这篇博客介绍在Linux中的gcc和g++编译环境下如何使用cmake来编译OpenCV源代码。我基本是按照OpenCV官方的说明文档，一步步地进行的，所以表述不清楚的地方还请参照原文。
本文介绍了在Python2.7下使用OpenCV3.0进行图像凸性检测时出现的问题，并提供了相关代码和解决方案。通过使用OpenCV2.4.13版本，可以解决此问题。
最近因项目需要，得把OpenCV捡起来，登录OpenCV官网，竟然发现release了4.0.0-beata版本，所以借此机会，查阅资料，了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程，形成了以下几点认识：
OpenCV(Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉库，支持所有主流操作系统上的 C++ ， Python，和 Java。它可以发挥多核进程和 GPU 加速，用于实时操作。
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
本文介绍在Visual Studio 2022中配置、编译C++计算机视觉库OpenCV的方法（再介绍一次，上次忘记设置原创了）。
此环境搭建是OpenCV的python（一下简称py）开发环境搭建，建立在py3的环境和语法上实现的。 windows系统搭建 系统环境：windows 10 + python 3.6 + OpenCV 3.4.1 一、安装python python的安装之前在python自学笔记的项目中描述了，在这不做重复说明，有需要的朋友，点击查看：python环境安装 二、安装numpy模块 根据上文提示，现在我们已经正确安装了python和pip（安装和管理python包的工具），在正式安装OpenCV之前，
安装OpenCV时的环境配置以及扩展模块的编译对于多数新手来说都是令人头疼的问题，希望通过这篇文章可以帮助新手们一次搞定OpenCV的安装与扩展模块编译问题。
我的python版本是3.6.8，可以看到opencv安装的默认版本是 opencv_python-4.1.0.25-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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~
本文介绍如何在Mac OS X上进行OpenCV项目的开发，尝试的开发工具有Xcode(版本是4.6.1)和Eclipse，使用的OpenCV版本是2.4.6。
科学计算依赖于执行用不同编程语言编码的计算机算法。计算机视觉就是这样一个跨学科的科学领域，通常简称为CV。计算机视觉被用来开发能够自动完成诸如获取、处理、分析和理解数字图像等任务的技术。它也被用来从现实世界中提取高维数据来产生符号信息。简单地说，计算机视觉使计算机能够像人类一样看到、理解和处理图像和视频。
大叔在日常工作的时候，经常会遇到一些繁琐重复的操作，情不自禁的会想到自动化。甚至有的时候会想，什么时候能实现自动化编写文章，自动化剪辑视频？
https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/3.4.0
有的时候系统安装的OpenCV版本和你需要的版本不一样，而你又没有权限或者为了兼容不能修改系统的OpenCV，这个时候你就得自己编译OpenCV，然后在需要的代码里面引用你编译的版本。整个过程不复杂，但是之前一直没搞清楚，最近经师弟点拨才明白，这里记录一下。 我之前写过一篇在Linux下编译OpenCV的博客，大家可以参考下，我这里只记录与其中不同的部分。
近日想使用OpenCV里面的诸如SIFT、SURF之类的特征提取算法，结果突然发现OpenCV3.0.0这里并没有书上讲的关于SIFT的函数。查了半天才知道，原来有大量的函数并不在OpenCV的稳定发布版本里，而是在OpenCV_contrib这个扩展包里面。搞了半天才把这玩意搞定（自己傻），下面记录下安装的过程，方便日后的安装。
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。
赶快去检查/配置环境变量，看看有没有把opencv_world+版本号d.dll所在路径到系统环境变量path中去，如果没有问题，重启VS即可
根据自己的GPU 选择合适的版本，我的是RTX2080Ti，选择CUDA10.0版本，按照默认地址安装就好，安装完之后看是否有环境变量。没有的话自己加上。
也许你是从OpenCV2.4.x系列入门，还是从OpenCV3.x系列入门，对OpenCV一定会留下一个印象：卧槽，太强大了吧！
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
作品未来设想：并不是制作一个能自由行走的智能管家机器人之类的，那样的科技以及成本是不一个寒假可以ko！我们希望创造出智能机器人的头。
下面在 Clion 中配置 gcc 的路径，选择的是使用 homebrew 安装的 gcc
做一个CMakeLists.txt文件，内容如下，自己看看，注意一下，我的OpenCV4.5.4版本是我重新编译，支持CUDA的版本。cmake直接编译吧
OpenVINO自发布以来，依靠其强大的加速性能，在CPU上进行深度学习模型加速优势，迅速受到很多公司与开发者的青睐，但是如何从OpenCV源码编译生成OpenVINO的inferinference engine(IE)加速推理支持的OpenCV版本，一直是很多开发者头疼的事情，很多人都不得不使用OpenVINO官方编译的OpenCV支持版本，无法实现从源码开始的定制化的OpenCV版本编译。本人从2018年12月份开始研究OpenVINO开发技术，上半年也发布一系列的OpenVINO开发技术相关文章，得到了大家热烈响应，今天我们就来很详细的一步一步的教大家如何从OpenCV源码开始在windows10系统下如何编译IE加速版本的OpenCV安装包，并如何配置与测试IE支持之后的OpenCV DNN的卓越性能。
