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。
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?
在项目开发过程中,经常需要用到第三方库,需要在QtCreator工程里指定第三库的路径、头文件路径、引用的库名称等等;并且可能还需要编写通用工程针对不同的编译器类型,位数选择不同的库,针对不同的操作系统环境选择不同的库;那么这些条件的区分都可以在QtCreator的pro工程文件里编写逻辑实现。
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,
opencv是一个基于BSD许可发行(也就是俗称的开源)的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS上。由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成的它轻量且高效,并提供了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。是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。
从本节开始之后的几节将介绍关于Android NDK和OpenCV整合开发的内容,本节介绍Android NDK 和 OpenCV 整合开发的环境搭建以及人脸检测项目的运行测试。
解决方案: 修改 caffe_root/cmake/Dependencies.cmake,添加 contrib:
最近还是会有很多学习爱好者问我安装caffe的一些问题,虽然现在TF很是受大家的喜欢,但是还是会有很多学习者用着caffe。为了让更多的人少走弯路,网上也有很多教程,我自己来写一下我以前安转的过程与遇到的问题,可以给那些初学者一些建议,希望采纳,如有不对之处,望指正,谢谢! 第一部分:Ubuntu14.04桌面版下载及安装(我是通过U盘安装的,我用工具是UltraISO--特别好用,网上有很多教程,这个不用太过于详细书写) 第二部分:nvidia-cuda-toolkit下载及安装 CUDA 8.0 Do
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OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库,以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
下载地址 http://www.ffmpeg.org/download.html.
Emgu CV 是.NET平台下对OpenCV图像处理库的封装。也就是OpenCV的.NET版。它运行在.NET兼容的编程语言下调用OpenCV的函数,如C#、VB、VC++等。同时这个封装库可以在Mono下编译和在Linux / Mac OS X上运行。Emgu Cv的优势在于.net非常完美的界面,给用户操作带来非常直观的感觉。Emgu Cv每个版本都有修改一部分函数,在兼容旧版本下做的不是很好。本书主要采用VS2013+EmguCv3.0版本,希望读者也采用相同的版本进行学习,从而避免一些版本兼容上的问题。在国内并不流行Emgu Cv,因此关于Emgu Cv的资料比较少,从而导致了新手学习起来比较费劲,同时使更多想去学习Emgu Cv的人放弃学习,这样的一个恶性循环。
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。
在本文中,我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时(网络摄像头)和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。
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。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
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。
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。
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。
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
看到很多人在小哪吒上编译Opencv,自己也尝试过编译了几次,各位开发者在编译的时候都可能会遇到不同的问题,现将其整理出来方便后面新来的开发者查阅。
SLAM(同步定位和地图绘制)在自动驾驶、AGV 和无人机等各种应用中引起了人们的广泛关注。尽管目前有很多优秀的 SLAM 项目可以参考,但是他们的复杂性(高性能)及依赖性(依赖于许多外部库),使得它们无法移植到简单的平台(例如嵌入式系统)。
最近在学点新东西,教程中主要也是在Linux中使用,对于我这个以前从未接触Linux系统的人来说,正好也是个机会掌握下LInux系统。这篇就是记录在Linux下安装OpenCV的笔记。
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。
需要调用到opencv的什么功能,就在代码头提前引用好对应的头文件。 所有的头文件都可以在include/opencv2/文件夹找到。
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:
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。
据说,网上有人安装了 7 个月才在树莓派上把 OpenCv 安装成功,然后我就想挑战以下,能不能在七分钟内搞定。
在 Markdown 中,你只需要在文本前面加上 # 即可,同理、你还可以增加二级标题、三级标题、四级标题、五级标题和六级标题,总共六级,只需要增加 # 即可,标题字号相应降低。 注:# 和「一级标题」之间建议保留一个字符的空格,这是最标准的Markdown 写法。 使用示例:
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本着尽可能快完成编译和能用则用的原则, 谈谈编译目前最新的OpenCV 4.5.2编译过程.
pip 会 自动 根据 当前所在的环境,为你安装好对应python版本的opencv。非常非常方便。
前言:视频开发库有很多,例如微软的DirectShow;开源库OpenCV,当然OpenCV主要是图像处理,视频部分还是用的ffmpeg, 而且无法解码音频;SDL;大华和海康都有自己的库等等。音视频属于流媒体领域,学习和应用难度大,周期长,容易出现人才断层,公司对应聘者的要求都比较高,让很多人望而却步。很多软件都使用了FFmpeg, 比如:迅雷,腾讯视频,QQ, 微信,QQ音乐,暴风影音,爱奇艺,优酷,格式工厂等。放几张软件目录图大家看看。 QQ客户端
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)。
Opencv大家很熟悉了,经典的图像处理库,Opencv在Windows下安装是很简单的,只需要配置DLL即可。但是在Linux下,因为Linux各种发行版本多种多样,所以我们只有自己通过编译源码的方式来安装Opencv了,源码安装会自动根据你当前的Ubuntu系统中安装的组件来编译Opencv源码,所以说你编译好的这份Opencv库是独一无二的,移到别的地方就不行了哦。
上期我们一起学习了OpenCV中常用的数据类型, 机器视觉算法(第6期)----OpenCV中的基础数据类型 今天我们主要认识一下OpenCV中很重要的几个辅助对象。
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
本文介绍了如何在Windows系统下通过PSCP将文件传输至BeagleBone Black,使用tar.gz格式压缩文件。首先在Windows端使用7-zip将node-opencv-master.zip中的内容提取出来,然后使用tar.gz格式压缩文件,最后通过PSCP传输至BeagleBone Black端。在BeagleBone Black端通过TightVNC Viewer打开终端,使用tar命令解压缩文件。
将图片看成类型为uint8的像素矩阵,因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算,这也被称为像素运算,像素运算包括两种:
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