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。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
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。
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。
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。
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。
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
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
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。
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。
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。
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.
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
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:
这篇博客介绍在Linux中的gcc和g++编译环境下如何使用cmake来编译OpenCV源代码。我基本是按照OpenCV官方的说明文档,一步步地进行的,所以表述不清楚的地方还请参照原文。
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
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。
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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。
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。
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。
编译好的库可直接使用:https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12451302
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。
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
本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现,如何于 Ubuntu 18.04 编译,及使用 Python 接口。
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。
我也不清楚,为啥昨天的文章发了以后掉了3个粉丝,对于我这种18线(可能是180线)的小号主,掉一个粉丝我都很伤心,增加三个我都可以高兴一整天。如果有可能,下次取关前可以给我留一段言,让我知道是为什么?
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
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。
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。
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。
Python调用opencv的原理是:opencv编译出共享库文件,python把这个共享库文件作为一个模块加载并使用。通俗点就是,编译opencv的时候开启python接口选项,编译好了会产生cv2.so(linux下)或者cv2.pyd(windows下)这个共享库文件,python代码中import这个cv2就可以用了。为了能正确import它,往往需要把cv2.so放在python找包能找到的路径下,或者修改PYTHONPATH环境变量让它包含cv2.so所在路径。此外,python的opencv接口中,图像使用numpy数组表示的,所以往往还需要安装numpy、scipy、matplotlib这几个包。
更新系统:在终端中输入 sudo apt-get update 和 sudo apt-get upgrade 以更新您的系统。
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。
上一篇介绍了在window上编译opencv的动态链接库,这一篇介绍在Linux上编译opencv的so库的过程。
记录一下 可行的树莓派 3B+ python3.5+opencv3.4.1下载安装及配置
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。
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。
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
首先先去opencv官网(http://opencv.org/downloads.html)下载linux版本的opencv压缩包,此处下载的opencv3.1版本的。
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。
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。近年来,在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域,opencv都是最火热的应用之一。
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