在使用NVIDIA CUDA进行GPU加速的开发过程中，你可能会遇到"nvcc fatal: A single input file is required for a non-link phase when an output file is specified"这样的错误信息。本篇文章将解释该错误的原因，并提供解决方案。
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
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中，本章将对部署过程中的关键代码进行解读。
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开放源代码的计算机视觉库，它提供了一系列函数和算法，用于处理图像和视频。通过使用OpenCV，您可以进行各种计算机视觉任务，例如图像处理、对象识别、目标追踪、人脸检测和机器学习等。它提供了底层图像处理功能，以及高级功能和模块，如特征提取、边缘检测、图像分割和物体测量等。
jetpack3.2自带了opencv3.3，但是只提供了python2.7的编译版本，所以也只能在python2.7下使用，我本来以为有什么更简单的方法链接到python3中，但是遍查资料也没人说过这个东西，直到我找到一篇博客。 how to install opencv3.4.0 on jeson TX2 这片文章写得非常好，把刷完机后所有的准备工作都写得很清楚，包括如何卸载旧的opencv版本。我就不重新写一遍了，只说下大概可能遇到的问题。
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）。
本文介绍了如何为Caffe编译和安装OpenCV，以解决在Caffe中缺少某些功能的问题。首先介绍了如何下载和编译OpenCV，然后介绍了如何将OpenCV集成到Caffe中。最后，给出了一些示例代码和编译选项，以帮助读者更好地理解如何使用OpenCV和Caffe进行图像处理。
OpenCV是图像领域经常会用到的工具库函数的集合，有C/C++,Java和Python等语言的接口，并且适用于Windows，Linux，Mac OS桌面开发平台和Android 和IOS移动开发平台。目前已经出了1.x系列和2.x系列，3.0 Beta版也已经出了。OpenCV配置起来还是挺费事的，虽然网上已经有很多很全面也很有用的参考文章，我还是打算把自己配置的过程写下来，以后肯定还会配置这个东西，希望到时候有个方便的参考。
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。
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。
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。
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
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。
Note：这篇文章是基于Android Studio 3.01版本的，NDK是R16。
openCV是基于C++开发的一个强大的图像处理库。在用C++处理图像或视频时通常会使用到openCV这个库，但是这个库并非C++中的标准库，因此在使用之前需要先下载，并加载配置到我们的项目中。 那么怎么配置呢？首先你得有以下的所有工具。
我们来说说第二类，需要做的事情是先编译opencv的源码、再编译matlab可用的mex文件夹，这两步的编译器必须是同一个，而最近几年的新版本matlab都推荐使用MinGW-w64编译器来使用mex、可是mexopencv提供的编译辅助函数在Windows系统上默认使用Visual Studio或者Windows SDK来编译，如果觉得自己需要Visual Studio的其他功能，安装一下也是挺好的
目录： 1，过程感慨； 2，运行环境； 3，准备工作； 4，编译 .so 5，遇到的关键问题及其解决方法 6，实现效果截图。 （原创：转载声明出处：https://cloud.
OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此我们根本不需要了解各个模型的原理就能一个个 API 构建视觉任务。
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。
最近在东软睿道实训搞一个车牌识别系统，所用材料为Qt+opencv+EasyPR，从配环境到成功运行历时几天颇为艰难，这里写篇经验贴，手把手教你~ 作者：张俊怡 2017/7/21 东北大学 俗话说巧妇难为无米之炊，所以得首先准备所需材料： 1、Qt 版本为5.5.1 32位 下载地址为 https://www.qt.io/download/ 2、opencv 版本为3.2.0 下载地址为http://opencv.org/opencv-3-2.html 3、Easy
经过我的实验，下载visual studio2017和visual studio2019都编译失败，如果你们能够成功可以给我留言。这里我选择了visual studio2015版本，并且编译成功。以后再尝试使用新软件吧，也期待使用QT编译成功，走着瞧吧！
windows下命令编译boost的基本参数说明（以1.62为例）： bjam install ^ --prefix=E:\caffe-static\release\boost_windows_vc140_x86_64_md ^ --without-python -a -d+3 -q -j8 ^ --debug-configuration ^ link=static ^ runtime-link=shared ^ toolset=msvc-14.0 ^ address-model=64 ^
甘肃非煤矿山电子封条通过python+opencv网络模型，python+opencv网络模型对关键位置（回风井口、运人井口、车辆出入口）对现场人员行为、数量、穿戴着装及设备状态各数据进行实时监控分析。python是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
监控室值班人员脱岗识别系统通过python+opencv网络深度学校模型技术，监控室值班人员脱岗识别系统实现人员脱岗行为、睡岗行为、玩手机行为等场景的AI识别，python解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
本节主要介绍的内容是Android NDK开发的核心内容和开发总结(包括很多常见问题的解决方案)。
工人不戴安全帽自动检测系统通过python+opencv深度学习网络模型，工人不戴安全帽自动检测系统对现场人员穿戴进行全天候不间断识别检测，工人不戴安全帽自动检测系统发现现场人员违规行为着装自动抓拍存档。Python是一门解释性脚本语言。解释性语言：解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
