主要知识点 OpenCV4Android3.2 SDK介绍与下载 AS2.2与OpenCV3.2集成 程序演示与代码 AS集成OpenCV3.2配置常见错误 OpenCV4Android3.2 SDK介绍与下载 OpenCV是图像处理与机器学习的计算机视觉开源框架，其SDK支持Java、C++、Python、支持在Win系统、Android系统、苹果系统上开发编程。OpenCV3.2是OpenCV的最新Release，包含了大量的缺陷修正与新API使用，一个例子就是在二值化的时候OpenCV2.x对于自动阈
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.org/downloads.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
摘要总结：本文介绍了如何配置Python2.7环境以使用OpenCV3.2，包括安装Python、Numpy、Matplotlib和OpenCV，并提供了在Python2.7环境下安装OpenCV3.2的步骤和示例代码。
2017年8月3号OpenCV社区宣布了OpenCV3.3版本正式发布啦，这个是在OpenCV3.2发布八个月之后，OpenCV社区再次发布新版本，其官方的下载链接与说明见如下： http://opencv.org/opencv-3-3.html OpenCV3.3版本跟之前版本相比较，最显著的改动有如下： 把深度学习DNN模块从扩展模块中移到了主仓中，在OpenCV3.3 版本中可以无需编译即可使用，这也体现出OpenCV社区对深度学习等新技术态度与支持。 支持标准C++11库，这个对广大C++程序员来
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？
1、我直接运行FFD，发现确实报错了。可能是作者用到了OpenCV3.2来编译，而我电脑上装的是4.5版本，只有libopencv_calib3d.so.4.5。我重新下载了3.2.0版本并编译。
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
本文介绍了在Windows10系统下，使用Visual Studio 2013/2015和OpenCV 3.2进行C++程序开发的过程，包括环境的搭建、配置、代码编写和调试。通过引用他人的博客文章，对遇到的问题进行了说明和解决。
cmake -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=..\..\android\android.toolchain.cmake ..\..\..
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
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在之前《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理》和《OpenCV人脸识别之二：模型训练》两篇博客中，已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说，本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 简单说下流程 1、打
也许你是从OpenCV2.4.x系列入门，还是从OpenCV3.x系列入门，对OpenCV一定会留下一个印象：卧槽，太强大了吧！
Android NDK层编译OpenCV代码开发详解 使用Android NDK开发编译OpenCV C++代码，这个在OpenCV4Android开发中会经常遇到的要求，因为OpenCV4Android SDK多数Java代码都是基于JNI调用，如果对于实时性与应用要求比较高的场合来说，多次频繁调用JNI层本身就会导致很大的资源开销，这个时候就需要将全部的处理封装在C++层，在C++中调用OpenCV相关API函数，同时通过在JNI层面定义本地方法，力争做到每次处理图像，只调用JNI一次，这样就会达到比较
前段时间小编的朋友圈几乎被一款微信小游戏霸屏，很多玩过的朋友戏称“根本停不下来”，没错就是“跳一跳”这款小游戏！为什么一款休闲益智的小游戏一夜之间爆红整个微信互联网，小编试玩之后明白了其中的奥秘：入口简单，通过一拉、一点、一按即可快速切入小程序。 这也印证了张小龙曾说的一句话：“好产品要用完即走。”今天小编就为大家奉上有趣、轻松的微信游戏项目，希望大家能够喜欢。如果大家有微信游戏的开源项目，也可以托管到码云上，我们会及时给予推荐。最后，如果你很喜欢以下提到的项目，别忘了分享给其他人噢… 1. 项目名称：微信
2014年VGG发表了一篇基于凸优化的局部特征描述子学习(DLCO)的论文，OpenCV3.2以后在扩展模块中对该论文的完成了代码实现并发布了API支持，提供了基于DLCO的描述子生成支持、基于生成的描述子，可以实现图像特征匹配的对象识别。关于特征描述子学习相关的细节可以看这里：
Android平台上OpenCV 深度网络实现对象检测 自OpenCV3.3发布包含深度神经网络(DNN)模块的SDK以后，OpenCV4Android SDK就开始支持Android客户端使用深度学习实现对象检测，特别是基于SSD的mobilenet网络模型，可以在移动端达到较高的帧率，实时视频对象检测，SSD mobilenet支持20种对象检测。模型的下载可以到本人GIHUB: https://github.com/gloomyfish1998/opencv_tutorial 在data/model目
