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。
本文介绍win7和win10系统下通过Anaconda配置基于python语言的机器视觉编程环境(博主测试了两个系统下的安装基本相同),主要内容包括:
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.
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)。
在项目的主目录下./build.gradle替换build tools,使用gradle-experimental,如下
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点: 它基于openCV这个开源库,这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文,例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下,字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外,还有以下其他平
首先,让我们看一下官网:https://pjreddie.com/darknet/
OpenCV于1999年由Gary Bradsky在英特尔创建,第一个版本于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky,管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年,OpenCV被用在Stanley上,该车赢得了2005年的DARPA大挑战。后来,在Willow Garage的支持下,在Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky的领导下,它被积极地继续进行开发。现在,OpenCV支持与计算机视觉和机器学习有关的众多算法,并在日渐扩大。
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。
对于刚接触iOS图形相关框架的小白,有一些图形框架在字面上和功能上非常容易混淆。这里旨在总结一下各种框架,区分它们的概念和功能,以作日后进一步细分学习的指引。因而,本文并不会针对具体框架作详解,只作区分引导,读者可自行选择方向继续深造。为此,笔者总结了一张各种框架关系图,如下所示:
这个超低成本的小相机是在V851se上移植使用全志在线开源版本的Tina Linux与OpenCV框架开启摄像头拍照捕获视频,并结合NPU实现Mobilenet v2目标分类识别以及运动追踪等功能…并最终实现功能完整的智能小相机。
1).首先下载opencv for mac安装源文件,http://opencv.org/downloads.html,解压缩
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(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。
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。
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、
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
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)。
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。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
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。
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
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在计算机视觉领域,OpenCV是一款广泛使用的开源库,用于图像处理和计算机视觉任务。当你开始使用OpenCV时,了解如何创建和显示窗口,以及加载和保存图片是至关重要的基础知识。本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作,帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。
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。
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。
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。
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。
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
几乎所有的操作系统的文件管理均使用目录树来管理文件和目录。目录树结构是在一个大的目录结构下存放其他目录或者文件,然后在目录中又存放文件或者目录,一层一层,类似于树的结构。
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。
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。
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
TSN是”temporal-segment-networks”的简称,是视频动作识别任务里面当前最好的方法。虽然这个结构是在ECCV2016的论文里面提出来的,代码也放出来挺长时间了,但是这个项目里面集合了Caffe, OpenCV,CUDA,CUDNN等几大神坑项目,不同版本之间的依赖、选择等问题很麻烦,因此我之前编译了好几次都没有能够编译成功。这次花了近一天的时间来重新编译了一下整个项目,虽然还是有些问题,例如MPI编译没有通过,CUDA8貌似不支持,CuDNN v5好像也不支持,但最后总算是编译通过,可以运行了。所以记录一下整个的过程,期望对自己和别人能够有所帮助。
前言 笔者看了一些NDK的项目。一些教程不是HelloWord就是直接整FFmpeg或OpenCV,可谓一个天一个地,而且目录结构和Android3.5的默认结构并不是太一致,一直没找到什么合心的文章。故写此文连接这天地,来总结一下在NDK开发之前你应知道的东西。 ---- 在此之前,先划分三类人,如果不认清自己是什么角色(垃圾)就去玩NDK,你会很糟心: user : 纯粹.so链接库使用者(伸手党) creator : 纯粹ndk开发者,创作.so链接库(创作家) designer : 在现
在树莓派或者jetson nano这种非主流ARM架构的系统上安装这些opencv torch等等一系列的软件真的是很烦恼!
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。
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。
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。
代码发布在github中https://github.com/luyishisi/The_python_code.git文件夹是face-gensui
填一个之前的坑啊,本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测,当初也有朋友问我如何在Windows之下尝试使用libtorch,当时因为时间关系没有去看,后来就给忘了…现在有时间了当然要尝试一下~
我们希望在汇集行业领先的预训练模型,减少开发者的重复研发成本,提供更加绿色环保、开源开放的AI开发环境和模型服务,助力绿色“数字经济”事业的建设。 ModelScope平台将以开源的方式提供多类优质模型,开发者可在平台上免费体验与下载使用。
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。
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