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。
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。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
1).首先下载opencv for mac安装源文件,http://opencv.org/downloads.html，解压缩
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。
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。
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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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.
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。
Sentry是一家开源公司，提供了一个应用程序监视平台，可以帮助您实时识别问题。 在这里，我们涵盖了有关产品，平台集成和自托管Sentry的所有内容。【通俗讲的讲】我们可以使用Sentry平台实时地监控我们的应用或服务、并且可以收集相关运行时错误或异常日志信息，在第一时间将错误信息推送至我们的后台或邮件组等。这样不仅能主动帮我们第一时间发现线上问题，而且很好的保留了异常发生时的“现场”，更有助于我们快速定位问题根源，提高解决问题的效率，逐步提高产品的稳定性和用户体验。
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。
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。
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
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。
Welcome to the Sentry documentation. Sentry is an open-source company,providing an application monitoring platform that helps you identifyissues in real-time. Here we cover everything about the product, the platform integrations, and self-hosted Sentry.欢迎使用Sentry文档。Sentry是一家开源公司，提供了一个应用程序监视平台，可以帮助您实时识别问题。在这里，我们涵盖了有关产品，平台集成和自托管Sentry的所有内容。【通俗讲的讲】我们可以使用Sentry平台实时地监控我们的应用或服务、并且可以收集相关运行时错误或异常日志信息，在第一时间将错误信息推送至我们的后台或邮件组等。这样不仅能主动帮我们第一时间发现线上问题，而且很好的保留了异常发生时的“现场”，更有助于我们快速定位问题根源，提高解决问题的效率，逐步提高产品的稳定性和用户体验。
将图片看成类型为uint8的像素矩阵，因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算，这也被称为像素运算，像素运算包括两种：
include/autoconf.mk中COFIG_LOAD_ADDR=0x40008000
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。
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。
用opencv4时，用到了cv::VideoCapture就会出错。编译遇到了下列问题：
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
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。
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
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。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
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。
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。
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．
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。
编译好的库可直接使用：https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12451302
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，
我的C语言是自学的，这些年看过不少教材。 下面，我对其中一些教材做个点评。 1. How to Think Like a Computer Scientist: C version 这是我读过最易懂的
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