最近在win10 X64部署了Python27 win32 + Opencv3的环境,具体过程记录于其他博文。
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很多时候OpenCV开发者完成来了一个自定义的算法程序并不想给对方提供源代码调用,只想提供一个接口调用,这个时候我们可以把OpenCV的代码进行接口封装,然后导出成为DLL,给第三方应用程序调用,这个也是OpenCV开发者的基本功之一。下面分为两个部分来说明,第一部分是说明如何制作与生成DLL,第二部分说明如何调用导出DLL。
Java OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和分析功能,越来越多的应用需要使用摄像头来获取实时视频流进行处理和分析。
参考前文 windows 10安装CUDA和cuDNN,地址是:https://xugaoxiang.com/2019/12/18/windows-10-cuda-cudnn/, 这里不再赘述。
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
将stdafx.h、targetver.h、dllmain.cpp、MyDLL.cpp、stdafxc.pp删除。
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
问题1、关于LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“opencv_world400d.lib”问题解决
前言:刚开始是不打算写这篇博客的,但是我最近为了完成对老师布置的区域生长算法,强行要配置一波opencv,因为换了电脑,所以选择了有黑黑主题酷酷的VS2017,但无奈网上的博客关于vs2017配置Opencv不够全(vs2010配置opencv的倒是贼多!),我当时是看了将近10篇文章才配置成功,所以在此我来从一个新入坑的角度来说一下怎么完整的配置一个OPencv!下面就分步来进行说明吧!
OpenCV是图像领域经常会用到的工具库函数的集合,有C/C++,Java和Python等语言的接口,并且适用于Windows,Linux,Mac OS桌面开发平台和Android 和IOS移动开发平台。目前已经出了1.x系列和2.x系列,3.0 Beta版也已经出了。OpenCV配置起来还是挺费事的,虽然网上已经有很多很全面也很有用的参考文章,我还是打算把自己配置的过程写下来,以后肯定还会配置这个东西,希望到时候有个方便的参考。
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
大家好我是周旋,欢迎学习【烛照:QT机器视觉软件开发】项目。手把手视频教程已经在网站开始更新:
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
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。
Java 开发的IDE,推荐选择IDEA这个,真的比较好用,我下载的是社区版,免费可用。
创建DLL有几种不同的方式,最简单直接的的方式就是通过VS自带的动态链接库(DLL)项目,把相关的功能封装成一个类,然后导出几个接口方法,编译成功以后生成DLL文件,就可以在其他地方跟正常的第三方库配置之后一样调用了。
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 前言 之前我安装了CUDA10.0跟cuDnn7.6.5 然后我在VS2017中配置了包含路径、库路径跟连接器,把环境变量加上,重启一下就可以运行onnxruntime-1.4 gpu版本,用YOLOv5导出onnx格式模型,跑的很欢畅。 -VS2017-CUDA10.1-cuDnn7.6.5-onnxruntime-1.4-gpu Faster-RCNN转ONNX 周末的时候我想试试tensorRT+
2、安装opencv,我的安装目录是 D:\opencv-4.0.1-vc14_vc15
以上章节采免安装方式,所以安装章节可以直接跳过,节约点时间用springboot整合OpenCV(也可以用maven项目或者简单的java项目),主要是引入一个jar包和库文件,jar跨平台,库文件不跨平台,所以要区分windows和linux,至于工具idea就ok. 环境安装可以参考:springboot免安装整合Opencv兼容windows和linux
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)。
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。
在OpenCV 3D视觉中如果需要显示三维数据或图像就需要用到viz模块,viz是OpenCV的3D显示模块,OpenCV官方release版本不包含此模块,需要我们自己cmake编译。
首先需要从官方下载安装文件,下载OpenVINO2020R01版本,然后默认安装,图示如下:
【飞桨开发者说】:余志良,菲特(天津)智能科技有限公司项目经理,百度黄埔学院二期学员
前面一篇文件 https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/103344658 讲述了如果将多个影像拼接为一个大的影像,本文将讲述 一些上面工具在使用过程中的问题及其优化 1. 问题出现: 首先直接说一下工具上的缺陷: 1.1 该工具依赖的是 x86库,包括opencv 2.4.3 ,cholmod 1.6.0 都是32位的,32和64都会影响工具在处理影像时的性能,比如在处理索尼相机的照片时,分辨率是 6000*4000,20多张照片,在处理到一半时会爆出 申请内存失败的情况。(本地环境为 i5处理器四核,16G内存),处理索尼相机时每张照片都会申请 6000*4000 字节内存块,直接内存爆出内存申请失败。 1.2 该工具迁移到其他机子上会出现不兼容的问题,应为opencv 底层设计到 GPU,CPU等指令,所以在其他机子上 运行,稍微大一点的图片 都会爆出 内存申请失败的问题。 2. 问题定位: 接下来说一下问题的定位 刚开始一直以为是内存的问题,因为在处理小一点的图片时,是没有问题的。在处理所以相机时才会出现;但是当迁移到其他机子上的时候,当地环境是 200G的内存,任然会报出 内存问题,这个就不是内存问题了。然后网上查询,大部分的解决思路 都是 32与64的不兼容。知其然不知其所以然,最后通过仔细的查看爆出来的原因,才豁然大悟,opencv底层调用到了cpu、gpu的指令,然后opencv对底层32/64的支持并不是很好,也就是说 在64环境下调用32 的指令,会出现不兼容的问题,从而导致频繁的爆出内存问题,到此为止,已经定位的差不多了,爆出内存问题只是表象,底层是msvcp.dll/msvcr.dll的执行。 