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:
OpenCV2报错:Could not find the Qt platform plugin "cocoa" in "" 一.背景信息 二.错误现象 三.解决方法 一.背景信息 OpenCV是一个
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。
编译好的ARM版本OpenCV3.4.10文件:OpenCV3.4.10 ARM版
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。
QT版本: 5.12.6 (我的程序里主要是QT+OpenCV实现图像处理显示的)
---- 安装opencv有很多种方式,我列出了两种方式。并针对第二种方式进行了详细的安装解释。 从Ubuntu源安装opencv sudo 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 UBUNTU OR DEBIAN UP TO DATE sudo apt-get -y update sudo apt-get -y upgrade sudo apt-get -y dist-upgrad
OpenCV在ubuntu下的编译方法:https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105278882
在最基本的形式和形状中,“计算机视觉”是一个术语,用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么? 好吧,这就是听起来的确切含义。 理想情况下,计算机应该能够通过标准相机(或与此相关的任何其他类型的相机)的镜头看到世界,并且通过应用各种计算机视觉算法,它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象,检测视频馈送中的运动,然后执行更多操作,这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此,要了解计算机视觉的真正含义,最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想,使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是,大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用(尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反)。 但是,尽管如此,在整本书中,我们仍将使用“计算机视觉”一词,因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语,并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样,“图像处理”是 OpenCV 库的模块,我们还将在本章的后续页面中介绍,并且还将在其完整的一章中介绍它。
QT5.12自带的MinGW编译器版本:mingw730_32 与mingw730_64
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.
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)。
以下的操作都要管理员的权限,我可以提前剧透,我应该应该是没有安装上DDS,应该是算安装好了80%的样子。
之前2020年5月写过一次,时隔3年多,有机会再重新写一次。相比之前,应该是有一点儿进步的。之前是使用默认安装路径,所以无需配置共享库的搜索路径。这次是自定义安装路径,略有区别。随着写程序的时间增长,编译开源库时,更加青睐自定义安装路径,方便添加与移除。
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.
Step 1) 安装 DockerStep 2) 准备镜像Step 3) xhost 添加 localStep 4) OpenCV 预览图片Step 5) OpenCV 预览相机结语
目前官网OpenCV最新的版本是4.2.0 ,Windows版本的OpenCV在3.X版本后就不带X86的库,只有X64的库,如果需要X86的库,需要自己下载源码去重新编译。
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
前言:视频开发库有很多,例如微软的DirectShow;开源库OpenCV,当然OpenCV主要是图像处理,视频部分还是用的ffmpeg, 而且无法解码音频;SDL;大华和海康都有自己的库等等。音视频属于流媒体领域,学习和应用难度大,周期长,容易出现人才断层,公司对应聘者的要求都比较高,让很多人望而却步。很多软件都使用了FFmpeg, 比如:迅雷,腾讯视频,QQ, 微信,QQ音乐,暴风影音,爱奇艺,优酷,格式工厂等。放几张软件目录图大家看看。 QQ客户端
平时写的一些示例代码 基本框架,封装,自定义控件等,以后都整理好上传到码云。算是自己的总结,也给需要的朋友提供一个参考。目前是这么多代码,有时间整理了继续传。
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。
作者:陈光 上汽集团 | 高精度地图&环境建模工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 作为一个在公司义务给应届生和实习生培训的“小师”,结合我自己学习的经历,从操作手册的角度,手把手教你“
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。
Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板,于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统,搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU,可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品(Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier),Jetson Nano售价仅需99美元,大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此,一经推出,便受到了广泛的关注。其官网地址为:Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA
计算机视觉是使计算机能够对数字图像和视频有较高了解的技术,而不仅仅是将它们视为字节或像素。 它广泛用于场景重建,事件检测,视频跟踪,对象识别,3D 姿态估计,运动估计和图像恢复。
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
首先说明的是,这个帖子是成功的编译了dll,但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。
win10系统Qt5.9.2配置OpenCV4.5.0库教程(其中OpenCV库已经编译过的,可以直接用)
OpenCv_contrib_4.4.0:OpenCv_Contrib_4.4.0
记录一下 可行的树莓派 3B+ python3.5+opencv3.4.1下载安装及配置
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。
终于实现了在windows下配置Qt和opencv,从刚学opencv尝试,到现在终于配置成功,断断续续经历了一年左右,真实操碎了心。。。走了太多弯路了
因为我安装了VS2015,所以一直是默认VS来编译,但是发现当从VS编译切换到mingw时候,OpenCV的windows版本就无法正确的使用了。这个时候要求首先通过mingw来编译OpenCV的源码,重新生成OpenCV库文件与dll文件。本文就详细记录了这个过程。而且最后通过编译好的OpenCV集成配置QT开发环境,实现了一个简单的测试程序。
Microsoft Azure Edge Robotics团队很高兴宣布面向Windows开发人员的Foxy版本v20201211.0.0.2012290002。
从我接触OpenCV之后,就一直有人不断给我反馈建议我用QT做界面,实现一些功能,听得多了,渐渐的对QT也有一些了解,知道他是可以跨平台,支持各种系统的GUI库。但是我一直没有尝试过,七八月份的跟别人一起做一个项目,我负责算法,别人负责QT界面开发,了解点基础知识。这里要特别说一下,在我的微信好友中有个哥们,是做QT开发的高手,我能很快的搭建好开发环境,写出一个QT+OpenCV最简单的例子,跟他的帮助有很大关系,主要是可以少掉很多坑。我的整个过程可以分为如下几步。
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。
截止至2020年8月,Qt的最新版本是5.15.0,但仍有很多资料是基于Qt4,为了避免大家误入歧途,所以写了这篇文章。
1).首先下载opencv for mac安装源文件,http://opencv.org/downloads.html,解压缩
最近在东软睿道实训搞一个车牌识别系统,所用材料为Qt+opencv+EasyPR,从配环境到成功运行历时几天颇为艰难,这里写篇经验贴,手把手教你~ 作者:张俊怡 2017/7/21 东北大学 俗话说巧妇难为无米之炊,所以得首先准备所需材料: 1、Qt 版本为5.5.1 32位 下载地址为 https://www.qt.io/download/ 2、opencv 版本为3.2.0 下载地址为http://opencv.org/opencv-3-2.html 3、Easy
欢迎学习烛照QT机器视觉软件开发教程,本文为课程附属文档,完整视频教程见文末网站链接。
参考:https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/131262745
来源:知乎 概要:本文详细介绍了自动驾驶汽车的硬件和软件,以及所需要做的准备工作,每个研发者或者准备投身于无人驾驶领域的人都应该好好看一下。 全球有数不清的公司在忙着研发自动驾驶汽车,他们的产品也千奇百怪,不过基本思路和核心技术是类似的,本文详细介绍了自动驾驶汽车的硬件和软件,以及所需要做的准备工作,每个研发者或者准备投身于无人驾驶领域的人都应该好好看一下。 大家都知道智能车(Intelligent Vehicle)是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现
用过Linux的人想必都知道Qt(不是QuickTime,呵呵)这个名称,KDE就是用Qt写的,我也是接触Linux后才认识它的。
新增了五个教程: OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
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本身提供了一些GUI方法,但使用起来仍有局限性。以C++为例,实际应用中我们大多会使用Qt或MFC来编写GUI程序。相较之下,Qt比MFC更易上手且界面样式更丰富,所以越来越多的C++视觉开发者和公司都倾向用Qt做视觉项目的GUI。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引子 我用QT C++写了一个YOLOv5模型推理演示应用,主要包括功能有: YOLOv5+ OpenCV4.5.4 DNN推理演示YOLOv5+OpenVINO2022.1推理演示YOLOv5+ONNXRUNTIME 推理演示 上述三个都CPU版本的推理演示,然后我最终完成GUI演示程序如下图: 支持一些显示选项,例如FPS计算显示,类别显示设置等。后来我又加上了YOLOX的推理演示,跟Faster-RCN
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