OpenCV做图像处理的同学应该特别熟悉。Open Source Computer Vision Library 开源的计算器视觉库。
系统:centos6.5 目标:基于CUDA8.0+Opencv3.1+Cudnnv5.1+python3.6接口的caffe框架
作者: 付汉杰 hankf@xilinx.com hankf@amd.com 测试环境: Vivado/PetaLinux 2021.2, Linux 5.10.0,VCK190
系统本来可以正常编译linux系统kernel,但在安装svn后,kernel编译出错。
依赖库: + gmp 5.0.4 or gmp 5.0.5 + mpfr 3.1.0 + mpc 0.8.2 or mpc 0.9 + ppl 1.12 or ppl 1.12.1 + isl 0.10 + cloog 0.16.1 or cloog 0.16.2
存在交叉编译的情况时,cgo 工具是不可用的。在标准 go 命令的上下文环境中,交叉编译意味着程序构建环境的目标计算架构的标识与程序运行环境的目标计算架构的标识不同,或者程序构建环境的目标操作系统的标识与程序运行环境的目标操作系统的标识不同
分布式软总线是多种终端设备的统一基座,为设备之间的互联互通提供了统一的分布式通信能力,能够快速发现并连接设备,高效地分发任务和传输数据。分布式软总线示意图见。
这步,最好是拷贝一个前面运行的.config文件,在这个文件上进行修改,否则,可能重启起不来。
程序交叉编译后就可以在各操作系统执行,非Java或Python依赖虚拟机,Go编译后不依赖虚拟机。
最近一段时间痴迷于linux设备,总觉得使用笔记本跑ubuntu不过瘾。买了一台树莓派2用来跑openvpn,用于校园网免流;又买了一台树莓派4,安装了open media vault用作个人NAS;买了一台星际蜗牛B款单千兆,安装nextcloud用作个人NAS。
/先安装一下c++的配置环境 yum install –y gcc gcc-c++ readline-devel gcc-objc gcc-objc++ libobjc
通过使用本地文件、Open Source U-Boot/Linux编译,既能适应部分开发人员的工作习惯,也能提高U-Boot/Linux的编译速度。
Windows端的java程序使用jni调用C++编写的库,原来实现过在Android和Linux端通过JNI调用C++程序,在Windows端没有实现过,这里记录下几个关键的点;
前言:在上一篇我们简单介绍了yum,vim的一些常用的指令和模式,现在让我们来进一步了解其他的Linux环境基础开发工具gcc/g++,gdb。
EasyDarwin是基于Darwin Streaming Server扩展、维护的开源流媒体服务器解决方案,经过TSINGSEE青犀视频团队近10年的维护,现在已经非常稳定。EasyDarwin支持Windows,Linux,macOS平台,并且支持RTSP推流分配(推模式转发)和RTSP拉流分配(拉模式转发)。本文分享一下Linux系统下编译运行EasyDarwin的过程,给自主编译EasyDarwin的用户一些参考。
开发android ndk 的时候需要一个编译工具编译c程序,ndk需要linux下编译,所以win环境下提供Cygwin模拟linux编译C。下面介绍一下android-ndk-r14b下配置Cygwin的步骤:
本文也发布到了 https://www.cnblogs.com/hankfu/p/12719917.html 和 https://www.jianshu.com/p/c6adce550294。
MinGW,是Minimalist GNUfor Windows的缩写。它是一个可自由使用和自由发布的Windows特定头文件和使用GNU工具集导入库的集合,允许你在GNU/Linux和Windows平台生成本地的Windows程序而不需要第三方C运行时(C Runtime)库。MinGW 是一组包含文件和端口库,其功能是允许控制台模式的程序使用微软的标准C运行时(C Runtime)库(MSVCRT.DLL),该库在所有的 NT OS 上有效,在所有的 Windows 95发行版以上的 Windows OS 有效,使用基本运行时,你可以使用 GCC 写控制台模式的符合美国标准化组织(ANSI)程序,可以使用微软提供的 C 运行时(C Runtime)扩展,与基本运行时相结合,就可以有充分的权利既使用 CRT(C Runtime)又使用 WindowsAPI功能;通俗点讲就是讲一些linux编译器集成到了windows上,直接调用gcc,g++等等,功能组件如下图:
「下载 qt-everywhere-opensource-src-4.8.7.tar.gz:http://download.qt-project.org/archive/qt/4.8/4.8.7/」
存在问题: 习惯了用IDE,习惯了点击执行按钮。在linux就不能这样了,该咋办? 解决方案: 随着android的大热,在linux下搞开发的人也越来越多,好多人问linux下如何编译一个简单的c语
首先,不管是Windows还是Linux版本CoreCLR的编译,都是在Windows10上进行的。
Linux编译C++程序必须安装g++编译器。这里使用yum方式安装。首先切换到root账号,su - root 然后输入密码。
本文主要介绍beaglebone的开发过程与启动方式。同时将一套嵌入式Linux开发环境搭建起来。以便于更好的掌握和理解beaglebone AI的使用。工欲善其事,必先利其器,搭建好完整的开发环境,后续的工作才能更好的开展起来。要想用好一款芯片,也需要很好的理解其启动方式。下面来实际的展示操作流程。
