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。
链接：https://pan.baidu.com/s/1_lCvVv8XXcyzOo8c3H5hJw 提取码：u8n3
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OpenVINO自发布以来，依靠其强大的加速性能，在CPU上进行深度学习模型加速优势，迅速受到很多公司与开发者的青睐，但是如何从OpenCV源码编译生成OpenVINO的inferinference engine(IE)加速推理支持的OpenCV版本，一直是很多开发者头疼的事情，很多人都不得不使用OpenVINO官方编译的OpenCV支持版本，无法实现从源码开始的定制化的OpenCV版本编译。本人从2018年12月份开始研究OpenVINO开发技术，上半年也发布一系列的OpenVINO开发技术相关文章，得到了大家热烈响应，今天我们就来很详细的一步一步的教大家如何从OpenCV源码开始在windows10系统下如何编译IE加速版本的OpenCV安装包，并如何配置与测试IE支持之后的OpenCV DNN的卓越性能。
2、安装opencv，我的安装目录是 D:\opencv-4.0.1-vc14_vc15
json文件是比较轻量级的文件，格式简单，使用方便。用来存放信息相比其他方式有自己得天独厚的优势。
《OpenCV源码Android端编译，用时三天，我编了个寂寞。。。》文中介绍了编译OpenCV+Contrib模块的编译，虽然Andorid下编译始终没有获得libopencv_java4.so的库，不过在Windows下编译还是正常的，今天主要介绍人脸特征点的检测功能，就用到Contrib模块中的FaceMarkLBF。
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为最大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
这里不知道会不会有人是真的新手 新新手 不知道怎么 如何建立一个MFC 工程 应该不会吧？ 就是 打开VS 新建项目-MFC -MFC工程-点基于对话框 -和在静态库中使用 然后点击完成 注意啦 命名 都用英文 源码在这https://pan.baidu.com/s/1chRMPK 工具：vs2013，mysql5.7.6 操作系统：win64位 注意啦 我这里是VS2013 你们要是拷贝我的工程在其他版本上可能不能用 这时候只要点击项目 - 属性-配置属性 -右边的工具集 改成你们自
计算机视觉是人工智能最热门的应用领域之一。人工智能技术推动了汽车自动驾驶、机器人以及各种照片处理类软件的巨大发展。目标检测技术也在稳步推进。生成对抗网络（GANs）同样也是人们最近比较关注的一个问题。这些都在向我们展示未来计算机视觉领域的发展前景是多么的不可限量。
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。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
1).首先下载opencv for mac安装源文件,http://opencv.org/downloads.html，解压缩
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。
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。
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。
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
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。
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。
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。
这一步非常重要，如果是缺少某个依赖文件，编译 过程也不会出错，但是在使用 opencv 函数的时候就是提示错误，只能删了重新编译，非常的坑。 所以一定要先下载依赖文件。
这些依赖包包括了构建OpenCV库所需的编译器、开发工具、图像和视频处理相关的库。
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。
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。
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。
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。
这里不知道会不会有人是真的新手 新新手 不知道怎么 如何建立一个MFC 工程 应该不会吧？ 就是 打开VS 新建项目-MFC -MFC工程-点基于对话框 -和在静态库中使用 然后下一页将关于对话框
需要的有两个部分：opencv 和opencv_contrib 这两个部分选择相同的版本，opencv_contrib是opencv的扩充．
2018/3/5更新 在另一台电脑上通过编译源代码的方法无法成功安装，网上找到了更简单的方法
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
开课之前，我们先给大家讲讲Opecv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（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。
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。
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：
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。
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。
关于maven中央仓库 作为一个java程序员，对maven中央仓库https://mvnrepository.com/自然是非常熟悉的，毕竟咱们的应用依赖的jar大部分都来自此处，如果您想把自己开发的java库也托管在上面，让大家像使用Jackson、Spring那样轻松简单的使用您的jar，就请随本文一起操作吧； 先看看效果，下图是我发布的java库在中央仓库的搜索结果： 📷 前提条件 由于sonatype官方会要求您在github创建一个仓库（仓库名由sonatype官方指定，以此验证您是否有gith
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
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，
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编译好的库可直接使用：https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12451302
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.
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
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它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提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。
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