工地临边防护缺失识别检测算法通过opencv+python网络模型技术，临边防护缺失识别检测算法检测到没有按照要求放置临边防护设备时，将自动发出提示。本算法中涉及到的Python是一门解释性脚本语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。Python是一门跨平台、脚本以及开发应用的编程语言，跨平台：跨平台概念是软件开发中一个重要的概念，即不依赖于操作系统，也不依赖硬件环境。一个操作系统（如Windows）下开发的应用，放到另一个操作系统(如Linux)下依然可以运行。
在Android NDK开发中，有时候会遇到一个常见的错误:sh ndk-build.cmd command not found。这个错误通常出现在使用Windows操作系统进行NDK编译时。
可能我们有时候已经习惯了使用大型IDE去编写一些C++工程，经常使用大型IDE例如VS、Clion、VC++6.0，这些大型的软件都已经为我们提供好了编译链接工具，我们不需要自己去手动设置编译器，也不需要了解相关知识就可以写代码进行编译运行。
最近在训练大规模数据时，遇到一个【添加复杂数据增强导致训练模型耗时长】的问题，在学习了 MMDetection 和 MMCV 底层关于 PyTorch 的 CUDA/C++ 拓展之后，我也将一些复杂数据增强实现了 GPU 化，并且详细总结了一些经验，分享此篇文章和工程，希望与大家多多交流。
该文章介绍如何在Ubuntu系统下使用g++编译MATLAB代码。首先介绍了MATLAB的基本用法，然后描述了如何在Ubuntu系统下编译MATLAB代码。最后，介绍了如何在C++中使用MATLAB代码进行图像处理。
它是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 前言 OpenCV开发者基本技能之一就是要从源码编译OpenCV生成各种裁剪版本的OpenCV库，同时根据需要编译源码生产支持CUDA加速版本的OpenCV库。 但是，很多开发者还是编译中会遇到各种问题，被迫放弃！可以说还没用CUDA加速就已经自我放弃啦! 所以周末我又重新编译了一遍，针对各种问题，帮大家理清了对策，帮助大家可以完成OpenCV+CUDA编译，实现性能加速！ 软件版本信息：
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 本文主要讲解几个部分，（适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手，如果是大佬的话就可以跳过了）先看看网络摄像头的效果吧（在2060的电脑上运行 ） 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日，在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR，依然
在项目的主目录下./build.gradle替换build tools,使用gradle-experimental，如下
本篇使用的平台为Ubuntu，Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
在音视频开发领域中，可能会涉及到服务器，客户端多个组件开发，随着流媒体技术日渐成熟和开源支持，服务端需求量相对较少，甚至直接接入第三方的视频云或者语音云实现产品快速集成，而客户端因直接与用户打交道，变化快，需求相对多（特别是多平台客户端）。很多产品都会涉及到PC端（windows，MAC,Linux），移动端开发（android ,ios），甚至是web端,小程序的开发。对于PC端环境，我们再熟悉不过了，无需赘述。本文将介绍android native开发环境的搭建。
本期的每周一库给大家带来的是rust-cv，基于rust的计算机视觉库，首先放上库的仓库地址：
PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置，所以尽量编写在inux下编写，同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中，C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中，会大量的使用到线性代数，为了省去手动写遍历去遍历代码，需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
一、关于Opencv 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。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.
编译器是将源代码转换为可执行文件的程序。在C++中，常用的编译器有GCC和Clang。编译器的主要工作是将源代码翻译成汇编代码，然后再将汇编代码转换成机器码。编译器还可以进行优化，使得程序的执行效率更高。
PHP 编译完成后，可以通过一个简单的函数 phpinfo() 查看关于 PHP 的所有信息。以下介绍的扩展模块一览，皆全部来自于函数 phpinfo() 的输出信息。 SAPI Modules 首先介绍一下什么是 SAPI Modules，SAPI 即 Server API，Server Application Programming Interface，服务器应用程序编程接口。 ---- 1、Apache 2.0 Handler(apache2handler) 用于 Apache 2 的模块，当安装的是
下载地址为：https://www.eclipse.org/downloads/eclipse-packages/，选择Mac的C++版本，下载后解压打开eclipse即可。
最近在封装SDK，想做一个Windows下通用的，比如给出的动态库可以被Qt MinGW版本使用、也可以被Qt MSVC版本使用；还可以被VS使用。Ok,需求目标有了，接下来就是论证是否可以实现以及如何实现了。
1、延迟低，参数可控，相关函数方便查询，是选择FFmpeg作为编解码器最主要原因，如果是处理实时流，要求低延迟，最好选择是FFmpeg。
转：https://blog.csdn.net/wgxh05/article/details/54021049
OpenCV是一个基于BSD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，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。
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、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。
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