跨平台：OpenCV支持多个操作系统和平台，包括Windows、Linux、Mac OS、Android和iOS，使其在多种设备上具有广泛的适用性。...跨平台支持：TensorFlow支持在多个平台上运行，包括桌面系统、服务器和移动设备，并且可以利用GPU和TPU进行加速。...因为我是边摸索边安装，所以没有一次性全部安装这些库，你可以全部浏览完本节内容后一口气安装。用到的库及介绍：库名称介绍Flask一个轻量级的Web框架，用于构建Web应用程序和API。...运行网页双击运行，刚刚创建的test.html文件，效果如图：上传左右图片，点击对比：可以看到两只品种明显不同的狗相似度为0。...通过本文的示例代码，你可以快速搭建一个图像识别和比较系统，并根据需要进行进一步的优化和扩展。如果在实现过程中遇到问题，请随时联系我获取更多帮助。
# Debian/Ubuntu sudo apt-get install ant # CentOS sudo yum install ant 比如：我在腾讯云轻量应用服务器的Debian系统上安装ANT...我建议不要动系统的Python3，macOS和Linux都安装Anaconda，用Anaconda的Python3比较好。...导入Python 首先我们看看怎么导入到Python，在未导入前，是这样的： [导入失败] 主要是，我们的OpenCV对应编译的Python3库文件地址在：/usr/local/opencv/lib/python3.8...不过，比较奇怪的是，我这里报的信息有些奇怪，可能是我JDK版本的问题，建议大家用JDK8： [运行信息] 卸载OpenCV 卸载OpenCV很简单，我们重新进入OpenCV源码目录内的build文件夹，...运行： make uninstall all 之后，OpenCV就会自动卸载完成： [卸载OpenCV] 如果你已经删除源码文件夹，可以直接删除OpenCV编译安装目录，本文是：/usr/local/opencv
[3] - 自定义 OpenCV 版本： 在OpenPose 配置中，如果是从源码编译安装的 OpenCV，导致 OpenPose 不能找到 OpenCV路径，则可以手工指定 OPENCV_DIR 路径...此时有几种场景: Caffe 可以是用户自定义安装的版本；或者是在 OpenPose 中集成的 Caffe 版本....场景1 - Caffe 未安装，OpenCV 采用 apt-get安装 cd build cmake .....场景3 - OpenvCV 已安装 如果 Caffe 未安装，但 OpenCV 已安装： cmake -DOpenCV_INCLUDE_DIRS=/home/"${USER}"/softwares/opencv...默认 CPU 版本在 Ubuntu 上大概每秒 0.2 张图像(比 GPU 版本慢 ~50X ). MKL 版本能够提升 2X 的速度，每秒 ~0.4 张图像. 2.8.
位系统上安装 OpenCV（自 2006 年底以来，所有 Mac 新硬件），请运行： $ brew install opencv 或者，要在 32 位系统上安装 OpenCV，请运行： $ brew install...由于 OpenCV 使用摄像机驱动程序和媒体编解码器，因此在多媒体支持较差的系统上，使其所有功能正常工作可能会很棘手。 在某些情况下，可能需要重新配置或重新安装系统包才能兼容。...例如，在 Mac 上，可能是为 MacPorts Python 安装了 OpenCV，但我们正在使用系统的 Python 运行脚本。 返回并查看有关编辑系统路径的安装步骤。...在这样的不同用例中，我们可以真正研究一组有用的抽象吗？ 我相信我们可以并且越早开始创建抽象越好。...---- 跟踪，剪切和粘贴矩形 当我上小学时，我的手艺很差。 我经常不得不将未完成的手工艺品项目带回家，母亲自愿在那里为我完成这些项目，以便我可以花更多的时间在计算机上。
Pi上安装OpenVINO优化的OpenCV 在本节中，将介绍在Raspberry Pi上安装OpenCV和OpenVINO所需的先决条件和所有步骤。...图4：raspi-config在安装OpenVINO和OpenCV之前，从菜单中选择“高级选项” 以扩展Raspberry Pi上的Raspbian文件系统非常重要。接下来实际上将扩展文件系统。...步骤3：在Raspberry Pi上安装OpenVINO + OpenCV依赖项 此步骤显示了在每个OpenCV系统上安装的一些依赖项。...虚拟环境允许在系统上独立运行独立的隔离Python环境。今天将只设置一个环境，可以轻松地为每个项目创建一个环境。...将卡插入Raspberry Pi，然后从本博文中的 “假设”和 “步骤1”部分开始。 问：我可以使用Python 2.7吗？ 答：我不建议使用Python 2.7，因为它快速接近其使用寿命。
