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  • 【opencv】安装opencv

    pip install opencv-python若pip不能正常使用,则去 清华大学镜像站 中找到最新版的opencv包(.whl文件),下载之。=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=usrlocal ..make -j32sudo make install判断安装成功pkg-config --modversion opencv
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  • OpenCV配置——在Linux中使用OpenCV

    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。1.依赖包安装依赖包包括在编译的时候要用到一些软件,像gcc,cmake;还有一些是下载opencv需要的工具,像Git;还有一些编译opencv所必需的,像ffmpeg 或libav ;还有一些是可选的包等等用cmake编译OpenCV下载完源代码后,就可以用cmake来编译OpenCV了。解压下载得到的opencv包,然后进入包目录,在下面进行操作。在gccg++编译时使用opencv在g++里面编译使用了opencv库的程序时,只需要在后面添加pkg-config opencv --cflags --libs即可,如下例子:g++ -o mainmain.cpp`pkg-config opencv --cflags --libs`以上就是Linux环境下使用OpenCV的一些总结。
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  • OpenCV配置——在Visual Studio中使用OpenCV

    生成独立的OpenCV配置属性表我们的目标是通过操作生成一个单独的OpenCV配置属性表,然后将其导出保存起来,将来在需要用到OpenCV的程序中,直接导入这个保存的属性表即可。在属性页上,点击链接器->输入->附加依赖项,在里面添加附加依赖的lib文件: opencv_calib3d2411d.lib opencv_contrib2411d.lib opencv_core2411d.libopencv_features2d2411d.lib opencv_flann2411d.lib opencv_gpu2411d.lib opencv_highgui2411d.lib opencv_imgproc2411d.libopencv_legacy2411d.lib opencv_ml2411d.lib opencv_nonfree2411d.lib opencv_objdetect2411d.lib opencv_ocl2411d.libopencv_photo2411d.lib opencv_stitching2411d.lib opencv_superres2411d.lib opencv_ts2411d.lib opencv_video2411d.lib
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  • OpenCV相关资料

    更多 OpenCV 介绍请参考百度百科:https:baike.baidu.comitemopencv10320623一、OpenCV官网https:opencv.org OpenCV: Open SourceComputer Vision LibraryHomepage: http:opencv.orgDocs: http:docs.opencv.orgQ&A forum: http:answers.opencv.orgIssuetracking: http:code.opencv.org二、OpenCV源代码下载opencv-4.4.0-vc14_vc15.exe-sourceforge下载https:github.comopencvhttps:github.comopencvopencv三、相关网站http:www.opencv.org.cnOpenCV中文网站(OpenCV China)http:www.opencvchina.comhttp:opencv.jp四、OpenCV Release软件下载OpenCV 4.4.0如下图所示: ?
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  • Differences between OpenCV JavaCV and OpenCV4Android

    OpenCV,JavaCV以及OpenCV4Android之间的关系 最近我在考虑是否要改变XFace项目的技术方案,经过一番调研后我得到下面的结果。本文将介绍OpenCV,JavaCV以及OpenCV for Android(以下简称OpenCV4Android)之间的区别,并以一个人脸识别的Android应用为例,详细介绍可以采用的实践方案。,JavaCV,OpenCV4Android(1) JavaCV和OpenCV4Android没有关系OpenCV是C++版本的开源计算机视觉库;JavaCV是对OpenCV的Java封装,开发团队和OpenCV开发团队没有关系;OpenCV4Android也是对OpenCV的封装以使其能够应用于Android平台,开发团队是OpenCV开发团队的一部分,也就是OpenCV4Android和JavaCV没有任何关系The philosophy of android-opencv (and of the OpenCV team as general) is to make OpenCV run on Android
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  • OpenCV框架介绍

    2009年对OpenCV产生重大影响OpenCV2.0正式发布,它的最大的一个变化是添加C++接口,把OpenCV中很多C语言的数据和API进行了优化。2012年 OpenCV正式被非盈利组织OpenCV.org接管、维护用户与开发者社区网站。当前OpenCV本身新开发的算法和模块接口都是基于C++产生。操作系统支持OpenCV支持几乎所有主流的OS系统上应用开发。OpenCV社区的开发者人数也不断增几何级增加,随着OpenCV开发包支持的语言增加,越来越多Android开发者、Python开发者加入OpenCV学习的阵营。社区支持www.opencv.org;最新版本-OpenCV 3.1.0http:opencv.orgopencv-3-1.html
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  • Develop with OpenCV on Mac

    本文介绍如何在Mac OS X上进行OpenCV项目的开发,尝试的开发工具有Xcode(版本是4.6.1)和Eclipse,使用的OpenCV版本是2.4.6。如果只是需要OpenCV的相关头文件以及动态库,请直接执行brew install opencv(如果安装了Homebrew的话),如果不行,请看下面的OpenCV源码编译安装过程。opencv_imgproc opencv_highgui opencv_ml opencv_video opencv_features2d opencv_calib3d opencv_objdetectopencv_contrib opencv_legacy opencv_flann6.重新build项目即可。$OpenCV_DIR..datahaarcascadeshaarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml .cmake -G Xcode -D OpenCV_DIR=$OpenCV_DIR
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  • opencv2.4.9:为caffe编译精简的opencv_core,opencv_imgproc,opencv_highgui全静态库

