今天写着篇文章是由于自从上次电脑换硬盘今天再次安装OpenCV又遇到了一些问题,最后终于搞定,,,,用的版本是2.4.9,,,因为第一次配置用3.0的没有配置成功,而2.4.9的配置成功. 首先当然是
有个粉丝前几天问我：本人小白一枚，看了很多深度学习，机器学习以及图像处理等视频和书之后，理论有一些长进，但是实际运用能力不足，从反面也是由于理论认识不足所致，所以想问问有没有好的项目，提升下自身能力。 我想这也是很多小伙伴都遇到的问题。 最近我发现一本CV项目手册还是比较不错的，通俗易懂，老少皆宜，适合在校大学生、科研人员，在职从业者。 本手册中主要涉及以下几部分： 首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。 其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如
使用 rosdep install 看到 wnen 的错误只是 rosdep 告诉它不知道给定操作系统的“opencv2”是什么，因此它无法安装满足 cv_basics pacakge 的 package.xml 中列出的要求的东西.至于解决方案，建议参考问题#232795，该问题很好地解释了 rosdep 的工作原理以及您接下来可以做什么。
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 简介 相信各位开发者在初次使用OpenCV时都遇到过这样的问题：网上搜索OpenCV编译教程，按照教程一步步做，执行CMake命令时怎么就卡在下载软件包 ADE: Download: v0.1.1f.zip 不动了？ 事实上，为了增强自身性能和避免重复造轮子，OpenCV使用了一些第三方软件库，例如FFmpeg，oneTBB和ADE等等。在OpenCV构建过程中，根据用户的选择，CMake脚本会实时的从GitHub下
一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有必要自己写一遍，作为全网第一个OpenCV4 + CUDA + GPU编译与代码测试的教程给大家。希望大家都可以获得此技能，整个教程分为如下几个部分：
也许你是从OpenCV2.4.x系列入门，还是从OpenCV3.x系列入门，对OpenCV一定会留下一个印象：卧槽，太强大了吧！
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。
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。
全部参数一览 //Path to a program. ANT_EXECUTABLE:FILEPATH=D:/apache-ant-1.10.1/bin/ant.bat //Build CUDA modules stubs when no CUDA SDK BUILD_CUDA_STUBS:BOOL=OFF //Create build rules for OpenCV Documentation BUILD_DOCS:BOOL=ON //Build all examples BUILD_EXAMPL
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
打开 Visual Studio 2019 , 在 VS 欢迎界面中 , 选择 " 创建新项目 " 选项 ,
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。
（关于解决方案2：https://blog.csdn.net/IT_flying625/article/details/103231212）
我经常被问各种OpenCV开发环境文件，从OpenCV3到OpenCV4，从OpenCV源码编译到扩展模块编译，从SIFT支持到CUDA支持，从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本。被问的多啦，我都懒得回答，不是我态度问题，而是我想到一个更好的办法，可以节省点时间，同时有可以让大家很详细的学会如何搭建OpenCV开发环境，如何编译OpenCV各种版本支持，于是我就录制了一系列的OpenCV/OpenVINO开发环境搭搭建的视频教程，而且全部上传到了B站，需要的直接看即可。如果有问题再下面留言即可，这样方便后来者更好的查看，希望变成一个CGC，可持续更新的视频内容！
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。
博客源码下载地址 : https://download.csdn.net/download/han1202012/87358942
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)
1.注意事项：安装目录！ cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv3.1.0..1 CMAKE_INSTALL_PREFIX之后的路径就是opencv的安装目录了。之前的opencv2.4.13安装到了根目录，即/usr/local/里，所以之后的opencv3.1.0安装到了/usr/local/opencv3.1.0/中这里，两个版本opencv目录一定要分开，不能安装到同一个路径下，否则会出现问题！ 2.切换方式 切换方式其实比较简单，把环境变量的路径改一下就可以了。 a、 sudogedit/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf1 把opencv的lib路径添加进去： opencv3.1.0： /usr/local/opencv-3.1.0/lib1 opencv2.4.13： /usr/local/lib1
https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
cmake -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=..\..\android\android.toolchain.cmake ..\..\..