3. 解决之道: 既然问题已经定位到,那么解决之道又是什么,毫无疑问:从底层实现对64的支持,不依赖32位的相关东西。说白了就一句话:重新编译mosaic的所有依赖库,全部换为 64版本 应该就能解决问题。 4. OpenCV 2.4.9 64位的编译 4.1 OpenCV下载: Opencv库的编译相对来说简单,通过Cmake直接可编译,问题是Opencv的源码获取比较麻烦,通过github获取,在git下载过程中时常会出现git下载失败,原因是github连接到了外网,会有网路断开等情况,所以通过github上查找 opencv来下载 还是比较麻烦的,需要多试几次。好在opencv2.4.9 有可执行程序,直接安装 opencv2.4.9 即可安装 他的源码,这个比较好,一下子全部搞定。 4.2 OpenCV工程生成: 在选择 Visual Studio 编译版本的时候需要注意下,Opencv 有区分 X86,X64 和 IA及RAM的编译,这个需要根据自己的情况进行选择,64位环境下一定选择 X64,因为我用的时候 Visual Studio 2010,所以我选择的是 Visual Studio 2010 X64版本,然后点集 Configure,Generate,OpenProject 即可在 Visual Studio 2010中 打开 Opencv 的工程。 4.3 OpenCV 工程编译: OpenCV 工程打开后,找到 ALL_BUILD工程,选择Debug/Release版本,右键build,这个工程只会生成对应的lib库和dll库,并不会生成头文件。 INSTALL工程,该工程首先会执行ALL_BUILD工程,然后复制相关库(lib/dll)到install下的 lib目录和bin目录,复制指定头文件到 include目录,这个工程满足要求,右键 build ,工程执行完毕后会在install目录下生成include目录,bin目录和lib目录。 4.4 Opencv编译完成 5. Cholmod 3.1.0 64位的编译 5.1 Cholmod的获取 网上关于Cholmod的讲解很少,在网上找了很久,找到了SuiteSparse这个产品,SuiteSparse是一个产品套件,里面包含了很多图像相关的处理库,Cholmod只是其中的一部分,而且SuiteSparse目前代码都是针对Linux下的开发,没有针对Windows做 相关的操作,源码目录下不存在cmaketext.txt 文件,不能在windows下直接编译。难道要全部
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。
本文是视频https://www.bilibili.com/video/BV1dp4y177L4的笔记。
赶快去检查/配置环境变量,看看有没有把opencv_world+版本号d.dll所在路径到系统环境变量path中去,如果没有问题,重启VS即可
机缘巧合下写的一个工程,本来是作为商家视觉识别上位机的替代品,但是最后没用上,因此只开发了一半(厂家升级了摄像头和软件)
微信开源了QRCode解码功能,并可以在OpenCV中使用,本期将介绍使用步骤和效果演示。
Emgucv是在.NET平台下使用OpenCV视觉库的桥梁,在使用之前需要对系统进行配置,其配置和OpenCV的配置有点不同。
最近在做一个工业巡检的项目,主要涉及的内容是指针型表计的读取。本系列文章主要介绍实现表计读取的全流程开发(立个FLAG,想想真是肝...留下了不争气的眼泪),其中主要使用的工具为百度开发的PaddleX和Visual studio 2019。
博客源码下载地址 : https://download.csdn.net/download/han1202012/87358942
如何在 C++ 项目中,通过源码使用 PaddlePaddle 实现 OCR 功能。 本项目的所有源码:gitee: paddleocr
《OpenCV源码Android端编译,用时三天,我编了个寂寞。。。》文中介绍了编译OpenCV+Contrib模块的编译,虽然Andorid下编译始终没有获得libopencv_java4.so的库,不过在Windows下编译还是正常的,今天主要介绍人脸特征点的检测功能,就用到Contrib模块中的FaceMarkLBF。
在项目开发过程中,经常需要用到第三方库,需要在QtCreator工程里指定第三库的路径、头文件路径、引用的库名称等等;并且可能还需要编写通用工程针对不同的编译器类型,位数选择不同的库,针对不同的操作系统环境选择不同的库;那么这些条件的区分都可以在QtCreator的pro工程文件里编写逻辑实现。
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!
在绝大多数的目标检测项目中,都是使用opencv这个开源的计算机视觉库来进行图片、视频或者摄像头的读写。
摘要总结:本文介绍了如何配置Python2.7环境以使用OpenCV3.2,包括安装Python、Numpy、Matplotlib和OpenCV,并提供了在Python2.7环境下安装OpenCV3.2的步骤和示例代码。
Emgu CV 是.NET平台下对OpenCV图像处理库的封装。也就是OpenCV的.NET版。它运行在.NET兼容的编程语言下调用OpenCV的函数,如C#、VB、VC++等。同时这个封装库可以在Mono下编译和在Linux / Mac OS X上运行。Emgu Cv的优势在于.net非常完美的界面,给用户操作带来非常直观的感觉。Emgu Cv每个版本都有修改一部分函数,在兼容旧版本下做的不是很好。本书主要采用VS2013+EmguCv3.0版本,希望读者也采用相同的版本进行学习,从而避免一些版本兼容上的问题。在国内并不流行Emgu Cv,因此关于Emgu Cv的资料比较少,从而导致了新手学习起来比较费劲,同时使更多想去学习Emgu Cv的人放弃学习,这样的一个恶性循环。
2.在链接-》输入-》附加依赖库,中添加,相应的staticlib库目录中的所有条目
pycharm,Anaconda下载地址见另一篇博客:pycharm配置Anaconda解释器
安装Python环境后,推荐使用Anaconda,因为我3.6的python版本,在Anaconda环境下装的opencv。
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)
下图是CSPNet中统计的目前的State of the Art的目标检测模型。其中从csresnext50-panet-spp-optimal模型是CSPNet中提出来的,可以结合AlexeyAB版本的Darknet就可以实现。
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