目录 安装环境说明 下载OpenCV 配置OpenCV开发环境 属性表 测试 可能存在的问题 ---- 安装环境说明 ---- 操作系统：Windows10 OpenCV版本...，应该是个压缩包，解压，可以看到两个文件夹： 配置OpenCV开发环境 ---- 1、添加环境变量： 电脑左上角找到“我的电脑”，点击鼠标右键，依次选择“属性”、“高级系统设置”、“环境变量...注意：添加完环境变量之后最好重启一下电脑，使环境变量生效，不重启的话有可能会出现环境变量未生效这种情况。如果环境变量未生效，那么就找不到OpenCV的dll文件，会报计算机丢失xxx.dll。...进入“添加新项”页面 ，修改属性表名称，我这里使用的是“vs2015_opencv342_x64_debug”，表明了当前使用的vs版本、OpenCV版本、系统位数、以及编译模式，修改完之后，点击“添加...，可以使用另外一个版本的OpenCV来进行测试，我目前使用的opencv342，有可能坏了，我就用好的opencv2410来测试，发现摄像头可以打开，重新下一个opencv就好了，同时也可以使用DirectX
我用的是Windows 7，Visual tudio 2012 Ultimate。 下载OpenCV包 在opencv下载 页面上，下载想要安装的版本。...我们在写程序时用到的是一些编译好的lib和dll文件，所以只要在程序中添加了头文件，调用了相应的函数，然程序运行时能找到相应的库文件（包括动态库文件即.dll文件和静态库文件，即.lib文件）就可以了。...bin 其中build前面的位置是我安装opencv的目录，安装位置不同前面部分也应改为相应的目录。...在属性页上，点击链接器->常规->附加库目录，在这里添加OpenCV安装路径下的lib目录。注意：对不同编译情况和不同版本的VS，lib文件夹目录不同。...我将四种情况所需的属性表和添加的附加依赖库的列表都放到了github上，或许能帮到你（注意只适用于VS2012）。 整个配置过程就是这样了，配置好之后就可以安心的使用OpenCV 了！
此外，附录还概述了 Pygame 的其他功能以及一些学习 Pygame 的资源。 ---- 注意 本章的所有完成代码都可以从我的网站下载。...在 Windows 上 Windows 上的两个可执行文件称为ONopencv_createsamples.exe和ONopencv_traincascade.exe。 它们不是预建的。...+ Express：\bin\Release 如果要将可执行文件的文件夹添加到系统的Path变量中，请参考第 1 章，“设置 OpenCV”的“在 Windows...在 Mac，Ubuntu 和其他类似 Unix 的系统上 Mac，Ubuntu 和其他类似 Unix 的系统上的两个可执行文件称为opencv_createsamples和opencv_traincascade...另外，在类似 Unix 的外壳中，例如 Mac 或 Ubuntu 上的 Terminal，我们可以运行以下命令： $ cd negative $ find images/*.png | sed -e "
imread' 是OpenCV库中用于读取图像文件的一个函数，所以这个错误通常是由于缺少OpenCV库或未正确引入相关的头文件。...检查OpenCV库是否正确安装首先，你需要确定已经正确安装了OpenCV库。可以通过以下步骤检查：打开终端或命令提示符。运行 pkg-config --modversion opencv 命令。...如果返回OpenCV库的版本号，则表示OpenCV库已正确安装。 如果OpenCV库未正确安装，请参考OpenCV官方文档进行安装，并确保按照指导正确配置编译器环境。2....确认是否引入了正确的头文件如果OpenCV库已正确安装，但仍然出现 'imread' was not declared in this scope 错误，可能是由于未正确引入相关的头文件。...通过检查OpenCV库的安装、确保正确引入相关的头文件、正确使用命名空间和添加正确的编译指令，你可以解决这个错误，并成功运行图片处理代码。
在opencv中，集成了很多方法，可以让我们开发者很容易的完成某些视觉上的操作，完成某些目标；通过opencv，可以让我们无需了解太多的算法知识，简便的进行开发。 ?...2.3 opencv的安装 opencv的安装很简单，使用pip命令安装即可。...命令如下： pip install opencv-python 安装完成后可以在cmd黑框框中进入python命令的交互界面，引入opencv即可知道是否已经安装成功。...opencv读取图片使用的是imread方法，在imread方法传入一张图片的路径即可读取到该图片，但需要注意的是，在读取图片时，路径不能出现中文、文件名最好是中文、在传入时还需要注意斜杆会转义，尽量的加...若在上一步中不创建窗口Image，在使用imshow方法时依旧可以直接显示，此时将会创建一个当前所命名的窗口。接下来需要添加一个等待，防止程序运行完后自动关闭。
概要 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。...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。...接着确定自己的Ubuntu16.04系统安装了gcc，基本上是安装Ubuntu成功的基本都带有gcc，但是为了确保gcc是否安装，我们利用如下命令进行确认： gcc --version ?...j接下来确定系统是否已经安装了正确的Kernel Headers和开发包。首先查看系统正在运行的kernel版本： uname -r ?
