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。
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。
编译好的ARM版本OpenCV3.4.10文件：OpenCV3.4.10 ARM版
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．
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。
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）。
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。
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。
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
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
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。
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。
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。
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
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
选择到你安装的python3.6.5对应的解释器，这步很关键！然后填好项目名称，然后点击【create】按钮即可。
经过我的实验，下载visual studio2017和visual studio2019都编译失败，如果你们能够成功可以给我留言。这里我选择了visual studio2015版本，并且编译成功。以后再尝试使用新软件吧，也期待使用QT编译成功，走着瞧吧！
编译好的库可直接使用：https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12451302
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