上图中可以看到,最终编译了一个libopencv_world.so的动态库,不过文件大小有250M的,如果集成到一个APK中,安装包巨大,完全不能用。所以说,还是编译了一个寂寞。
在 Android Studio 中创建一个 Library,将官网下载的 OpenCV 导入后,就可以直接调用 OpenCV 中 Java 类的方法。
主要介绍通过https://github.com/opencv/opencv/releases 下载的 SDK的目录结构。
上篇 我们通过Java sdk的方式已经将opencv接入到项目中了,如果想使用opencv sdk 提供的 C++ 头文件与 .so动态库,自己封装jni这样使用上篇的方式显然是不能实现的。所以本篇我们介绍通过cmake的方式接入opencv。
copy到opencv的javalib里面当so运行就可,调用initDebug初始化即可
简介 在移动开发中,如果我们要实现一些图像处理相关的功能,难免要用到OpenCV。而OpenCV是用c++开发的。我们在Android中,需要使用jni的方法去使用它。 引入配置 我们引入jni开发的基本配置方法,已经在另一篇博客中介绍过了,不再赘述。这一次我们无非是要引入第三方的c++库。 首先,我们找到或新建jniLibs文件夹,然后将依赖的动态库和静态库(路径为OpenCV-android-sdk\sdk\native\libs)拷贝到\src\main\jniLibs下面。 然后,找到cpp文件夹。
在移动开发中,如果我们要实现一些图像处理相关的功能,难免要用到OpenCV。而OpenCV是用c++开发的。我们在Android中,需要使用jni的方法去使用它。
OpenMVS是三维重建的一个成熟开源框架,综合重建效果和性能,该算法是目前MVS(Multi-View Stereo)相关的所有开源库中最好的一个。该算法的框架如下所示
以前的文章中《OpenCV简介与Android SDK环境》列出过OpenCV4Android的开发,不过当时是用的Java实现,做了一些Demo后慢慢发现,在图像处理中用JAVA调OpenCV的开发处理速度是个瓶颈,所以才激起了学习NDK开发的想法,具体NDK开发的配置可以看我前面的文章《Android NDK编程(一)---NDK介绍及环境搭建》,本章主要说后面的OpenCV在Android NDK开发的环境搭建。
本篇概览 作为一名java程序员,如果想在Ubuntu16桌面版上使用OpenCV4的服务,可以下载自己所需版本的OpenCV源码,然后自己动手编译java库和so库,这样就可以在java程序中使用了 本文详细记录OpenCV4的下载和编译过程,然后写一个java程序验证是否可以成功调用OpenCV4的库,总的来说分为以下几步: 安装必要应用 配置java环境 配置ANT环境 下载源码 编译前的配置 编译 安装 验证 注意:本文的操作全部以非root账号执行 环境和版本 操作系统:16.04.7 LTS(桌
前面几章我们已经把SurfaceView加载Camera实现实时帧显示图像完成了,我也说过,我们加载实时图像是为了对接OpenCV进行图像处理所以才生成的Bitmap图像。
前面几篇文章实现了pyTorch训练模型,然后在Windows平台用C++ OpenCV DNN推理都实现了,这篇就来看看在Android端直接实现一个手写数字识别的功能。本篇最后会放出源码地址。
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
使用jni进行opencv开发可以快速地将PC端的opencv代码移植到手机上,但是如何在android studio下进行配置,网上几乎找不到教程,大多都是eclipse下使用mk文件的方法,找不到使用gradle的方案,摸了几天,总算是摸清楚了。
上一篇《Android JetPack组件CameraX使用及修改显示图像》已经实现了CameraX的相机预览使用,所以要结合OpenCV(android ndk方式)准备做点小东西,所以就先按最简单的实时灰度图显示来验证效果。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/115569.html原文链接:https://javaforall.cn
遇到错误Pangolin X11: Unable to retrieve framebuffer options。操作系统是ubuntu 18.04,物理机,不是虚拟机.