2.双击运行openCV_xxx.exe执行程序 选择你要安装文件目录，然后点击extract，一路安装下去，就可以了。如图示： ?...注明：这里的"X64"表示我的电脑是64位的系统，如果你的电脑是32位，你应该在"x86"下面找，"VC11"表示我的电脑安装的是vs2012，如果你电脑上安装的是VS2010你应该在"vc10"文件夹下...首先找到你的openCV安装目录下的“cv2.pyd”文件，我的64位系统目录是“F:\chengxin\openCV2.4.9\opencv\build\python\2.7\x64”。...OK,这个时候已经算是安装完毕了。通过cmd控制台，我们可以尝试一下运行openCV自带的一些python写的example。...这些example在“opencv\sources\samples\python”下面可以看到。
，您应该会对背后的技术细节感兴趣，接下来就请随欣宸一起动手实战，从无到有将这个应用开发出来； 实战内容 为了减少环境和软件差异的影响，让程序的运行调试更简单，也为了让应用可以在容器环境运行，最终整个应用会被制作成...对于物体检测的应用来说，OpenJDK的官方镜像是不够用的，因为用java实现检测需要一个关键技术：javacv，在javacv运行过程中需要用到opencv的一些本地库，因此需要在运行环境中安装opencv...如下图所示，一个应用自下而上由六部分构成，如果将底部的操作系统、JDK、OpenCV做成基础镜像就方便多了，咱们开发应用的时候只要需关注上面三层即可，而上面三层不就是个普通的maven工程吗？...的镜像，在此基础上再做一个集成了OpenCV的镜像，这样在一些不需要OpenCV的场景中，我还能单独使用CentOS7 + JDK1.8的镜像 分析完成，开始动手吧 CentOS7 + JDK8的镜像...文件，把它的基础镜像换成CentOS7.6即可 以下是Dockerfile的所有内容，可见核心是根据不同的操作系统下载文件然后安装，逻辑简单清晰就不多说了： FROM centos:7.6.1810
java版的人脸检测应用 将此应用制作成docker镜像 在docker环境运行这个应用 基于上述目标，我们可以确定以下操作步骤： 准备好docker基础镜像 开发java应用 将java应用打包成package...对于人脸检测的应用来说，OpenJDK的官方镜像是不够用的，因为用java实现人脸检测需要一个关键技术：javacv，在javacv运行过程中需要用到opencv的一些本地库，因此需要在运行环境中安装opencv...如下图所示，一个人脸检测应用自下而上由以下六部分构成，如果将底部的操作系统、JDK、OpenCV做成基础镜像就方便多了，咱们开发应用的时候只要需关注上面三层即可，而上面三层不就是个普通的maven工程吗...，在此基础上再做一个集成了OpenCV的镜像，这样在一些不需要OpenCV的场景中，我还能单独使用CentOS + JDK1.8的镜像 分析完成，开始动手吧 CentOS + JDK的镜像 之所以选择CentOS...CentOS7.6即可 以下是Dockerfile的所有内容，可见核心是根据不同的操作系统下载文件然后安装，逻辑简单清晰就不多说了： FROM centos:7.6.1810 RUN set -eux
本篇概览 作为一名java程序员，如果想在Ubuntu16桌面版上使用OpenCV4的服务，可以下载自己所需版本的OpenCV源码，然后自己动手编译java库和so库，这样就可以在java程序中使用了...本文详细记录OpenCV4的下载和编译过程，然后写一个java程序验证是否可以成功调用OpenCV4的库，总的来说分为以下几步： 安装必要应用 配置java环境 配置ANT环境 下载源码 编译前的配置...编译 安装 验证 注意：本文的操作全部以非root账号执行 环境和版本 操作系统：16.04.7 LTS（桌面版） java：1.8.0_311 ANT：1.9.16 OpenCV：4.1.1 接下来开始操作...，我这里是个新装的纯净版Ubuntu16 安装应用 执行以下命令安装所有应用，如果有个别提示失败的可以多试几次： sudo apt-get install -y unzip build-essential...迅速上涨了： 我这里大约10分钟不到，完成编译 安装 在执行cmake命令的时候，已经用CMAKE_INSTALL_PREFIX=.
