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)
OpenCv_contrib_4.4.0:OpenCv_Contrib_4.4.0
因为我安装了VS2015，所以一直是默认VS来编译，但是发现当从VS编译切换到mingw时候，OpenCV的windows版本就无法正确的使用了。这个时候要求首先通过mingw来编译OpenCV的源码，重新生成OpenCV库文件与dll文件。本文就详细记录了这个过程。而且最后通过编译好的OpenCV集成配置QT开发环境，实现了一个简单的测试程序。
终于实现了在windows下配置Qt和opencv，从刚学opencv尝试，到现在终于配置成功，断断续续经历了一年左右，真实操碎了心。。。走了太多弯路了
从我接触OpenCV之后，就一直有人不断给我反馈建议我用QT做界面，实现一些功能，听得多了，渐渐的对QT也有一些了解，知道他是可以跨平台，支持各种系统的GUI库。但是我一直没有尝试过，七八月份的跟别人一起做一个项目，我负责算法，别人负责QT界面开发，了解点基础知识。这里要特别说一下，在我的微信好友中有个哥们，是做QT开发的高手，我能很快的搭建好开发环境，写出一个QT+OpenCV最简单的例子，跟他的帮助有很大关系，主要是可以少掉很多坑。我的整个过程可以分为如下几步。
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：
最近在东软睿道实训搞一个车牌识别系统，所用材料为Qt+opencv+EasyPR，从配环境到成功运行历时几天颇为艰难，这里写篇经验贴，手把手教你~ 作者：张俊怡 2017/7/21 东北大学 俗话说巧妇难为无米之炊，所以得首先准备所需材料： 1、Qt 版本为5.5.1 32位 下载地址为 https://www.qt.io/download/ 2、opencv 版本为3.2.0 下载地址为http://opencv.org/opencv-3-2.html 3、Easy
欢迎学习烛照QT机器视觉软件开发教程，本文为课程附属文档，完整视频教程见文末网站链接。
在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
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
在前几章中了解了使用 Qt Creator 和 Qt Test 框架调试和测试应用之后，我们进入了应用开发的最后阶段之一，即将应用部署到最终用户。 该过程本身具有多种变体，并且可以根据目标平台采取很多不同的形式，但是它们都有一个共同点，就是以一种可以在目标平台中简单地执行它的方式打包应用。 困扰应用的依赖项。 请记住，并非所有目标平台（无论是 Windows，MacOS 还是 Linux）都具有 Qt 和 OpenCV 库。 因此，如果继续进行操作，仅向应用的用户提供应用的可执行文件，它很可能甚至不会开始执行，更不用说正常工作了。
QT5.12自带的MinGW编译器版本：mingw730_32 与mingw730_64
参考：https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/131262745
OpenCV在ubuntu下的编译方法：https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105278882
新增了五个教程： OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
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)
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。
OpenCV本身提供了一些GUI方法，但使用起来仍有局限性。以C++为例，实际应用中我们大多会使用Qt或MFC来编写GUI程序。相较之下，Qt比MFC更易上手且界面样式更丰富，所以越来越多的C++视觉开发者和公司都倾向用Qt做视觉项目的GUI。
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 引子 我用QT C++写了一个YOLOv5模型推理演示应用，主要包括功能有： YOLOv5+ OpenCV4.5.4 DNN推理演示YOLOv5+OpenVINO2022.1推理演示YOLOv5+ONNXRUNTIME 推理演示 上述三个都CPU版本的推理演示，然后我最终完成GUI演示程序如下图： 支持一些显示选项，例如FPS计算显示，类别显示设置等。后来我又加上了YOLOX的推理演示，跟Faster-RCN
编译好的ARM版本OpenCV3.4.10文件：OpenCV3.4.10 ARM版
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！
选择到你安装的python3.6.5对应的解释器，这步很关键！然后填好项目名称，然后点击【create】按钮即可。
---- 安装opencv有很多种方式，我列出了两种方式。并针对第二种方式进行了详细的安装解释。 从Ubuntu源安装opencv sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv 从opencv官方源代码安装 1.安装opencv所依赖的包 # KEEP UBUNTU OR DEBIAN UP TO DATE sudo apt-get -y update sudo apt-get -y upgrade sudo apt-get -y dist-upgrad
以下的操作都要管理员的权限，我可以提前剧透，我应该应该是没有安装上DDS，应该是算安装好了80%的样子。
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
目前官网OpenCV最新的版本是4.2.0 ，Windows版本的OpenCV在3.X版本后就不带X86的库，只有X64的库，如果需要X86的库，需要自己下载源码去重新编译。
计算机视觉是使计算机能够对数字图像和视频有较高了解的技术，而不仅仅是将它们视为字节或像素。 它广泛用于场景重建，事件检测，视频跟踪，对象识别，3D 姿态估计，运动估计和图像恢复。
