编译环境:ubuntu16.04 LTS Opencv版本:opencv4.0.1+opencv4.0.1 contribute
本篇概览 这是一篇笔记,记录了纯净的Ubuntu16桌面版电脑上编译、安装、使用OpenCV4的全部过程,总的来说分为以下几部分: 安装必要软件,如cmake 下载OpenCV源码,包括opencv和opencv_contrib,并且解压、摆好位置 运行cmake-gui,在图形化页面上配置编译项 编译、安装 配置环境 验证 环境 环境信息如下: 操作系统:Ubuntu16.04桌面版 OpenCV:4.1.1 注意:本文全程使用非root账号操作 废话少说,直接在新装的Ubuntu16桌面版开始操作 换源
因为工作需要,我想把之前Jetson Orin Nano上OpenCV4.5.4 升级到OpenCV4.8。先到这里下载脚本
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。
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:
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
OpenCV(Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉库,支持所有主流操作系统上的 C++ , Python,和 Java。它可以发挥多核进程和 GPU 加速,用于实时操作。
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
前面我们已经介绍了如何在Windows系统中安装OpenCV 4。虽然本书中程序代码主要在Windows运行,但是相信有一些读者使用Ubuntu系统进行计算机视觉的学习,因此本小节将介绍如何在Ubuntu系统中安装OpenCV 4.1。如果你仅仅是在Windows系统中使用OpenCV 4.1,可以跳过本小节内容。对于Ubuntu版本的介绍这里不做过多的说明,感兴趣读者可以自行查询相关内容,笔者使用的是Ubuntu 16.04,因此将会介绍如何在该系统中安装OpenCV 4.1。可能有读者使用Ubuntu 14.04或者Ubuntu 18.04,不过安装OpenCV 4.0的方法和步骤都是相似的。
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。
首先,OpenCV 有在ubuntu上安装的官方文档:OpenCV: Installation in Linux
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。
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。
本文介绍了如何使用Jetson TX1开发板通过V4L2和OpenCV3.1实现USB摄像头图像的采集和实时显示。首先介绍了V4L2的基础知识和摄像头驱动配置,然后介绍了OpenCV的图像解码和显示功能。最后,通过具体的示例代码展示了如何编译和运行程序,并总结了程序的结果。
本文介绍了Jetson TX1开发笔记(五),主要讲述了使用OpenCV3.1和CUDA7.5,在Jetson TX1上实时图像采集和处理的过程。作者依次介绍了环境搭建、OpenCV3.1编译、CUDA7.5编译、摄像头采集、图像处理、图像显示、以及创建简单的摄像头程序。在编译过程中遇到的一些问题和解决方法也进行了介绍。
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,
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。
用opencv4时,用到了cv::VideoCapture就会出错。编译遇到了下列问题:
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
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。
很多人经常会问我是否有在Ubuntu系统化下开发OpenCV C++应用的教程,其实我一直没有,然后我有几块开发板都是基于Linux的,有Jetson系列的开发板,所以我以前写过一篇文章如何在Jetson开发板上编译OpenCV源码与编译运行OpenCV C++应用程序。我现在还有一块Alxboard开发板是英特尔家族的,安装的是操作系统是Ubuntu20的系统,本身没有自带OpenCV C++支持,所以就用这个开发板给大家演示一下如何在乌班图系统下编译OpenCV4.8源码与如何编译执行OpenCV C++应用。
由于在很多视觉项目的开发、研究过程中,经常会涉及OpenCV不同版本在ubuntu系统下的安装。因此小凡在此简单总结一下两个版本的OpenCV在ubuntu系统下的步骤,方便以后重装系统时快速查看参考。如有不到之处,还请批评指正。
一、安装ubuntu 1、下载ubuntu镜像文件 Download Ubuntu Desktop 2、制作启动光盘 如果是windows操作系统:插入空白dvd光盘,在iso文件上右键,选择“刻录光盘映像” 参考windows7中把ISO文件轻松刻录成光盘的方法(图文教程) 如果是ubuntu系统:Ubuntu14.04系统下,如何将.iso文件刻录到CD/DVD光盘 3、安装 二、搜狗输入法安装 1、参考Ubuntu 16.04 LTS安装sogou输入法详解 注意:fcitx configure未出现
1).首先下载opencv for mac安装源文件,http://opencv.org/downloads.html,解压缩
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
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。
YOLO 算法是非常著名的目标检测算法。从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性:
原文:Github 项目 - OpenPose 在 Ubuntu 的安装 - AIUAI
