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，
由于在VSLAM技术研究过程中，经常会涉及OpenCV不同版本在ubuntu系统下的安装。因此小凡在此简单总结一下两个版本的OpenCV在ubuntu系统下的步骤，方便以后重装系统时快速查看参考。如有不到之处，还请批评指正。
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。
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。
由于在很多视觉项目的开发、研究过程中，经常会涉及OpenCV不同版本在ubuntu系统下的安装。因此小凡在此简单总结一下两个版本的OpenCV在ubuntu系统下的步骤，方便以后重装系统时快速查看参考。如有不到之处，还请批评指正。
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？
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。
Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理, 预测分析, 和科学计算, 致力于简化包的管理和部署。 Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。[1]
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。
如今开源生态甚好，享受着便利的同时自然也要承担一些烦恼，每一个开发人员都遇到过各种各样的库的问题，通常都跟版本有关，软硬件的都有，今天有三来随便聊聊怎么应对，仅仅只是个人习惯。
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。
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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。
编译好的库可直接使用：https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12451302
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 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 目前主要用 C++语言开发，它的主要接口也是 C++语言封装，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
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：
从 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 这个网址下载指定的cudnn版本，这里注意如果直接google然后下载的话只是最新版本，需要点击下面的Archived cuDNN Releases才能够找到以前版本的下载，然后选择cuDNN v×.× Library for 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。
本文介绍了在Ubuntu 14.04+CUDA8.0+Anaconda2+Python2.7环境下，使用cmake编译caffe和Pycaffe的详细教程。首先介绍了如何安装Anaconda2，然后说明了编译Caffe所需的依赖库，最后演示了如何在终端使用命令行编译Caffe和Pycaffe。
大家好，今天给大家分享一个ffmpeg加opencv的人脸采集并做出识别的实战项目！
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，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。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
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。
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。
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。
借助 NVIDIA Jetson AGX Xavier 开发者套件，您可以轻松创建和部署面向制造、交付、零售、智慧城市等领域的端到端 AI 机器人应用程序。该套件由 NVIDIA JetPack 和 DeepStream SDK，以及 CUDA®、cuDNN 和 TensorRT 软件库提供支持，可为您提供立即入门所需的所有工具
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库进行数字图像处理，包括图像的读取、显示、保存以及基本的图像处理操作，如直线、圆、矩形、椭圆的绘制，还有文字输入等。此外，还介绍了OpenCV中的绘图函数，包括直线、圆、矩形、椭圆等基本形状的绘制，以及输入文字的操作。
ZXing-CPP是一个用C++实现的开源、多格式一维与二维条形码图像处理库。它最初是从Java ZXing库移植而来的，但经过进一步开发，现在在运行时和检测性能方面有了许多改进。它可以读取和写入多种格式的条形码。包括工业DM码、RQ码、以及其他常见的各种一维条形码。具体支持全部条码格式如下：
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。
Ps: 目前本框架在持续开发中,后续将支持GPU版本.也欢迎有志之士一块维护本框架. 欢迎Star.