    编译caffe时用到了opencv,其实caffe只用到OpenCV很小一部功能 ,具体就是opencv_core,opencv_imgproc,opencv_highgui三个库,用于图像读写,如果能将这个三个库全静态编译=off # 以下BUILD_opencv_XXXX选项用于选择或反选指定的opencv模块 -DBUILD_opencv_calib3d=off -DBUILD_opencv_contrib=off-DBUILD_opencv_features2d=off -DBUILD_opencv_flann=off -DBUILD_opencv_gpu=off -DBUILD_opencv_java=off -DBUILD_opencv_legacy=off -DBUILD_opencv_ml=off -DBUILD_opencv_nonfree=off -DBUILD_opencv_objdetect=off -DBUILD_opencv_ocl=off -DBUILD_opencv_photo=off -DBUILD_opencv_python=off -DBUILD_opencv_stitching
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  • opencv报错

    empty() in function cv::CascadeClassifier::detectMultiScale一般为xml(比如分类器)文件路径出错,建议参考网上路径错误二:Python openCVimread(1.png,0),读取的是灰度图,如果再转换灰度图ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB)则会出现报错2、读入的图像没有分配空间,比如以opencv打开摄像头时,如果检测到某帧图像为空,或者opencv读取图片的路径有误(不能读取图片),也会出现该报错。contours, h = cv2.findContours(skin, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)就不报错了,报错的原因是因为.findContours函数,opencv3是三个返回值,opencv2是两个返回值,但是自己为什么突然报错,猜测可能跟我重装了anaconda有关系。
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  • OpenCV(JavaCV)与OpenCV(C C ++接口)

    我只是想知道在使用JavaCV而不是OpenCV的C C ++实现时,在给定的一组机器上是否会有相对显着的速度性能优势。如果我错了,请纠正我的错误,但我的理解是,opencv的c c ++实现更接近机器,因为OpenCV的Java实现(JavaC)会有速度性能劣势(以毫秒为单位)一个虚拟机将您的源代码转换为字节码,然后转换为机器码
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  • 【从零学习OpenCV 4】了解OpenCV的模块架构

    经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。本节将带读者了解OpenCV 4.1的模块架构,介绍每个模块的主要功能。打开OpenCV 4.1的文件夹,在“...opencvbuildinclude”文件夹中只有一个名为opencv2的文件夹。这里需要再次重点说明,在OpenCV 4之前的版本中,该文件夹下有opencv和opencv2两个文件夹,而在OpenCV 4中将两者整合成opencv2一个文件夹。打开opencv2文件夹就可以看到OpenCV 4.1的模块架构,如图1-20所示。?通过对OpenCV 4.1的模块构架的介绍,相信读者已经对OpenCV 4.1整体架构有了一定的了解。
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  • centos opencv + python

    opencv + python 配置Table of Contents1. Installing OpenCV from source 1.1.OpenCV comes with supporting files for image formats like PNG, JPEG, JPEG2000, TIFF, WebP etc.you want to get latest libraries, you can install development files for these formats.1.4. install OpenCV1.5. test.py1 Installing OpenCV from source1.1 We need CMake to configure the installation, GCC for compilationinstall opencv-devel (opencv 开发包,含有头文件, for c++)1.5 test.pyimport cv2import numpy as np img = np.zeros
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  • 【opencv】cv头文件

    常见头文件:#include opencv2corecore_c.h#include opencv2corecore.hpp#include opencv2flannminiflann.hpp#includeopencv2imgprocimgproc_c.h#include opencv2imgprocimgproc.hpp#include opencv2photophoto.hpp#include opencv2videovideo.hpp#include opencv2features2dfeatures2d.hpp#include opencv2objdetectobjdetect.hpp#include opencv2calib3dcalib3d.hpp#include opencv2mlml.hpp#include opencv2highguihighgui_c.h#include opencv2highguihighgui.hpp#include中已经包含了OpenCV中各模块的头文件,所以也可以只引用该头文件:#include ----参考文献 OpenCV概要介绍 OpenCV学习(3) OpenCV框架
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  • 【从零学习OpenCV 4】Windows系统中安装OpenCV 4

    经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。1 01下载和安装OpenCV SDKOpenCV SDK获取非常简单,通过搜索引擎可以直接搜索到OpenCV官网,在官网中找到Releases选项,里面会有历史发布的OpenCV各个版本,找到OpenCV图1-1 OpenCV 4.0版本安装包下载区域下载完成后得到“opencv-4.1.0-vc14_vc15.exe”文件,便可以开始安装过程。由于笔者电脑安装了多个版本的OpenCV,为避免混淆,单独创建一个名为opencv4的文件夹,解压到H:opencv4。选择好路径后点击【Extract】按钮,便可以等待解压过程的结束。为了测试OpenCV,我们将项目名称修改为opencv4_test,存放在F:opencv内,如图1-4所示。 ?
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  • Ubuntu 16.04 Install OpenCV