ROS的官方安装步骤: 1、noetic / Ubuntu 20.04 : http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu 2、melodic / Ubuntu 18.04: http://wiki.ros.org/melodic/Installation/Ubuntu 3、kinetic / Ubuntu 16.04: http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu 一键安装:鱼香ROS提供了一个全面且方便的脚本,可以直接运行来安装系统对应版本的ROS
对于caffe的安装过程,可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe,这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu,到编译caffe,解决各种报错,这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降,仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目,首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好,caffe编译成功即可,不想安装完Ubuntu之后,却电脑没有引导启动项,把网上的方法试了个遍,却仍无法解决。因此听到一种说法是,win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此,决定重新再来,将自己的固态和机械全部初始化,首先在固态上安装Ubuntu16.04,在机械上安装Win10,对于双系统的安装请参照我的另一篇博客:Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意,对于双系统建议先安装Ubuntu,并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。
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。
由于在VSLAM技术研究过程中,经常会涉及OpenCV不同版本在ubuntu系统下的安装。因此小凡在此简单总结一下两个版本的OpenCV在ubuntu系统下的步骤,方便以后重装系统时快速查看参考。如有不到之处,还请批评指正。
0、opencv帮助 Reading and Writing Images and Video 1、如何在python下用opencv同时打开2个摄像头? 参考资料: opencv读取多个摄像头 OpenCV打开两个摄像头的问题 opencv同时开启两个摄像头采集图像 Opencv同时调用两个摄像头 opencv读取并显示两个摄像头 解决办法: 2、无法按space键保存图片:见p34_42managers.py cv2.waitKey()中的参数要设置大一些,如果为1会导致按space键无效,因为来不及,
就像许多开发人员一样,我也经常使用别人的工作成果(Medium 上的文章、GitHub 上的代码等),因此也很乐意与社区分享我的成果。写文章不仅是对社区的一种回报,还可以让你找到志趣相投的人,在一个狭小的领域内得到专业人员的指教,并进一步加深你对研究领域的理解。
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
如今开源生态甚好,享受着便利的同时自然也要承担一些烦恼,每一个开发人员都遇到过各种各样的库的问题,通常都跟版本有关,软硬件的都有,今天有三来随便聊聊怎么应对,仅仅只是个人习惯。
首先,由于本人使用了ROS,因此在安装ROS的时候安装了ros-indigo-destop-full顺便安装了版本2.4.8的opencv,因为ROS里面的一些文件需要依赖于该版本的opencv,例如cv_bridge和image_pipeline。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。
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。
参照官网安装教程即可,其他任何的个人安装攻略都只能是辅助参考。盲从有风险,安装需谨慎。
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。
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。
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项目地址:https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection
基于OpenCV DNN实现YOLOv8推理的好处就是一套代码就可以部署在Windows10系统、乌班图系统、Jetson的Jetpack系统,不用改任何代码,只需要辅助简单的CMake脚本即可。作者基于OpenCV4.8 DNN实现了两个推理类分别支持 OBB旋转对象检测与姿态评估,一键支持windows10、乌班图、Jetpack三个系统上推理部署。
Hello,小伙伴们! 很多小伙伴都在咨询关于如何学习计算机视觉?看完理论,一脸懵逼,感觉看完了,也感觉完了,好像都没看懂! 害,那是因为你没有动手去实践,还没感受到计算机视觉的魅力,就已经被理论
以前装OpenCV都是在自己物理机编译安装,最近部署深度学习模型需要用到OpenCV,但是模型要部署在服务器上,而服务器有很多人一起使用,不能安装在系统环境中(主要我也没有权限安装),有种方案就是在 docker 里面装一个 OpenCV 进行调用。讲道理,我只在 docker 里面装过 web 应用,OpenCV 这种不需要端口映射的还是第一次装,所以就记一下吧。
需要的编译环境 ■ [compiler] sudo apt-get install build-essential
随着去年alphago 的震撼表现,AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR,Face++的开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码。
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