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。
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本篇概览 如果您看过《三分钟极速体验:Java版人脸检测》一文,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; 首先确定咱们的目标: 开发出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文件,集成到基础镜像中,得到最终的java应用镜像 本篇的目标就是上述第一步:准备好docker
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
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。
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。
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,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。
在一台系统环境较好的linux机器上可以很容易的安装caffe,但是如果系统本身很旧,又没有GPU的话,安装就太麻烦了,所有都得从头做起,本文档旨在尽可能覆盖安装所要采的坑 步骤 01 caffe是主要是C/C++和python编写的。首先,得需要将gcc,g++安装好,通过yum安装就可以。 02 cuda的安装,如果机器上配置了NVIDIA系列GPU,则需要安装该驱动,推荐安装该驱动至7.0版本,推荐同时安装cuDNN。安装可以参考http://blog.csdn.net/xuanyuansen/art
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(百度百科)。
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化)
1).首先下载opencv for mac安装源文件,http://opencv.org/downloads.html,解压缩
OpenCV-4.0.0已经放出来一阵日子了,很有新功能新特性值得尝试,由于MacOS上的brewhome包中编译好的OpenCV版本只有3.4.3,为了在MacOS上安装最新的OpenCV,只好走源码编译这条路了。
该文章介绍了如何利用C++编写一个简单的CNN,用于图像分类。主要包括了网络架构、数据集准备、模型训练和测试等方面。同时,文章也提到了在遇到某些问题时,如何通过调整代码解决。最后,作者通过一个完整的静态编译脚本,使得CNN可以运行在Linux系统上。
本文的真正目的,并不是说要做一个完善的车牌识别工具,主要就是说想要通过简单的一些package组合(包括深度学习框架等在哪),实现一个简单的对外接口,用来进行车牌识别,同时,该项目也有一个小难点:如何打包依赖(包含需要.so的依赖)。
本文的真正目的,其实并非要做一个完善的车牌识别工具,而是想要通过一些简单的 package 组合(包括深度学习框架等),实现一个简单的对外接口,用它来进行车牌识别。 这个项目的小难点在于 —— 如何打包依赖(包含需要 .so 的依赖)。 包含 .so 的依赖,通常是某些依赖需要编译一些文件(非纯 Python 实现的),此时,「稍有不慎」就会让我们无法执行代码。所以这个时候可以使自己的打包环境与云函数一致:CentOS + Python 3.6。 ---- 本地测试 编写代码: 执行结果: ---
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。
安装 paddleocr pip install paddleocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 报错 creating build/temp.linux-x86_64-3.8 creating build/temp.linux-x86_64-3.8/Levenshtein gcc -pthread -B /opt/bdp/data01/anaconda3/envs/pp21/compiler_compat -Wl,--sysroot=/ -Wsi
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https://github.com/opencv/opencv/releases
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系统:centos6.5 目标:基于CUDA8.0+Opencv3.1+Cudnnv5.1+python3.6接口的caffe框架
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安装依赖包 sudo yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel sudo yum install gflags-devel glog-devel lmdb-devel sudo yum install openblas-devel 安装caffe wget -c https://github.com/BVLC/caffe/archive/1.0.tar.gz tar zx
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。
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,原图中的狗子、人、马都被识别并标注出来了: 📷 如果您之前对深度学习和YOLO、darknet等有过了解,相信您会产生疑问:Java能实现这些? 没错,今天咱们就从零开始,开发一个SpringBoot应用实现上述功能,该应用名为yolo-demo 让SpringBoot应用识别图片中的物体,其关键在如何使用已经训练好的神经网络模型,好在OpenCV集成的DNN模块可以加载和使用YOLO4模
本篇概览 检测照片中的人脸,用Java可以实现吗? 当然可以,今天咱们用最少的时间、最简单的操作来体验这个实用的功能,当您提交一张带有人脸的照片后,会看到下图效果,所有人脸都被识别到并被框选出来了: 📷 本篇以体验为主,不涉及具体的开发,后面还会有文章介绍完整的开发过程(包括源码) 风险提前告知 为了简化操作,接下来会用到docker,对应的镜像体积巨大,达到了恐怖的4.69G,建议您为自己的docker做好加速配置,可以减少下载等待时间; 由于opencv体积庞大,再加上javacv的依赖库也不小,这才导
腾讯云为GPU云服务器GC3vq机型提供特定驱动安装脚本,同时提供CUDA、cuDNN和相关的AI框架自动安装脚本,在活动页购买的机器,腾讯云提供以下三种脚本部署,您可以根据需要选择:
本篇概览 如果您看过《三分钟极速体验:Java版人脸检测》一文,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,开发这样一个应用,咱们总共要做以下三件事: 准备好docker基础镜像 开发java应用 将java应用打包成package文件,集成到基础镜像中,得到最终的java应用镜像 对于准备好docker基础镜像这项工作,咱们在前文《Java版人脸检测详解上篇:运行环境的Docker镜像(CentOS+JDK+OpenCV)》已经完成了,接下来要做的就是开发java应用并将其做成docker镜像 版
前言 从刚开始接触Mxnet这个框架到现在已经大概四个月了。Mxnet最吸引我的地方就是它提供了 很多语言的接口,其中有Scala(my favorite),这是我从Caffe转过来的原因之一。 Mxnet是我第一个参与的开源项目,可以说这四个月来我学到了很多东西。 本文的其中目的在于介绍一下如何用 Mxnet Scala 包来开发自己的 deep learning 的应用,有 哪些坑需要注意的,最后就是安利一下Mxnet 这个框架了。 然后,还有就是Mxnet Scala Pack
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将软件或流程打包进容器,可以方便地在云上进行大规模部署,这里记录下自己使用singularity工具的过程
使用这类软件包管理系统,能帮助用户快速编译、安装软件(如:vim、wget等)、卸载软件等。而Homebrew,其实广泛运用在macOS上,但是其实Homebrew也可以安装在Linux上,作用和apt、yum等一样。
深度学习推理框架 OpenPPL 已经开源了,本文以一个图像分类实例,从 0 到 1 讲解如何部署一个深度学习模型,完成一个 AI 推理应用。
官网下载地址:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads
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。
不管你是职场萌新,还是公司老油条,面对一个新事物的时候,你都会回归新手村从0开始。
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!
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
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。
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!
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