解释性语言和编译型语言的区别和不同 解释性语言编译型语言概念计算机不能直接的理解高级语言,只能直接理解机器语言,所以必须要把高级语言翻译成机器语言,计算机才能执行高级语言的编写的程序。翻译的方式有两种,一个是编译,一个是解释。两种方式只是翻译的时间不同。特征解释性语言的程序不要编译,省了道工序,解释性语言在运行程序的时候才翻译,比如解释性Java语言,专门有一个解释器可以直接执行Java程序,每一个语句都是执行的时候才能翻译。这样解释性语言每执行一次要翻译一次,效率表较低。编译型就是编译的时候直接编译成机器
php报错出现Class 'Redis' not found,这种情况一般是redis扩展没有开启。去https://pecl.php.net/package/redis地址下载php对应的redis扩展,linux编译后,windows下载dll文件,开启方法请自行百度,本文主要介绍以下两个方法。
前面我们已经安装好了虚拟环境,那么接下来就需要在虚拟环境中安装Go环境了,因此你首先要运行vagrant up把虚拟机开起来,然后通过vagrant ssh登录到系统中。
交叉编译是为了在不同平台编译出其他平台的程序,比如在Linux编译出Windows程序,在Windows能编译出Linux程序,32位系统下编译出64位程序,今天介绍的gox就是其中一款交叉编译工具。
跟着v8的编译指南一轮操作下来,只知道哗啦啦的下载东西,刷刷的编译,也不知道背后干了啥,于是想了解下。搜索gn的介绍,发现中文文章大多数都是在chrome工程的基础上,添加些文件编译。而gn的quick start,也不是从零开始搭建一个gn工程,更像是如何定制chrome(v8)编译的介绍。
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。
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。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
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。
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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。
我在这里启动之前先看一下有没有nginx的进程在运行,nginx默认80端口,看看80端口有没有被占用
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。
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。
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。
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。
com.jetbrains.cidr.execution.debugger.backend.gdb.GDBDriver$GDBCommandException: Error creating process /cygdrive/f/jdk8u/jdk8u/build/linuxR/jdk/bin/java, (error 193).
在C语言 程序员内功心法之程序环境和预处理 博文中,我们就学习到 – 一个程序要被运行起来需要经历四个阶段:预处理 (预编译)、编译、汇编、链接,下面我们来简单回顾一下这四个阶段会进行的操作。
https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
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
注意:Redis仅支持Linux系统,虽然微软开源小组做了个Windows版本的,但其2016年后便没有维护了,所以不建议使用学习;
问题出现于实际工作当中,最近代码里引进了一个宏offsetof(s,m),这个宏的实际作用就是用来计算结构中的某个变量在结构中的偏移量的,实际的项目是跨平台的,原来一直在windows上开发,今天发现在linux编译的日志中出现了如下的警告:
有的时候系统安装的OpenCV版本和你需要的版本不一样,而你又没有权限或者为了兼容不能修改系统的OpenCV,这个时候你就得自己编译OpenCV,然后在需要的代码里面引用你编译的版本。整个过程不复杂,但是之前一直没搞清楚,最近经师弟点拨才明白,这里记录一下。 我之前写过一篇在Linux下编译OpenCV的博客,大家可以参考下,我这里只记录与其中不同的部分。
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。
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。
7月4日,2022 CUDA on Arm Platform线上训练营开始第一天的课程。 第一天的课程,NVIDIA开发者社区何琨老师重点讲解: 基于Arm的Jetson开发环境介绍,Arm Linux系统简介(1.1理论课+实验课) 介绍实验平台,介绍Linux编译的基本技巧,介绍基本的开发环境。实验课:Makefile 编写规范。 GPU架构及异构计算(1.2) 介绍GPU架构以及异构计算的基本原理 介绍GPU硬件平台 介绍基于Arm的嵌入式平台GPU架构和编程模型之间的关系,介绍
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