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。
出现这个问题，重新下载一下msvcp120.dll，然后添加到对应bin文件夹中，也就是上面添加的环境变量，这两个dll已上传到百度云，请自行下载。
近来由于需要用到 opencv 的SIFT特征，但是SIFT等功能已经移入了opencv_contrib 中，所以需要重新编译opencv和opencv_contrib。
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。
编译环境：ubuntu16.04 LTS Opencv版本：opencv4.0.1+opencv4.0.1 contribute
在本文中，我们将介绍如何在 Windows 系统下编译 OpenCV 和 OpenCV-contrib。OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它包含了许多图像处理和计算机视觉的功能。而 OpenCV-contrib 则是一个由社区贡献的额外功能模块，可以为 OpenCV 提供更多的功能。
如果是源码安装OpenCV的话，进入到OpenCV的安装目录，进入到build文件内，终端输入以下命令：
配置之后可实现切换编译器从而切换opencv2和opencv3库，使Debug x86实现opencv2的编译，Debug x64实现opencv3的编译
Opencv的安装配置网上教程一大堆，本文主要是针对安装配置完后可能遇到的一些问题（比如dll的缺失等问题）。不过为了方便大家，还是写出安装配置的简单过程 一 安装配置 Opencv的下载，直接百度去官网就好。链接：http://opencv.org/ 环境变量的配置：需要在环境变量path后面加上：D:\OpenCV2.4.9\opencv\build\x86\vc11\bin（当然版本和vc11/vc10根据自己的情况选择） (1)项目的属性管理器，首先配置项目的Debug版属性，右击Debug | W
目前维护的某个项目是在 Windows 下运行的，并且使用了 OpenCV 4.5.2 版本。
首先确保你有英伟达的独立显卡(GPU)，然后请到英伟达官方网站，在线检查与下载最新的显卡驱动版本。地址如下：
导读：本文将介绍OpenCV的源码结构、OpenCV深度学习应用的典型流程，以及深度学习和OpenCV DNN（Deep Neural Networks，深度神经网络）模块的背景知识，让读者可以快速认识OpenCV，消除神秘感，同时对计算机视觉从传统算法到深度学习算法的演进历史有所了解。
详情：https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version450
相信各位开发者在初次使用OpenCV时都遇到过这样的问题：网上搜索OpenCV编译教程，按照教程一步步做，执行CMake命令时怎么就卡在下载软件包 ADE: Download: v0.1.1f.zip 不动了？
版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/79047050
博客资源 : https://download.csdn.net/download/han1202012/87357780
找不到cuda.hpp即matchers.hpp:52:42: fatal error: opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp: No such file or directory
本文介绍了如何为Caffe编译和安装OpenCV，以解决在Caffe中缺少某些功能的问题。首先介绍了如何下载和编译OpenCV，然后介绍了如何将OpenCV集成到Caffe中。最后，给出了一些示例代码和编译选项，以帮助读者更好地理解如何使用OpenCV和Caffe进行图像处理。
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
http://wiki.opencv.org.cn/index.php/VC_2010%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85OpenCV2.4.4
本期的每周一库给大家带来的是rust-cv，基于rust的计算机视觉库，首先放上库的仓库地址：
最近跑C程序，头文件中用到了OpenCV中的文件，找了很多篇OpenCV+VS的环境配置，发现如下这篇写的最为详细，特转载来自己的博客中留存，并附上原博客地址如下
OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡（英伟达GPU卡），并且按照好了正确版本的驱动与cuDNN支持软件。本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。
OpenCv_contrib_4.4.0:OpenCv_Contrib_4.4.0
OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡（英伟达GPU卡），并且按照好了正确版本的驱动与cuDN
概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间，已经席卷整个业界，得到众多著名企业的大力支持，其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。下面几个
第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。
其中build是OpenCV使用时要用到的一些库文件，而sources中则是OpenCV官方为我们提供的一些demo示例源码
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