翻译：陈之炎 校对：顾伟嵩 本文约3200字，建议阅读7分钟本教程的目标是展示如何使用OpenCV的parallel_for_框架轻松实现代码并行化。 目标 本教程的目标是展示如何使用OpenCV的parallel_for_框架轻松实现代码并行化。为了说明这个概念，我们将编写一个程序，利用几乎所有的CPU负载来绘制Mandelbrot集合。完整的教程代码可见原文。如果想了解更多关于多线程的信息，请参考本教程中提及的参考书或课程。 预备条件 首先是搭建OpenCV并行框架。在OpenCV3.2中，可以按此顺序
作者：王抒伟 编辑：王抒伟 算了 爱看多久看多久 零 参考目录： 1.获取图片 2.转换灰度并去噪声 3.提取图像的梯度 4.我们继续去噪声 5.图像形态学（牛逼吧、唬人的） 6.细节刻画 7.找出昆虫区域的轮廓 8.画出轮廓 9.裁剪出来就完成啦 一 第一天： 老师：你知道么，今天有人问了我一个问题。 ~.我：什么？ 老师：他说很难。 ~.我：关于什么的？ 老师：图像处理。 ~.我：喔，你说说看，我确实做了不少图像处理的东西（心里默念，你不知知道你给过我多少图像吗？） 老师：好嘞！在用深度学习的时候，
5.开始、读训练数据、计算平均脸、计算协方差矩阵、计算特征值、特征矩阵、 PAC降维、子空间模型、检测
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在该系列第一篇《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理》文章中，已经下载了ORL人脸数据库，并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。之后对拍的照片进行人脸识别和提取，最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。 1、csv文件的生成 当我们写人脸模型的训练程序的时候，我们需要读取
在科技未达到如此高的境界时，我们应该先关注一下身边的人工智能：Android端身份证识别。为什么我会提到这个名词呢？随着移动终端（智能手机及平板电脑）的普及，几乎人人都有一部手机已经毋庸置疑了。进而也引发了移动应用爆发似的浪潮，各类APP应接不暇：金融类的、办公类的、电商类的等等。这些应用大多会涉及到身份证的实名认证。如果让用户手动输入信息，显然不符合时代背景，必然会流失一大批“粉丝”。
安装GCC：sudo apt-get install build-essential
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
解决方案： 修改 caffe_root/cmake/Dependencies.cmake，添加 contrib:
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记录一下 可行的树莓派 3B+ python3.5+opencv3.4.1下载安装及配置
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。
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)
OpenMVS是三维重建的一个成熟开源框架，综合重建效果和性能，该算法是目前MVS(Multi-View Stereo)相关的所有开源库中最好的一个。该算法的框架如下所示
经常有人在群里问我各种“小”问题： Jetson TX2 显存是多大？ Jetson TX2 开发板的尺寸是多大？给我个孔位图纸 Jetson TX2 支持最大能支持几路摄像头? 这个XX 牌子的摄
（Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明，本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算， 如分别使用不同的显卡进行显示和计算，则可能不适用。）
字符画是一系列字符的组合，我们可以把字符看作是比较大块的像素，一个字符能表现一种颜色（暂且这么理解吧），字符的种类越多，可以表现的颜色也越多，图片也会更有层次感。
JetPack（Jetson SDK）是一个按需的一体化软件包，捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件。JetPack 3.0包括对Jetson TX2 ， Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持。 使用最新的BSP（ 用于Jetson TX1的L4T 27.1，用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 ）自动刷新您的Jetson开发套件，并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所需的最新软件
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/VNJGtNFW6kZ-n8mY1yrH0Q
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》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
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
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
在 Android Studio 中创建一个 Library，将官网下载的 OpenCV 导入后，就可以直接调用 OpenCV 中 Java 类的方法。
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。
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