切换到mingw时候，OpenCV的windows版本就无法正确的使用了。这个时候要求首先通过mingw来编译OpenCV的源码，重新生成OpenCV库文件与dll文件。本文就详细记录了这个过程。而且最后通过编译好的OpenCV集成配置QT开发环境，实现了一个简单的测试程序。
它始终以未经处理的原始图像开始，这些图像是使用智能手机，网络摄像头，DSLR 相机，或者简而言之，是能够拍摄和记录图像数据的任何设备拍摄的。 但是，通常以清晰或模糊结束。 明亮，黑暗或平衡； 黑白或彩色； 以及同一图像数据的许多其他不同表示形式。 这可能是计算机视觉算法中的第一步（也是最重要的步骤之一），通常被称为图像处理（目前，让我们忘记一个事实，有时计算机视觉和图像处理可互换使用；这是历史专家的讨论。 当然，您可以在任何计算机视觉过程的中间或最后阶段进行图像处理，但是通常，用大多数现有设备记录的任何照片或视频首先都要经过某种图像处理算法。 这些算法中的某些仅用于转换图像格式，某些用于调整颜色，消除噪点，还有很多我们无法开始命名。 OpenCV 框架提供了大量功能来处理各种图像处理任务，例如图像过滤，几何变换，绘图，处理不同的色彩空间，图像直方图等，这将是本章的重点。
本章旨在与 OpenCV，其安装和第一个基本程序进行首次接触。 我们将涵盖以下主题：
以上这篇ubuntu14.04安装opencv3.0.0的操作方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
1.Qmake -project生成Qt Pro文件
概述 由于需要在Ubuntu 16.04安装多个深度学习框架所以通过博客记录一下安装过程中的坑以及一些关键步骤。这个时候我们需要安装自己需要包装。下面我们通过一步一步开始安装自己数据。记录安装了如下软件和支持： * Cuda 9.1 * cuDnn 9.0 * OpenCV 3.4 Support Python2.7 Python3.4 Cuda OpenGL OpenBLAS * Mxnet Pytorch Tensorflow 安装 安装预编译包 我们先来安装cuda，首先通过官网下载你所需要
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最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证，但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码)，而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间，因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片，这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候，我才发现网上很多方法不仅繁琐，而且有的甚至还不是那么一回事，没看到一篇完全适合我的情况的。于是，我花了一天半左右的时间，整理这些材料并结合一点TRIZ原理，完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结，不过我的方案不尽完善，欢迎大家指点修正，帮助后人节省时间。
我经常被问各种OpenCV开发环境文件，从OpenCV3到OpenCV4，从OpenCV源码编译到扩展模块编译，从SIFT支持到CUDA支持，从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本。被问的多啦，我都懒得回答，不是我态度问题，而是我想到一个更好的办法，可以节省点时间，同时有可以让大家很详细的学会如何搭建OpenCV开发环境，如何编译OpenCV各种版本支持，于是我就录制了一系列的OpenCV/OpenVINO开发环境搭搭建的视频教程，而且全部上传到了B站，需要的直接看即可。如果有问题再下面留言即可，这样方便后来者更好的查看，希望变成一个CGC，可持续更新的视频内容！
从我接触OpenCV之后，就一直有人不断给我反馈建议我用QT做界面，实现一些功能，听得多了，渐渐的对QT也有一些了解，知道他是可以跨平台，支持各种系统的GUI库。但是我一直没有尝试过，七八月份的跟别人一起做一个项目，我负责算法，别人负责QT界面开发，了解点基础知识。这里要特别说一下，在我的微信好友中有个哥们，是做QT开发的高手，我能很快的搭建好开发环境，写出一个QT+OpenCV最简单的例子，跟他的帮助有很大关系，主要是可以少掉很多坑。我的整个过程可以分为如下几步。
首先从Getting Started with Qt页面中可以知道，QT分为在线或者离线安装或自行编译源码包三种：
用过Linux的人想必都知道Qt（不是QuickTime，呵呵）这个名称，KDE就是用Qt写的，我也是接触Linux后才认识它的。
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有必要自己写一遍，作为全网第一个OpenCV4 + CUDA + GPU编译与代码测试的教程给大家。希望大家都可以获得此技能，整个教程分为如下几个部分：
cmak在github上有已经编译好的安装包，我在JDK1.8环境中无法运行，于是才有了上一步的源码编译，我想使用JDK1.8编译，使得安装包可以在JDK1.8环境中运行，结果使用JDK1.8编译都编译不过，于是，只好老老实实的使用JDK11来安装cmak了。
Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板，于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统，搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU，可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品（Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier），Jetson Nano售价仅需99美元，大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此，一经推出，便受到了广泛的关注。其官网地址为：Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA
填一个之前的坑啊，本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测，当初也有朋友问我如何在Windows之下尝试使用libtorch，当时因为时间关系没有去看，后来就给忘了…现在有时间了当然要尝试一下~
我平时喜欢分析各种照片,里面拍照得角度,拍摄时间等等.一直也苦于没有找到一款心仪得强大工具.但是前些日子碰到了.它就是Amped Authenticate.
