编译OpenCV3.3源码生成Android SDK 最近因为工作需要，需要在Android平台上编译OpenCV与其扩展模块生成Android SDK，之前因为有编译过OpenCV相关的Android...如果有了就不用，配置JAVA_HOME到环境变量 下载安装ANT，如果有就不用下载，配置ANT_HOME到环境变量 http://ant.apache.org/bindownload.cgi 下载并解压OpenCV3.3...https://opencv.org/opencv-3-3.html 下载并解压OpenCV3.3匹配的扩展模块 https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive
OpenCV3.3 深度学习模块-对象检测演示 一：概述 OpenCV3.3 DNN模块功能十分强大，可以基于已经训练好的模型数据，实现对图像的分类与图像中的对象检测在图像与实时视频中，上次发的一篇文章介绍了
一、模糊方式以及每种方式的使用场景 模糊操作方式： 均值模糊：一般用来处理图像的随机噪声 中值模糊：一般用来处理图像的椒盐噪声 自定义模糊：对图像进行锐化...
DNN模块介绍 在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中，当前DNN模块最早来自Tiny-dnn，可以加载预先训练好的Caffe模型数据，OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载...下面我们就以OpenCV3.3 使用Caffe的GoogleNet数据模型为例，实现对图像常见分类，OpenCV3.3的DNN模块使用的模型支持1000种常见图像分类、googlenet深度学习网络模型是...文本文件只有你下载了OpenCV3.3解压缩之后就会在对应的目录发现。
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...升级与优化了IPP与SSE等加速模块与指令，所以OpenCV3.3更加快了。 新增了716个 PULL Request与 修改了超过500多个代码缺陷。...其它更多的改动可以参考修改日志 https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog SDK支持： OpenCV3.3版本同样支持Android、IOS、Mac
本节主要讲解图像的一些基础知识，以及图像的加载和获得属性，最后将会学到 OpenCV 摄像头的简单使用。
所以卸掉opencv2.4.8再装opencv3.3（因为有些代码需要用到opencv3）貌似不明智。...故我们在原有的opencv2.4.8的版本基础上安装opencv3.3，因此这里涉及到了ubuntu多版本opencv共存问题。...使用命令查看当前的opencv版本： pkg-config --modversion opencv 而我的系统自带的是opencv-2.4.8 安装opencv3.3 –首先下载新版本的opencv安装包...make sudo make install 在这里，opencv3.3的安装目录放在了/usr/local/opencv331文件夹，同时注释了和CUDA相关的部分（当前安装的CUDA7.5，在编译的时候编译不过去...配置 当你使用的是cmake工具时，在CMakeLists.txt中加入路径即可使用opencv3.3，如下图： ?
本文就是开篇之作，“工欲善其事，必先利其器”，做Python开发推荐使用PyCharm IDE，如果之前没有接触过Python，建议直接使用Python3.6 + OpenCV3.3这两个最新版本，既然选择学习...工具的版本信息如下： python-3.6.2-amd64.exe pycharm-professional-2017.2.3.exe 如果一切顺利，你的Python语言开发环境与IDE就准备好啦，下面就是安装OpenCV3.3...但是这显然不是初学者的好选择，Python3支持pip方式自动安装第三方开发包，我们只要打开windows下面的命令行工具，输入如下命令： pip install opencv-python 安装最新的OpenCV3.3...开发包 pip install opencv-contrib-python 安装最新的OpenCV3.3扩展 如果你不想安装扩展模块，只运行第一行命令即可，安装完显然如下： ?...到这里就说明开发环境Python3.6 + PyCharm IDE + OpenCV3.3已经正确搭建了，下面就可以开始学习OpenCV的各个相关模块与知识点了。
一、所需软件 本教程需要一下软件： PyCharm 2017.2.3 （其他版本也可） OpenCV 3.3 Python 3 Windows 7以上版本 二...
用C++开发 安装环境：Windows8 安装的OpenCV版本：OpenCV3.3 安装所需的其他软件：VS2015 用Python开发 使用命令： pip install opencv-contrib-python
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 缘由 自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后，OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测...使用OpenCV DNN模块人脸检测的tensorflow量化8位模型 opencv_face_detector_uint8.pb权重文件 opencv_face_detector.pbtxt配置文件 OpenCV3.3
C++版本： 我使用的win10系统+VS2017+编译安装Opencv3.3以上版本 VS2017新建工程 配置引用Opencv目录和库，可以看我opencv专栏文章配置 处理流程和上面一样，上代码
很多人可能还在用OpenCV2.4.9, OpenCV2.4.13或者OpenCV3.1, OpenCV3.2，还有很多人没有尝试过OpenCV3.3。
\_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_': test\_dnn\_module() ofrw1zcemf.jpg C++版本我使用的win10系统+VS2017+编译安装Opencv3.3
从上图中我们看到原作者用到的是opencv3.3，而我现在已经改为最新的OpenCV4.1了，所以我们直接不再采用他的CMakeList文件，把《OpenCV4Android中NDK开发（一）--- OpenCV4.1.0
Python OpenCV像素操作 环境声明 ： Python3.6 + OpenCV3.3 + PyCharm IDE 首先要引入OpenCV和Numpy支持，添加代码如下： import cv2 as
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
OpenCV基于残差网络实现人脸检测 OpenCV3.3版本第一次把深度神经网络(DNN)模块引入到正式发布版本中，最新的OpenCV3.4中DNN模块发布了两个必杀技，一个支持Faster R-CNN
需要说明的是，本文的代码基于 OpenCV3.3 和 python2.7 版本编写。 如何制作渐变效果？ 我的思路是先创立一幅透明的图像，然后在透明的图像上进行像素点颜色值的操作。 ?
OpenCV DNN 人脸检测 从OpenCV3.3版本后开始引入，算法出自论文《SSD: Single Shot MultiBox Detector》（https://arxiv.org/abs/1512.02325
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
