基于上篇已安装好opencv库,现在开始创建第一个opencv工程,并编写显示图片的代码。
在mac电脑上管理这些gnu的库一般都使用Homebrew,但总有一些你个性化的需要是官方的Homebrew配方无法满足的。比如在屏幕的输出中使用中文字符。 在OPENCV中输出UTF8字符集早已经有人完成过类似的工作,方法是使用freetype的支持,程序中选择使用的字库,从而在屏幕上输出任意的字符。但官方的Homebrew OPENCV的配方中,并不包含freetype的支持。这时候,只好自己来编译OPENCV及contrib库,因为freetype的支持就在contrib库中。
编译环境:ubuntu16.04 LTS Opencv版本:opencv4.0.1+opencv4.0.1 contribute
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
你或许听过好几种Make工具,例如GNU Make ,QT的qmake ,微软的MS nmake,BSD Make(pmake),Makepp,等等。这些Make工具遵循着不同的规范和标准,所执行的Makefile格式也千差万别。这样就带来了一个严峻的问题:如果软件想跨平台,必须要保证能够在不同平台编译。而如果使用上面的 Make 工具,就得为每一种标准写一次Makefile,这将是一件让人抓狂的工作。
本文对CMake中库的打包,安装,导出以及支持find_package,使其能够很简单的应用到其他的项目中进行详细的总结。
今天主体是Linux 环境下配置opencv环境,如有不妥的地方,恳请大家指正。根据网上的教程并结合自己的实际操作——总结如下:
下面在 Clion 中配置 gcc 的路径,选择的是使用 homebrew 安装的 gcc
打开浏览器,进入下载地址Release OpenCV 3.4.15 · opencv/opencv · GitHub,选择Source code(zip)进行下载
Opencv就不解释了,是个很有名的图形库。不仅在进行软件开发的过程中需要用到,而且他也是很多开源软件的运行依赖,所以安装一个Opencv就很有必要了,即使自己本身并不想学习使用。
本文不是 odb 的教程,只是介绍如何在 WSL2 下使用 cmake 搭建 odb 应用的编译环境。
参照官网安装教程即可,其他任何的个人安装攻略都只能是辅助参考。盲从有风险,安装需谨慎。
首先先去opencv官网(http://opencv.org/downloads.html)下载linux版本的opencv压缩包,此处下载的opencv3.1版本的。
文章主要介绍了如何将深度学习模型应用于文本分类任务,并重点介绍了基于Caffe的深度学习框架和CUDA加速库的使用方法。此外,文章还介绍了一些实验结果,包括使用不同的深度学习模型和优化算法的比较,以及使用Caffe和CUDA加速库实现文本分类任务的实验结果。
但是Android Studio中很尴尬的是CMake+ninja,是没法使用上述方法查看预处理和汇编的。那么久这样束手无策么?
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。
cpp的宏定义,适当的使用既可以减少重复代码,又避免了模板带来的代码膨胀,是很顺手的利器。
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1、opencv其实最开始只有源码,也就是sources中的代码,sources中有个modules,进入里面是各个我们平常使用的模块,如下图。
深入浅出CMake(一):基础篇 深入浅出CMake(二):基础语法及实现九九乘法表
单元测试指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证,软件中的最小可测试单元有函数、接口、类等。测试时,最小可测试单元与程序中的其他部分相隔离。常用的单元测试框架有: Catch、Boost.Test、googletest、UnitTest++。
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,项目主页,采用C/C++语言编写,还提供了Python,Ruby,MATLAB等语言的接口。OpenCV的一个目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架,以帮助开发人员更便捷地设计更复杂的计算机视觉相关应用程序。因为计算机视觉和机器学习密切相关,所以OpenCV还提供了MLL(Machine Learning Library)机器学习库。
说明:apt-get install opencc 安装的,在运行时提示下面的错误,所以不得不apt-get remove opencc 然后从git取源码安装。 运行时错误提示: OpenCC initialization error Configuration error Configuration file parse error 系统说明 本次操作基于tensorflow 官方的 tensorflow/tensorflow:1.3.0-rc2-py3 的docker 安装源已由官方源改为阿里源
需要的编译环境 ■ [compiler] sudo apt-get install build-essential
要学会PCL首先要对C++进行学习,所以这里我们首先对PCL库的代码中常见的C++的技巧进行整理和概述,并且对其中的难点进行细化讲解。首先我们搞清楚PCL库的文件形式、是一个以CMake构建的项目,库中主要以cpp,.h,.hpp文件三种文件形式。那我们知道cpp是C++工程中函数实现的代码,以下是根据PCL库中的代码中常用的C++特征。基本介绍请查看文章:点云及PCL编程基础
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
