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。
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？
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
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。
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。
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。
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。
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 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。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。还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
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。
预计在不久后的将来，人脸识别和身份认证技术将在我们的日常生活中扮演一个非常重要的角色。这项技术为我们开辟了一个全新的世界，它几乎适用于我们生活的方方面面。面部识别/身份认证的使用案例包括安全系统、认证系统、个性化智能家居和家庭护理助理等。
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.
1).首先下载opencv for mac安装源文件,http://opencv.org/downloads.html，解压缩
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。
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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。
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
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0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，Andro
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。
先来说明一下写这篇博客的初衷吧，由于前段时间在和一位大佬的交流之中，他提出了一个建议，说叫我平时可以自己做一些嵌入式开发项目什么的，有极大的利处，我就跟着bi站的老师（华清创客学院）开始学习，但是老师的教程是用虚拟机创建一个linux系统，在进行代码撰写，我在大佬的建议下还是选择了vs配置opencv 的环境进行代码撰写。但是一开始的环境配置就给了我当头一棒，怎么配置都不成，总有一些错误，最后在老师的指导下才配置好，所以，我就写了这一篇文章，希望能帮助到大家。
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
Cmake是跨平台构编译大型项目的工具，配合make工具和编译器我们理论上我们可以编译任何工程。具体的介绍就不多说了，不论是OpenCV还是Pytorch都是用cmake作为构建工具，当然还有很多很多工程项目使用它，这里不进行详细的介绍。
本人一直在做opencv的项目，需要入手一块树莓派来在移动端跑opencv，所以买了一块树莓派4B，然后安装上了系统，开启了曲折的opencv安装之旅。 首先有幸看到子豪兄的视频，还是很好的，所以直接跟着它子豪兄教你在树莓派上安装OpenCV教程安装opencv,但是后来发现各种不可名状的错误，最后发现他的是基于树莓派3B+，环境是python3.5，但是树莓派4B的环境是python4B，所以不能完全使用他的教程。
概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间，已经席卷整个业界，得到众多著名企业的大力支持，其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。下面几个
作者：陈光 上汽集团 | 高精度地图&环境建模工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 作为一个在公司义务给应届生和实习生培训的“小师”，结合我自己学习的经历，从操作手册的角度，手把手教你“
图像处理在计算机视觉和图像识别等领域中扮演着至关重要的角色。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种库供图像处理使用。在本文中，我们将比较两个最流行的Python图像处理库：Python Imaging Library（PIL）和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能，并通过代码实例进行演示。
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。
在之前的某个教程里，我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam（树莓派的相机）。这次，我们将使用你的设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色的物体，像下边的动图里那样：
要想AI学的好，那就得linux系统用的好。放弃windows系统，只用linux系统是你学习AI，或者说做一个合格程序猿的基础。今天就手把手教大家如何在linux系统上配置OpenCV和Caffe，这也是大家在学习过程中，最让人头疼的两个环境。
只要接触一点编程的同学就知道，我一点也没有言过其实。对于学习Python的重要性，这里不再赘述。今天整理的教程，是给零基础的同学入门Python。
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。
darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。
之前和大家分享过一套如何给服务器安装 x2go 桌面，可以实现直接在服务器上debug，直接起飞的方案。对于新手特别友好，例如有时候想要显示图片或者视频等等，都是可以做到的。
环境的配置是基于Anaconda的，没有下载的小伙伴可以自行下载，附一个anaconda下载教程怎么安装Anaconda3[2]
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库，有进行物体识别、图像分割、
对于ROS Kinetic Kame有些功能包已经更新改变，提供关于这些包的迁移注意或教程。主要针对于ROS Jade或Indigo。
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。
在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是Open CV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。
零、简介 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2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby、GO的支持。 简单理解OpenCV就是一个库，是一个SDK，一个开发包，解压后直接用就可以。 由于OpenCV网站及软件都更新了，博客也小小改了一下， windows 下OpenCV的安装部署详细教程
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
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入，学会如何使用 Python 实现一个博客，桌面词典，微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习，将具备独立的Python开发能力。
首先，OpenCV 有在ubuntu上安装的官方文档：OpenCV: Installation in Linux
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。
参考很多文章，以这篇为主：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
欢迎阅读系列教程，内容涵盖 OpenCV，它是一个图像和视频处理库，包含 C ++，C，Python 和 Java 的绑定。 OpenCV 用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌阅读，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
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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