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。
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。
本着尽可能快完成编译和能用则用的原则, 谈谈编译目前最新的OpenCV 4.5.2编译过程.
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。
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
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
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。 OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口。
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。
最近在学点新东西,教程中主要也是在Linux中使用,对于我这个以前从未接触Linux系统的人来说,正好也是个机会掌握下LInux系统。这篇就是记录在Linux下安装OpenCV的笔记。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。[1] 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。 OpenCV用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。近年来,在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域,opencv都是最火热的应用之一。
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
从本节开始之后的几节将介绍关于Android NDK和OpenCV整合开发的内容,本节介绍Android NDK 和 OpenCV 整合开发的环境搭建以及人脸检测项目的运行测试。
TSN是”temporal-segment-networks”的简称,是视频动作识别任务里面当前最好的方法。虽然这个结构是在ECCV2016的论文里面提出来的,代码也放出来挺长时间了,但是这个项目里面集合了Caffe, OpenCV,CUDA,CUDNN等几大神坑项目,不同版本之间的依赖、选择等问题很麻烦,因此我之前编译了好几次都没有能够编译成功。这次花了近一天的时间来重新编译了一下整个项目,虽然还是有些问题,例如MPI编译没有通过,CUDA8貌似不支持,CuDNN v5好像也不支持,但最后总算是编译通过,可以运行了。所以记录一下整个的过程,期望对自己和别人能够有所帮助。
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
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:
工地临边防护缺失识别检测算法通过opencv+python网络模型技术,临边防护缺失识别检测算法检测到没有按照要求放置临边防护设备时,将自动发出提示。本算法中涉及到的Python是一门解释性脚本语言,是在运行的时候将程序翻译成机器语言;解释型语言的程序不需要在运行前编译,在运行程序的时候才翻译,专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码,所以解释型语言每执行一次就要翻译一次,与之对应的还有编译性语言。Python是一门跨平台、脚本以及开发应用的编程语言,跨平台:跨平台概念是软件开发中一个重要的概念,即不依赖于操作系统,也不依赖硬件环境。一个操作系统(如Windows)下开发的应用,放到另一个操作系统(如Linux)下依然可以运行。
本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现,如何于 Ubuntu 18.04 编译,及使用 Python 接口。
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。
相信大部分人知道的OpenCV都是用C++来开发的,那为什么我推荐使用Python呢?
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,
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。
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。
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。
做测试时需要用OpenCV。虽然网络上有大量的关于编译OpenCV的教程,但是还是遇到了问题。因此记录了编译的过程,希望以后能更加顺利。
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
更新系统:在终端中输入 sudo apt-get update 和 sudo apt-get upgrade 以更新您的系统。
SLAM(同步定位和地图绘制)在自动驾驶、AGV 和无人机等各种应用中引起了人们的广泛关注。尽管目前有很多优秀的 SLAM 项目可以参考,但是他们的复杂性(高性能)及依赖性(依赖于许多外部库),使得它们无法移植到简单的平台(例如嵌入式系统)。
这些依赖包包括了构建OpenCV库所需的编译器、开发工具、图像和视频处理相关的库。
先来说明一下写这篇博客的初衷吧,由于前段时间在和一位大佬的交流之中,他提出了一个建议,说叫我平时可以自己做一些嵌入式开发项目什么的,有极大的利处,我就跟着bi站的老师(华清创客学院)开始学习,但是老师的教程是用虚拟机创建一个linux系统,在进行代码撰写,我在大佬的建议下还是选择了vs配置opencv 的环境进行代码撰写。但是一开始的环境配置就给了我当头一棒,怎么配置都不成,总有一些错误,最后在老师的指导下才配置好,所以,我就写了这一篇文章,希望能帮助到大家。
大家好,今天给大家分享一个ffmpeg加opencv的人脸采集并做出识别的实战项目!
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。
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。
OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
这篇博客介绍在Linux中的gcc和g++编译环境下如何使用cmake来编译OpenCV源代码。我基本是按照OpenCV官方的说明文档,一步步地进行的,所以表述不清楚的地方还请参照原文。
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。 OpenCV 目前主要用 C++语言开发,它的主要接口也是 C++语言封装,但是依然保留了大量的 C 语言接口。该库也有大量的 Python、Java and MATLAB/OCTAVE(版本 2.5)的接口。这些语言的 API 接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于 C#、Ch、Ruby,GO 的支持
最近还是会有很多学习爱好者问我安装caffe的一些问题,虽然现在TF很是受大家的喜欢,但是还是会有很多学习者用着caffe。为了让更多的人少走弯路,网上也有很多教程,我自己来写一下我以前安转的过程与遇到的问题,可以给那些初学者一些建议,希望采纳,如有不对之处,望指正,谢谢! 第一部分:Ubuntu14.04桌面版下载及安装(我是通过U盘安装的,我用工具是UltraISO--特别好用,网上有很多教程,这个不用太过于详细书写) 第二部分:nvidia-cuda-toolkit下载及安装 CUDA 8.0 Do
异常:ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
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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
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。
甘肃非煤矿山电子封条通过python+opencv网络模型,python+opencv网络模型对关键位置(回风井口、运人井口、车辆出入口)对现场人员行为、数量、穿戴着装及设备状态各数据进行实时监控分析。python是在运行的时候将程序翻译成机器语言;解释型语言的程序不需要在运行前编译,在运行程序的时候才翻译,专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码,所以解释型语言每执行一次就要翻译一次,与之对应的还有编译性语言。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
开课之前,我们先给大家讲讲Opecv是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 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。
(1)软件:装有ROS_melodic的Ubuntu18.04系统 (2)硬件:台式机和kinectV1摄像头
前几天,在食堂吃饭,本来每天中午的新闻三十分换成了视频监控。我们已经习惯了,前十分钟看着领导都很忙,中间十分钟中国人民都很幸福,后十分钟别的国家都生活在水深火热里,顺便跟同事谈谈国家大事。突然主角换成了我们自己,便毫无抬头的欲望。
在计算机视觉领域,图像相似度比较和物种识别是两个重要的研究方向。本文通过结合深度学习和图像处理技术,使用TensorFlow中的预训练MobileNetV2模型和OpenCV,实现了物种识别和个体相似度分析。本文将详细介绍该系统的实现过程,并提供相关代码和使用说明。
本篇概览 在《三分钟:极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中,咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力,如下图: 📷 如果您已看过《三分钟:极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》,甚至动手实际操作过,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docker镜像,所以咱们的目标被设定为下面三项: 开发出java版的物体识别应用 将此应
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