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。
OpenCV是一个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。
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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。
OpenCV2报错:Could not find the Qt platform plugin "cocoa" in "" 一.背景信息 二.错误现象 三.解决方法 一.背景信息 OpenCV是一个
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆(Loop Login)问题,一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
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。
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:
pycharm的安装很简单,在官网上下载之后按照步骤一步一步来安装,没什么难度。
历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译,网上有很多教程,但是某些步骤并没有讲解详尽,导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题,尤其对于新手而言更是欲哭无泪,在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来,尽量详尽清楚明白,避免后来小白重蹈覆辙。
下载地址 http://www.ffmpeg.org/download.html.
参考很多文章,以这篇为主:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
系统:centos6.5 目标:基于CUDA8.0+Opencv3.1+Cudnnv5.1+python3.6接口的caffe框架
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默认使用 jetpack 安装的 opencv 是没有 cuda 加速的,无法充分利用 Jetson 的 GPU 性能;
之后,按照提示安装,成功后重启即可。 如果提示安装失败,不要着急重启;可重复上述步骤,多试几次。
(1)软件:装有ROS_melodic的Ubuntu18.04系统 (2)硬件:台式机和kinectV1摄像头
动态链接库(又简称动态库)是很多工程项目中不可缺少的一部分。俗称.so文件(姑且就以linux系统为例,在windows中称为dll,在mac中为的dylib),在平时的使用中我们对其察觉可能并不是很深,但其实我们玩电脑的时候无时不刻在使用动态链接库。
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
今天又把deepin玩坏了,原因是在安装python3-opencv时候,依赖问题直接把我的dde干掉了..(日志文件存放在/var/log/apt/history.log )
pip 是通用的 Python 包管理工具。提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。本文记录相关功能用法。 简介 pip 是 Python 包管理工具,该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。 pip 官网:https://pypi.org/project/pip/ Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具。 工具安装 首先需要安装好 Python,以下默认 Python 已经装好 下载安装
代码链接上一篇文章已经显示。目前最新版的SECOND已经集成了PointPillars功能。
【导语】本文为大家介绍了一个TensorRT int8 量化部署 NanoDet 模型的教程,并开源了全部代码。主要是教你如何搭建tensorrt环境,对pytorch模型做onnx格式转换,onnx模型做tensorrt int8量化,及对量化后的模型做推理,实测在1070显卡做到了2ms一帧!
1.注意事项:安装目录! cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv3.1.0..1 CMAKE_INSTALL_PREFIX之后的路径就是opencv的安装目录了。之前的opencv2.4.13安装到了根目录,即/usr/local/里,所以之后的opencv3.1.0安装到了/usr/local/opencv3.1.0/中这里,两个版本opencv目录一定要分开,不能安装到同一个路径下,否则会出现问题! 2.切换方式 切换方式其实比较简单,把环境变量的路径改一下就可以了。 a、 sudogedit/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf1 把opencv的lib路径添加进去: opencv3.1.0: /usr/local/opencv-3.1.0/lib1 opencv2.4.13: /usr/local/lib1
参考:https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/131262745
对于caffe的安装过程,可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe,这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu,到编译caffe,解决各种报错,这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降,仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目,首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好,caffe编译成功即可,不想安装完Ubuntu之后,却电脑没有引导启动项,把网上的方法试了个遍,却仍无法解决。因此听到一种说法是,win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此,决定重新再来,将自己的固态和机械全部初始化,首先在固态上安装Ubuntu16.04,在机械上安装Win10,对于双系统的安装请参照我的另一篇博客:Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意,对于双系统建议先安装Ubuntu,并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。
http://blog.csdn.net/FUCAIHE/article/details/45353283
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。
0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试
官网下载地址:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads
本文介绍了如何将OpenCV库移植到ARM平台上,包括编译工具链、依赖库、配置方法以及运行时注意事项。
开源界的图形图像处理项目openCV无疑是优秀的东西,无论对于专业的开发人员或是业余爱好者都非常具有魔力。网上很多教程都是VS2008下配置的,而我自打和VC6.0绝交后就再没怎么碰过Windows的相关开发平台了。本文是在CentOS6.0下OpenCV的安装配置手册,前段时间非了老半天劲儿,熬了N个不眠之夜,最终把所有问题均搞定了,最后运行出结果那一瞬间,那种心情是无法用语言形容的。今儿特此把过程写出来,为新人搭环境节约一些时间。好了,废话不多说。
Windows下安装python2和python3双版本 Python2的Opencv的安装 Python整出的向下不兼容简直是败笔,无奈,还是要处理。 一直都在使用Python2,后来爬虫为了和team统一,使用上Python3。 现在上手图像处理的一下学习,不想用C++,Opencv有Python的接口,还是Python2成熟点,为了后续的出现问题少,还是用Python2吧。
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。OpenCV 的应用领域非常广泛,包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。本篇介绍ARM Linux下OpenCV的移植和简单使用。
今天给我们的小主角安装tensorflow,一直为没舍得让它跑高算力东西,今天安装一下。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
程序运行到这,图片闪退,在cv.imshow()后加入cv2.waitKey()即可
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
1).首先下载opencv for mac安装源文件,http://opencv.org/downloads.html,解压缩
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境,之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python,但python中import cv2仍会报错,无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
1. build-essential 软件包,为编译程序提供必需软件包的列表信息,这样软件包才知道头文件、库函数在哪里。
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。
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,可以运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统上。OpenCV提供了众多语言的接口,其中就包含了Python,Python是一门上手容易、使用起来十分让人愉悦的语言,利用Python学习OpenCV,相信能更快的获得效果。
解决方法:ruby-china源域名已更换,为https://gems.ruby-china.com,而非org
该文章介绍了如何利用C++编写一个简单的CNN,用于图像分类。主要包括了网络架构、数据集准备、模型训练和测试等方面。同时,文章也提到了在遇到某些问题时,如何通过调整代码解决。最后,作者通过一个完整的静态编译脚本,使得CNN可以运行在Linux系统上。
简易安装方式是从库中安装编译好了的Opencv,这种安装方式简单方便,缺点是容易在使用中出现未知bug,比如不能imshow图像,不能读视频文件等(opencv3好像好一点)。
做测试时需要用OpenCV。虽然网络上有大量的关于编译OpenCV的教程,但是还是遇到了问题。因此记录了编译的过程,希望以后能更加顺利。
这里需要下载 opencv 和 opencv_contrib (后者会在 cmake 配置的时候用到), 这是因为 opencv3以后 SIFT 和 SURF 之类的属性被移到了 contrib 中,执行下面两条指令下载 OpenCV3.2.0
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