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。
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
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。
简易安装方式是从库中安装编译好了的Opencv,这种安装方式简单方便,缺点是容易在使用中出现未知bug,比如不能imshow图像,不能读视频文件等(opencv3好像好一点)。
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
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。
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
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。
找不到cuda.hpp即matchers.hpp:52:42: fatal error: opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp: No such file or directory
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。
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)
选择CMAKE_INSTALL_PREFIX /usr/local/opencv2
用opencv4时,用到了cv::VideoCapture就会出错。编译遇到了下列问题:
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。
程序功能简介: 使用yolo训练,OpenCV调用、实现打哈欠、手机、抽烟、系安全带,口罩检测。
OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库,提供了许多强大的功能,包括人脸检测和识别。人脸分类器是OpenCV中用于人脸检测的关键工具之一,能够快速准确地检测出图像中的人脸。
打开浏览器,进入下载地址Release OpenCV 3.4.15 · opencv/opencv · GitHub,选择Source code(zip)进行下载
在通用属性(Common Properties)—>VC ++目录—>包含目录,然后点击右侧三角标志选中Edit进入编辑:
首先先去opencv官网(http://opencv.org/downloads.html)下载linux版本的opencv压缩包,此处下载的opencv3.1版本的。
openCV是基于C++开发的一个强大的图像处理库。在用C++处理图像或视频时通常会使用到openCV这个库,但是这个库并非C++中的标准库,因此在使用之前需要先下载,并加载配置到我们的项目中。 那么怎么配置呢?首先你得有以下的所有工具。
下面在 Clion 中配置 gcc 的路径,选择的是使用 homebrew 安装的 gcc
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:
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
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
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。
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。
目录 一:安装Eigen (1)安装 方式一、直接命令安装 方式二、源码安装: (2)移动文件 二:使用Eigen——旋转矩阵转换欧拉角 三:其他用法示例 📷 简单记录下~~ Eigen是一个基于C++模板的开源库,支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。 官网:Eigen 一:安装Eigen (1)安装 方式一、直接命令安装 sudo apt-get install libeigen3-dev 方式二、源码安装: https://gitlab.com/libeigen/eigen/-
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!
在mac电脑上管理这些gnu的库一般都使用Homebrew,但总有一些你个性化的需要是官方的Homebrew配方无法满足的。比如在屏幕的输出中使用中文字符。 在OPENCV中输出UTF8字符集早已经有人完成过类似的工作,方法是使用freetype的支持,程序中选择使用的字库,从而在屏幕上输出任意的字符。但官方的Homebrew OPENCV的配方中,并不包含freetype的支持。这时候,只好自己来编译OPENCV及contrib库,因为freetype的支持就在contrib库中。
2、安装opencv,我的安装目录是 D:\opencv-4.0.1-vc14_vc15
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。
基于上篇已安装好opencv库,现在开始创建第一个opencv工程,并编写显示图片的代码。
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
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
Python2.7上安装Opencv2的教程网上有很多,我安装的是Python2.7,安装Opencv2按照网上的教程很顺利,但是在自己学习OpenCV-Python Tutorials教程时,cv2.connectedComponentsWithStats()这个函数不能使用,在Stackoverflow上有人说是这个函数只在Opencv3中有,故想着安装下Opencv3
打开 Visual Studio 2019 , 在 VS 欢迎界面中 , 选择 " 创建新项目 " 选项 ,
需要调用到opencv的什么功能,就在代码头提前引用好对应的头文件。 所有的头文件都可以在include/opencv2/文件夹找到。
OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库。CUDA是由NVIDIA所推出的一种集成技术,透过这个技术,用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的QuadroGPU进行计算。本文将不涉及OpenCV或者CUDA的更多介绍和使用,主要是提供了对特定版本编译时遇到问题的解决方案。
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:
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:
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。
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。
OpenCV是一个非常强大的计算机视觉处理的工具库。很多小伙伴在入门图像处理时都需要学习OpenCV的使用。但是随着计算机视觉技术的发展,越来越多的算法涌现出来,人们逐渐觉得OpenCV比较落后而放弃了使用OpenCV。
笔者之前已经安装过了vs2017,对应的opencv是3.4.0版本的。但现在想体验下opencv4的改变之处,所以下载了最新的opencv4.0.1。
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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。
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
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