相信大部分人知道的OpenCV都是用C++来开发的，那为什么我推荐使用Python呢？
自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后，级联分类器就在OpenCV中落地生根了，一段时间，特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配，虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能，但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车，我自己曾经移植到Android上面玩过，日常就是两个字“翻车”，很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点，还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了，那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜，而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型，与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。
QT版本: 5.12.6 (我的程序里主要是QT+OpenCV实现图像处理显示的)
今天写着篇文章是由于自从上次电脑换硬盘今天再次安装OpenCV又遇到了一些问题,最后终于搞定,,,,用的版本是2.4.9,,,因为第一次配置用3.0的没有配置成功,而2.4.9的配置成功. 首先当然是
作者Lukas Biewald，是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问：搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱？ 答：在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元；在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元，每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾，可以自己搭建一个快速的深度学习系统，成本不到1000美元。 这也不是小数目，但这么做的好处是，一旦你有了自己的机器设备，可以运行数百个深度学习应用程序，比方增强的机器人大脑，或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
深度学习工程落地分为两个主要阶段，分别是数据准备、模型训练、模型部署三个主要阶段。
im_list:要合成视频，帧图片列表，需要按照顺序； video_dir:图像存放地址
爱克斯开发板对应的乌班图版本是ubuntu20，可以通过下面的命令行查询到版本号：
距离上次推送 OpenCV 4.0 内测版来了！仅隔一个月，OpenCV官方再次发布OpenCV 4.0 Beta版，完全吊足大家对OpenCV 4.0正式版（Gold）的胃口。
在使用OpenCV进行图像处理时，有时候会遇到类似于"'X is not a member of 'cv'"的异常错误。这个错误通常表示我们正在引用OpenCV库中不存在或不可识别的成员。
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。 点击查看往期： 《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 《视频人脸检测——OpenC
下载地址 http://www.ffmpeg.org/download.html.
Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。最新版本是3.1 ，2016年1月29日发布。（引自百度百科openCV）
OpenVINO ToolKit是英特尔发布的一套深度学习推断引擎，支持各种网络框架，官方给出的说明是支持100多种网络训练导出的模型（100多种网络模型，无知限制了我的想象力）官方对这个工具包的主要特点总结如下：
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。
自己的电脑上已经装有anaconda，下载地址为：https://www.anaconda.com/download/，像numpy等包已经伴随anaconda安装到电脑上了，只需要再安装opencv就行。 使用pip install命令安装opencv，注意应该将D:\Anaconda3\Scripts（这是我电脑的安装目录）加入到环境变量，这样就可以使用pip命令。 一切就绪以后以管理员身份运行cmd或PowerShell。依次输入以下命令：
前几天刚刚更新的OpenCV4.5.4版本将基于DNN的人脸检测和人脸识别添加到modules/objdetect中，具体更新介绍如下：
我们实现的人类活动识别模型可以识别超过400类活动，其中准确率在78.4-94.5%之间（取决于任务类别）。 比如，活动类别的可包括：
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Andro
对象检测是计算机视觉最常见的任务之一，应用非常广泛，本文主要给给大家价绍两条快速方便的自定义对象检测模型的训练与部署的技术路径，供大家实际项目中可以参考。
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