mac指令的意思是在除 MacOS 之外的任何类似 UNIX 的系统上使用其旁边方括号中的配置。 我使用此指令是因为我正在使用 Debian GNU/Linux。...但这可能给用户带来困难，尤其是当用户在不同平台上运行应用时。 幸运的是，Qt 库提供了一种资源系统来应对这种情况。 该资源系统是与平台无关的机制。 它可以存储我们在应用的可执行文件中使用的资源文件。...此时，由于有了 Qt 资源系统，我们可以将所有三个装饰图像编译到应用可执行文件中，并方便地将它们加载到我们的代码中。 实际上，Qt 资源系统可以做的比我们在本章中使用的要多。....png)] 我的男孩好可爱，不是吗？...在类似 UNIX 的系统上，我们可以使用系统包管理器进行安装，例如，在 Debian 上安装apt-get，在 MacOS 上安装brew。
前言 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...OpenCV4.8源码编译与安装 其实很简单，只要三步即可搞定，第一步是下载指定版本的源码包；第二步是安装OpenCV4.8编译需要的编译器与第三方库支持；第三步就是编译OpenCV源码包生成安装文件并安装.../opencv 在执行该命令行生成安装文件 make -j4 使用下面的命令行完成安装 sudo make install C++代码测试 运行一个简单的OpenCV图像显示的程序验证OpenCV4.8
完成安置后，我们将测试你的系统以确认是否安置正确，以及 TensorFlow/Keras和OpenCV能否按照预期运行。我们还将用OpenCV来测试Nano摄像头确认我们可以访问视频流。...请确保你没有在你的主文件夹中删除cmake-3.13.0/目录。 第七步#7：安装OpenCV 系统级依附件和其他开发依附件 现在我们从安装相关工具包开始，安装OpenCV 附件到我们的系统上。...，然后运行环境变量来完成virtualenvwrapper的安装： $ source ~/.bashrc 图8：由virtualenvwrapper 安装设置的终端输出证实没有错误 我们现在成功有了一个虚拟环境管理系统所以我们可以在我们的英伟达...此外，注意我们已经在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH中为我们的opencv_contrib 文件提供了路径，且我们已经设定了OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON，表明我们将安装可以完整支持外部或者专利算法的...直到现在我的Jetson的最好命运是：在抽屉里吃灰。 但是现在我有了一个把它弄干净并且运行起来的理由。
在此之前，你需要 imutils 和 OpenCV 3.3。在系统设置上，你只需要以默认设置安装 OpenCV 即可（同时确保你遵循了所有 Python 虚拟环境命令）。...Note：请确保自己下载和安装的是 OpenCV 3.3（或更新版本）和 OpenCV-contrib 版本（适用于 OpenCV 3.3），以保证其中包含有深度神经网络模块。...随后，我们初始化类列表和颜色集： 在第 22-26 行，我们初始化 CLASS 标签，和相应的随机 COLORS。.../ 现在，我们加载自己的模型，并设置自己的视频流： 我们加载自己的序列化模型，提供对自己的 prototxt 和模型文件的引用（第 30 行），可以看到在 OpenCV 3.3 中，这非常简单。.../） 最终结果是基于深度学习的目标检测器可以处理 6-8 个 FPS 的视频（当然，这也取决于你的系统速度）。
： 等待一段时间，完成全部安装之后，运行测试： python detect.py --weights yolov5s.pt --source data\images\zidane.jpg 运行结果如下..., height 并归一化到0~1之间，这部分我写了一个脚本来完成label标签的生成，把xml的标注信息转换为YOLOv5的labels文件，这样就完成了数据集制作。...这样就开始训练，训练过程中可以通过tensorboard来查看可视化的结果， PR曲线说明训练效果还错！...不同框架与硬件平台推理比较 YOLOv5的6.x版本支持不同框架模型导出与推理，看下图： 这里分别导出模型为ONNX、XML、engien格式之后，使用同一段视频在我的笔记本上（CPUi7, GPU3050ti...系统化学习路线图 推荐阅读 CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 2022入坑深度学习，我选择Pytorch框架！
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