一、安装ubuntu 1、下载ubuntu镜像文件 Download Ubuntu Desktop 2、制作启动光盘 如果是windows操作系统：插入空白dvd光盘，在iso文件上右键，选择“刻录光盘映像” 参考windows7中把ISO文件轻松刻录成光盘的方法(图文教程) 如果是ubuntu系统：Ubuntu14.04系统下，如何将.iso文件刻录到CD/DVD光盘 3、安装 二、搜狗输入法安装 1、参考Ubuntu 16.04 LTS安装sogou输入法详解 注意：fcitx configure未出现
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。
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。
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。
官网下载地址：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads
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。
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
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
前面一篇文件 https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/103344658 讲述了如果将多个影像拼接为一个大的影像，本文将讲述 一些上面工具在使用过程中的问题及其优化 1. 问题出现： 首先直接说一下工具上的缺陷： 1.1 该工具依赖的是 x86库，包括opencv 2.4.3 ，cholmod 1.6.0 都是32位的，32和64都会影响工具在处理影像时的性能，比如在处理索尼相机的照片时，分辨率是 6000*4000,20多张照片，在处理到一半时会爆出 申请内存失败的情况。(本地环境为 i5处理器四核，16G内存)，处理索尼相机时每张照片都会申请 6000*4000 字节内存块，直接内存爆出内存申请失败。 1.2 该工具迁移到其他机子上会出现不兼容的问题，应为opencv 底层设计到 GPU，CPU等指令，所以在其他机子上 运行，稍微大一点的图片 都会爆出 内存申请失败的问题。 2. 问题定位： 接下来说一下问题的定位 刚开始一直以为是内存的问题，因为在处理小一点的图片时，是没有问题的。在处理所以相机时才会出现；但是当迁移到其他机子上的时候，当地环境是 200G的内存，任然会报出 内存问题，这个就不是内存问题了。然后网上查询，大部分的解决思路 都是 32与64的不兼容。知其然不知其所以然，最后通过仔细的查看爆出来的原因，才豁然大悟，opencv底层调用到了cpu、gpu的指令，然后opencv对底层32/64的支持并不是很好，也就是说 在64环境下调用32 的指令，会出现不兼容的问题，从而导致频繁的爆出内存问题，到此为止，已经定位的差不多了，爆出内存问题只是表象，底层是msvcp.dll/msvcr.dll的执行。 3. 解决之道： 既然问题已经定位到，那么解决之道又是什么，毫无疑问：从底层实现对64的支持，不依赖32位的相关东西。说白了就一句话：重新编译mosaic的所有依赖库，全部换为 64版本 应该就能解决问题。 4. OpenCV 2.4.9 64位的编译 4.1 OpenCV下载： Opencv库的编译相对来说简单，通过Cmake直接可编译，问题是Opencv的源码获取比较麻烦，通过github获取，在git下载过程中时常会出现git下载失败，原因是github连接到了外网，会有网路断开等情况，所以通过github上查找 opencv来下载 还是比较麻烦的，需要多试几次。好在opencv2.4.9 有可执行程序，直接安装 opencv2.4.9 即可安装 他的源码，这个比较好，一下子全部搞定。 4.2 OpenCV工程生成： 在选择 Visual Studio 编译版本的时候需要注意下，Opencv 有区分 X86，X64 和 IA及RAM的编译，这个需要根据自己的情况进行选择，64位环境下一定选择 X64，因为我用的时候 Visual Studio 2010，所以我选择的是 Visual Studio 2010 X64版本，然后点集 Configure，Generate，OpenProject 即可在 Visual Studio 2010中 打开 Opencv 的工程。 4.3 OpenCV 工程编译： OpenCV 工程打开后，找到 ALL_BUILD工程，选择Debug/Release版本，右键build，这个工程只会生成对应的lib库和dll库，并不会生成头文件。 INSTALL工程，该工程首先会执行ALL_BUILD工程，然后复制相关库(lib/dll)到install下的 lib目录和bin目录，复制指定头文件到 include目录，这个工程满足要求，右键 build ，工程执行完毕后会在install目录下生成include目录，bin目录和lib目录。 4.4 Opencv编译完成 5. Cholmod 3.1.0 64位的编译 5.1 Cholmod的获取 网上关于Cholmod的讲解很少，在网上找了很久，找到了SuiteSparse这个产品，SuiteSparse是一个产品套件，里面包含了很多图像相关的处理库，Cholmod只是其中的一部分，而且SuiteSparse目前代码都是针对Linux下的开发，没有针对Windows做 相关的操作，源码目录下不存在cmaketext.txt 文件，不能在windows下直接编译。难道要全部
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.
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。
下载地址 http://www.ffmpeg.org/download.html.
哈喽，大家好，我是唐国梁（Tommy），从今天开始，我将不定期分享有关目标检测和识别框架的理论和实战的研究心得。感兴趣的朋友，可以留言一起交流学习心得。
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。
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
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。
CVAT 是加州尔湾视频标注工具（http://carlvondrick.com/vatic/）的重设计和重实现版本。它是用于计算机视觉的免费在线交互式视频和图像注释工具。OpenCV 的团队正在使用它来注释具有不同属性的数百万个对象，其中许多 UI 和 UX 决策都基于专业数据注释团队的反馈。
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。
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