    从Ubuntu源安装opencvsudo apt-get install libopencv-dev python-opencv从opencv官方源代码安装1.安装opencv所依赖的包 # KEEP和opencv_contrib源代码 wget -O opencv.zip https:github.comopencvopencvarchive3.2.0.zipwget -O opencv_contrib.ziphttps:github.comopencvopencv_contribarchive3.2.0.zipunzip opencv.zipunzip opencv_contrib.zip3.为opencv:opencv第三方的模块。__version__#如果提示正常代表安装成功7.删除源包 rm -rf opencv opencv_contrib opencv.zip opencv_contrib.zip
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  • OpenCV环境搭建(一)

    numpy:是一个定义了数值数组和矩阵类型和它们的基本运算的语言扩展,OpenCV引用了numpy模块,所以安装OpenCV之前必须安装numpy。本文安装python模块使用的是.whl文件安装的。三、安装OpenCV同样安装OpenCV模块和numpy方式类似,实现去网站下载OpenCV对于的.whl版本压缩包,网址:https:www.lfd.uci.edu~gohlkepythonlibs#opencv 本人下载的版本是:opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 64位系统对应python3.6的,下载到d盘根目录。第2步,启动命令窗体运行 pip install d:opencv_python-3.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 窗体显示:Processing d:opencv_python__version__) # 输出:3.4.1上面我们简单的打印了OpenCV的版本号,如果能正常输出不报错,说明我们已经把OpenCV的python环境搭建ok了。什么?
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  • OpenCV环境搭建(一)

    numpy:是一个定义了数值数组和矩阵类型和它们的基本运算的语言扩展,OpenCV引用了numpy模块,所以安装OpenCV之前必须安装numpy。本文安装python模块使用的是.whl文件安装的。三、安装OpenCV同样安装OpenCV模块和numpy方式类似,实现去网站下载OpenCV对于的.whl版本压缩包,网址:https:www.lfd.uci.edu~gohlkepythonlibs#opencv 本人下载的版本是:opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 64位系统对应python3.6的,下载到d盘根目录。__version__) # 输出:3.4.1上面我们简单的打印了OpenCV的版本号,如果能正常输出不报错,说明我们已经把OpenCV的python环境搭建ok了。什么?install opencv-python 使用命令:python3,进入python脚本执行环境,输入代码查看OpenCV版本: ``` import cv2  cv2.
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  • 【从零学习OpenCV 4】opencv_contrib扩展模块的安装

    经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。首先需要在GitHub上获取与自己OpenCV版本相匹配的opencv_contrib安装包,为节省读者寻找安装包的时间,本书资源的3rdparty中提供了opencv_contrib 4.0和4.1两个版本的安装包首先找到“BUILD_opencv_world”和“OPENCV_ENABLE_NONFREE”这两个变量,在变量后面的方框内打上“√”。按照前面介绍的配置OpenCV环境的方式配置即可。从零学习OpenCV 4往期推荐【从零学习OpenCV 4】Windows系统中安装OpenCV 4 【从零学习OpenCV 4】4Ubuntu系统中安装OpenCV 4
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  • OpenCV有多酷?

    OpenCV是用C++编写的。你还可以为OpenCV使用Python包装器。OpenCV还具有与Java和MATLAB的接口,并且受Windows、Linux、Android和macos的支持。?OpenCV神奇的深度学习OpenCV的深度学习模块被称为DNN。重要的是要理解DNN模型并不是一个成熟的深度学习框架。我们无法训练任何深度学习网络。没有反向传播,所以没有学习发生。DNN模块的OpenCV支持Caffe、TensorFlow、Torch、Darknet和ONNX格式的模型。由于OpenCV的深度神经网络实现不依赖于一个框架,因此没有该框架的限制。另一个优点是,由于这是模型的内部表示,因此OpenCV开发人员可以有办法来优化和加速代码。随着OpenCV实现了自己的深度学习实现,这将外部依赖性降低到最低。加载模型后,它们将转换为OpenCV中的内部表示形式,这与Caffe非常相似。如果我们转到OpenCV网站,我们可以看到它支持几个基本的神经网络层。所以可以看到卷积和反褶积。
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  • OpenCV 3.2正式发布

    2016年12月23号OpenCV社区宣布了OpenCV3.2版本正式发布,这个是在OpenCV3.1版本发布一年以后再次升级。在3.2版本中有总数超过数千个的改进与修正,是OpenCV3.x系列中最重要的一次发布。同样OpenCV3.2版本SDK支持Windows、Mac OS、Andoird与IOS。其官方下载地址链接见如下:http:opencv.orgdownloads.html其中有778+192个PRs被被整合到OpenCV3.2和扩展模块版本中有总数348个错误修正与69需求改进到3.2版本中有总数47个错误修正与14个需求改进到3.2扩展模块中去还导入了11个GSOC2016项目,其中有9个已经被集成到OpenCV3.2中,另外2个还在等待处理中。
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