该文章介绍了一个基于Qt和OpenCV的图像处理小软件,包括软件的安装、使用示例和代码下载。
OpenCV在ubuntu下的编译方法:https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105278882
MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架,其包括快速ML推理,经典计算机视觉和媒体内容处理(如视频解码)。下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图,它由4个计算节点组成:PacketResampler计算器;先前发布的ObjectDetection子图;围绕上述BoxTrakcing子图的ObjectTracking子图;以及绘制可视化效果的Renderer子图。
OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库。CUDA是由NVIDIA所推出的一种集成技术,透过这个技术,用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的QuadroGPU进行计算。本文将不涉及OpenCV或者CUDA的更多介绍和使用,主要是提供了对特定版本编译时遇到问题的解决方案。
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
ObjectDetection子图仅在请求时运行,例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲,在将视频帧传递到ObjectDetection之前,本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。你可以在PacketResampler中将这一选项配置为不同的帧速率。正是因为如此,在识别的时候可以时间抖动更少,而且可以跨帧维护对象ID。
项目右键–>Open Module Settings–>Libratries–>加号–>Java–>/opt/local/share/OpenCV/java/–>OK
终于实现了在windows下配置Qt和opencv,从刚学opencv尝试,到现在终于配置成功,断断续续经历了一年左右,真实操碎了心。。。走了太多弯路了
声明:本文是JerryloveEmily原创,已获其授权发布,未经原作者允许请勿转载
https://github.com/watersink/enet-as-linux
OpenCV(开源计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,提供了丰富的功能和工具,用于处理图像和视频数据。其主要功能包括但不限于以下几个方面:
例如:添加三方库 include_directiories(/usr/include/curl) target_link_libraries(myprogram path/curl.so) 使用find_package的方式 find_package(CURL REQUIRED) //通过FindCURL.cmake查找 include_directories(${CURL_INCLUDE_DIR}) target_link_libraries(curltest ${CURL_LIBRARY}) 构建过程中生成,模块.dir和每个模块的编译文件
可参考:https://www.shiyanlou.com/courses/854 邀请码 U23ERF8H
完成 Android 相机预览功能以后,在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo。该 demo 在相机预览过程中对人脸进行实时检测,并将检测到的人脸用矩形框描绘出来。具体实现原理如下:
https://github.com/AaronMR/Learning_ROS_for_Robotics_Programming_2nd_edition
1、我直接运行FFD,发现确实报错了。可能是作者用到了OpenCV3.2来编译,而我电脑上装的是4.5版本,只有libopencv_calib3d.so.4.5。我重新下载了3.2.0版本并编译。
之前2020年5月写过一次,时隔3年多,有机会再重新写一次。相比之前,应该是有一点儿进步的。之前是使用默认安装路径,所以无需配置共享库的搜索路径。这次是自定义安装路径,略有区别。随着写程序的时间增长,编译开源库时,更加青睐自定义安装路径,方便添加与移除。
新建项目,勾选【Include C++ support】,后续一直按【next】按钮取默认设置即可。
1、下载opencv到本地home目录下 2、mkdir 新建一个build文件夹 3、使用cmake编译工具进行编译 cd build cmake注意路径 PATH=/usr/local cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON .. 4、最后make install 或者sud
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:
解决OpenCV编译时./bin: error while loading shared libraries: libopencv_highgui.so.3.2 1.问题 安装好了opencv后,用其去检测是否可以使用时,出现了如下的问题: [在这里插入图片描述] 2.解决 参考这篇博文点击 的配置环境即可解决
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。
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(百度百科)。
Note:这篇文章是基于Android Studio 3.01版本的,NDK是R16。
在Linux环境下执行程序的时候,有的时候会出现段错误(‘segment fault’),同时显示core dumped,就像下面这样:
昨天我们介绍了为什么选择在Jetson TX2使用CSI相机如何在Jetson TX2上使用CSI相机,今天我们继续介绍如何获取CSI的视频。 本教程同样是来自于 在本文里,他继续告诉大家: 如何从C
最近一直在配置深度学习的几个框架,坑无限多,在这里记录一下配置mxnet的过程。
http://suanfazu.com/t/ubuntu-14-04-caffe/447/1 安装依赖 sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-g
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。
如果是源码安装OpenCV的话,进入到OpenCV的安装目录,进入到build文件内,终端输入以下命令:
【NVIDIA Jetson AGX Orin教程2】配置操作系统 【NVIDIA Jetson AGX Orin教程1】开发套件硬件介绍 上一篇文章已经为Orion开发套件配置好Ubuntu 20.04 L4T(Linux for Tegra)桌面级操作系统,但是如下列所需要的开发资源并未安装: - CUDA工具包(toolkits); -CUDNN神经网络加速库: -TensorRT推理加速引擎; -OpenCV计算机视觉库; -VPI视觉开发界面; -DeepStream智能分析工具; 过去的AG
ROS的官方安装步骤: 1、noetic / Ubuntu 20.04 : http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu 2、melodic / Ubuntu 18.04: http://wiki.ros.org/melodic/Installation/Ubuntu 3、kinetic / Ubuntu 16.04: http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu 一键安装:鱼香ROS提供了一个全面且方便的脚本,可以直接运行来安装系统对应版本的ROS
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