在学习CMake和和Makefile之前我们先学下g++这个工具,大家或许会问为什么要学g++,不应该直接学CMake和Makefile吗。实际上如果你不掌握g++根本就不会写Makefile,因为它实际上就是对g++代码的整理,有了Makefile,执行程序会更加快速方便。另外CMake就是为了简化Makefile的编写,它可以自动生成Makefile。
很多人经常会问我是否有在Ubuntu系统化下开发OpenCV C++应用的教程,其实我一直没有,然后我有几块开发板都是基于Linux的,有Jetson系列的开发板,所以我以前写过一篇文章如何在Jetson开发板上编译OpenCV源码与编译运行OpenCV C++应用程序。我现在还有一块Alxboard开发板是英特尔家族的,安装的是操作系统是Ubuntu20的系统,本身没有自带OpenCV C++支持,所以就用这个开发板给大家演示一下如何在乌班图系统下编译OpenCV4.8源码与如何编译执行OpenCV C++应用。
首先说明的是本篇文章不从cmake的整个语法上去讲述,而是从一个实际项目的构建上入手,去了解如何优雅的去构建一个软件项目,搭建一个C/C++软件项目基本的依赖组件,最后形成一个构建C/C++软件项目的模板,方便后面新项目的重复使用。相信对我们日常的软件项目构建都会有很好的收获。废话不都说,开始。
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、Android和Mac OS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。
文章目录 websocket for C++ #1 环境 #1 websocketpp 安装 #2 使用 websocket for C++ #1 环境 C++11 boost 1.58.0 Ubuntu 16.04 cmake 3.18.2 websocketpp #1 websocketpp 安装 websocketpp 依赖boost,需要先将boost装好 下载 git clone https://github.com/zaphoyd/websocketpp.git 编译安装 cd web
public.hpp,一个客户端和服务端公用的头,那就放在include下吧,存储各种状态
在使用OpenCV进行图像处理或计算机视觉项目时,你可能会遇到"recipe for target 'all' failed"错误。这个错误通常是由于编译或依赖关系问题引起的。本文将帮助你解决这个问题并继续进行你的OpenCV项目。
这里其实应该说CMake管理的项目,如何快速查看其Preprocess文件。因为Clion默认使用CMake管理文件,所以这里对Clion也适用。
这一步非常重要,如果是缺少某个依赖文件,编译 过程也不会出错,但是在使用 opencv 函数的时候就是提示错误,只能删了重新编译,非常的坑。 所以一定要先下载依赖文件。
我觉得针对这个问题最简单(但不是最正确的)的回答应该是:“CMake是服务于将源代111码转换成可执行的文件的工具”。
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
Json是一种轻量级的数据交换格式,具有数据格式简单,读写方便易懂等很多优点。用它来进行前后端的数据传输,大大的简化了服务器和客户端的开发工作量。
文章目录 什么是CMake #1 环境 #2 Cpp流程 什么是CMake #1 环境 macOS 10.15.5 #2 Cpp流程 什么是CMake? 需要先了解Cpp的流程 用编辑器(VSCode
CMake是一个主要用于CPP的构建工具。CMake语言是平台无关的中间编译工具。同一个CMake编译规则在不同系统平台构建出不同的可执行构建文件。在Linux产生MakeFile,在Windows平台产生Visual Studio工程等。CMake旨在解决各平台的不同Make工具的产生的差异(比如GNU Make, QT的qmake,微软的nmake, BSD的pmake)。
CMake的全称是Cross-platform Make。我第一次参与Linux C++开发时使用的工具是Make,而后开始切换到CMake,一开始以为CMake是和C语言有关,原来开头的C表示它可以跨平台。
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。
Cpp日志spdlog #1 环境 macOS 10.15.5 spdlog #2 需求分析 日志按等级分到不同的文件 日志按时间分割 #3 使用 #3.1 工程结构 . ├── CMakeLists.txt ├── cmake-build-debug ├── include │ └── spdlog ├── log.hpp └── main.cpp #3.2 CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.17) project(my_spdlog)
前面我们已经介绍了如何在Windows系统中安装OpenCV 4。虽然本书中程序代码主要在Windows运行,但是相信有一些读者使用Ubuntu系统进行计算机视觉的学习,因此本小节将介绍如何在Ubuntu系统中安装OpenCV 4.1。如果你仅仅是在Windows系统中使用OpenCV 4.1,可以跳过本小节内容。对于Ubuntu版本的介绍这里不做过多的说明,感兴趣读者可以自行查询相关内容,笔者使用的是Ubuntu 16.04,因此将会介绍如何在该系统中安装OpenCV 4.1。可能有读者使用Ubuntu 14.04或者Ubuntu 18.04,不过安装OpenCV 4.0的方法和步骤都是相似的。
tabulate 是一个使用 C++ 17 编写的库,它可以制作表格。使用它,把表格对齐、格式化和着色,不在话下!你甚至可以使用 tabulate,将你的表格导出为 Markdown 代码。下图是一个使用 tabulate 制作的表格输出在命令行的样例:
make和CMake之间的关系是CMake 通过命令可以生成make执行的Makefile文件,所以说CMake 是make 的升级版的生成工具
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