学习一个新的东西我们都从最基础地实例开始，比如学习C语言我们会从编写一个hello程序开始、学习嵌入式我们从点灯开始。
前言 笔者看了一些NDK的项目。一些教程不是HelloWord就是直接整FFmpeg或OpenCV,可谓一个天一个地，而且目录结构和Android3.5的默认结构并不是太一致,一直没找到什么合心的文章。故写此文连接这天地，来总结一下在NDK开发之前你应知道的东西。 ---- 在此之前，先划分三类人,如果不认清自己是什么角色(垃圾)就去玩NDK,你会很糟心: user : 纯粹.so链接库使用者(伸手党) creator : 纯粹ndk开发者,创作.so链接库(创作家) designer : 在现
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
OpenCV在ubuntu下的编译方法：https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105278882
今天这个项目来自 Dimiter Kendri，是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
参考前文 windows 10安装CUDA和cuDNN，地址是：https://xugaoxiang.com/2019/12/18/windows-10-cuda-cudnn/， 这里不再赘述。
首先确保你有英伟达的独立显卡(GPU)，然后请到英伟达官方网站，在线检查与下载最新的显卡驱动版本。地址如下：
kafka-manager是目前最受欢迎的kafka集群管理工具，最早由雅虎开源，用户可以在Web界面执行一些简单的集群管理操作。具体支持以下内容：
原文：Github 项目 - OpenPose 在 Ubuntu 的安装 - AIUAI
本篇是以python的视角介绍相关的函数还有自我使用中的一些问题，本想在这篇之前总结一下opencv编译的全过程，但遇到了太多坑，暂时不太想回看做过的笔记，所以这里主要总结python下GPU版本的opencv。
前段时间研究了Pytorch的环境配置，之后便从github上下载了yolov5的源码，并在自己的电脑端配置好对应的环境并运行，最后发现生成的权重文件yolov5s.pt不仅可以通过量化压缩成onxx模型，而且还可以使用TensorRT推理加速生成engine模型，这对使得模型部署在移动端具有很大的优势，于是便尝试着在自己的电脑上通过TensorRT部署yolov5模型。 现在网上有很多可以参考的博客，但大多数都是针对某一个环节进行了仔细的解释说明，这在前期的学习中不免会让人产生云里雾里的感觉，难以从一个全局的角度去看待这个问题，换句话说就是很少有把整个流程先总结下来，先让我们知道需要那些模块，该准备些什么模块，以及这些模块之间又有什么样的联系，然后再细分到各个小模块去说明解释。所以今天就从这个角度去发出，总结一下最近学习的一些内容。在此之前假设你已经掌握了Pytorch、CUDA、cuDNN的基础知识以及配置好了yolov5的环境并调试运行过源码
全部参数一览 //Path to a program. ANT_EXECUTABLE:FILEPATH=D:/apache-ant-1.10.1/bin/ant.bat //Build CUDA modules stubs when no CUDA SDK BUILD_CUDA_STUBS:BOOL=OFF //Create build rules for OpenCV Documentation BUILD_DOCS:BOOL=ON //Build all examples BUILD_EXAMPL
由于最近工作加班过多，身体状况较差，精神情况不好，没有及时更新机器人相关理论和应用的知识，疲惫不堪。
VTK需要OpenGL3.0或更高版本的驱动，但虚拟机下的Ubuntu不支持OpenGL3.0，或者自己按网上教程配置之后也能支持，但过程相当繁琐，本人试验失败。
在开始本文之前提醒各位朋友，Python记得安装PyQt5库文件，Python语言功能很强，但是Python自带的GUI开发库Tkinter功能很弱，难以开发出专业的GUI。好在Python语言的开放性，很容易将其他语言（特别是C/C++）的类库封装为Python绑定，而Qt是非常优秀的C++ GUI 类库，所以就有了PyQt。
因为误用了 Apache 的商标，kafka manager改名为CMAK（Cluster Manager for Apache Kafka）
kafka-manager 工具目前改名为cmak,下载地址为：https://github.com/yahoo/CMAK/releases/tag/3.0.0.5 现在下载最新版本的cmak文件： cmak-3.0.0.5.zip 将该文件下载并放置到/opt/software目录。
https://github.com/ros-industrial/ros_qtc_plugin/wiki
原文链接：https://winter.blog.csdn.net/article/details/129527522
http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/52214411
书中，大部分出现hydro的地方，直接替换为indigo或jade或kinetic，即可在对应版本中使用。
OpenCv_contrib_4.4.0:OpenCv_Contrib_4.4.0
需要的有两个部分：opencv 和opencv_contrib 这两个部分选择相同的版本，opencv_contrib是opencv的扩充．
YOLO 算法是非常著名的目标检测算法。从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ，可以看出它的特性：
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