之前2020年5月写过一次，时隔3年多，有机会再重新写一次。相比之前，应该是有一点儿进步的。之前是使用默认安装路径，所以无需配置共享库的搜索路径。这次是自定义安装路径，略有区别。随着写程序的时间增长，编译开源库时，更加青睐自定义安装路径，方便添加与移除。
首先要安装VS2013，官网上说装Express版本就行，我这边装了Professional中文版，除了编译的时候经常出现字符问题，其他没什么影响。
OpenCV能够处理图像、视频、深度图像等各种类型的视觉数据，在某些情况下，尽管OpenCV可以显示窗口，但PyQt5可能更适合用于创建复杂的交互式应用程序，而自带GPU的H618就成为了这些图像显示的最佳载体。
它始终以未经处理的原始图像开始，这些图像是使用智能手机，网络摄像头，DSLR 相机，或者简而言之，是能够拍摄和记录图像数据的任何设备拍摄的。 但是，通常以清晰或模糊结束。 明亮，黑暗或平衡； 黑白或彩色； 以及同一图像数据的许多其他不同表示形式。 这可能是计算机视觉算法中的第一步（也是最重要的步骤之一），通常被称为图像处理（目前，让我们忘记一个事实，有时计算机视觉和图像处理可互换使用；这是历史专家的讨论。 当然，您可以在任何计算机视觉过程的中间或最后阶段进行图像处理，但是通常，用大多数现有设备记录的任何照片或视频首先都要经过某种图像处理算法。 这些算法中的某些仅用于转换图像格式，某些用于调整颜色，消除噪点，还有很多我们无法开始命名。 OpenCV 框架提供了大量功能来处理各种图像处理任务，例如图像过滤，几何变换，绘图，处理不同的色彩空间，图像直方图等，这将是本章的重点。
Qt是软件开发领域中非常著名的C++可视化开发平台。本书以Qt 5.11为平台，介绍Qt和QML编程及其应用开发。全书分为5个部分。第1部分为Qt基础，在上一版的基础上增加了Qt操作表格处理软件Excel数据和字处理软件Word数据的内容。第2部分为Qt综合实例，重新设计了电子商城系统、MyWord字处理软件、微信客户端程序。第3部分为Qt扩展应用OpenCV，首先配置OpenCV-3.4.3，然后介绍典型图片处理。第4部分为QML和Qt Quick及其应用，介绍了QML及Qt Quick相关内容，【综合实例】为多功能文档查看器。第5部分为附录，介绍了C++相关知识和Qt 5简单调试。本书提供配套的视频，分析典型案例，通过扫描二维码播放。为了方便读者上机练习，书中实例提供源代码，其编号为CH×××。源代码及其工程文件可从华信教育资源网（http：//www.hxedu.com.cn）免费下载。本书既可作为Qt 的学习和参考用书，也可作为大学教材或Qt 5培训用书。
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
毕业设计的核心是MeanShift算法，作为一个小本，默默先抛开高端的MeanShift纯理论来研究一下程序对图像都做了什么吧。然后回过头去看数学理论会轻松很多吧。不说啦，这个程序也是我根据网上大牛的程序改的，自己简化和改造了一下下。后期当然还要做更多的优化啦~~这次先讲一下主函数吧。开发环境是Qt+OpenCV4.8，不过算法不用OpenCV自带的，只用了OpenCV的数据结构吧啦。
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（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。
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。
OpenVINO 是英特尔推出一套基于深度学习的计算机视觉加速优化框架，支持其它机器学习平台模型的压缩优化、加速计算等功能。自发布以后就得到开发者的青睐，其强大的模型优化与压缩能力与加速计算引擎带来的速度提升让人十分惊喜，前面发布过一篇文章，详细介绍了 OpenVINO 的架构与其加速引擎 ( Inference Engine-IE ) 使用，如何帮助开发者在 CPU 上对深度学习的模型跑出实时帧率。
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基于上一篇中的界面程序，将图像的显示通过opencv实现，将opencv的环境加入至qt程序中，注意qt默认为release环境。
最近在封装SDK，想做一个Windows下通用的，比如给出的动态库可以被Qt MinGW版本使用、也可以被Qt MSVC版本使用；还可以被VS使用。Ok,需求目标有了，接下来就是论证是否可以实现以及如何实现了。
PyCharm是一种Python IDE，是Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。其本身可以在线上更新和下载库，但本文未使用，使用的是anaconda进行管理
今天又把deepin玩坏了,原因是在安装python3-opencv时候，依赖问题直接把我的dde干掉了..(日志文件存放在/var/log/apt/history.log )
需要的有两个部分：opencv 和opencv_contrib 这两个部分选择相同的版本，opencv_contrib是opencv的扩充．
从 pypi 的 opencv 清华镜像源可以看到 OpenCV 与 Python 版本的支持关系，此处做整理总结：
Qt图形视图框架(Qt Graphics View Framework)支持开发快速高效的2D矢量图形场景。场景可以包含数百万个对象，每个对象都有自己的功能和行为。通过使用 PyQt 的图形视图，您可以在 Python 中访问这个高性能的图形层。无论您是将矢量图形视图集成到现有的 PyQt 应用程序中，还是只是想要一个强大的 Python 矢量图形界面，Qt 的图形视图都是您正在寻找的。
Ps: 目前本框架在持续开发中,后续将支持GPU版本.也欢迎有志之士一块维护本框架. 欢迎Star.
https://gitee.com/fensnote/demo_code/tree/master/qtCode/opencv_video
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