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【python源码的书写】【长沙离湘潭源码】【网站源码咋改】opencv源码软件

来源:flyme源码下载 发表时间:2024-12-24 09:29:20

1.【CV实战】Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
2.OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
3.1-VSCODE安装:Windows10下用Vscode配置OpenCV (解包即用版)
4.win10 cmake源码编译安装opencv(c++,源码qt)(解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频)
5.OpenCV安装教程(编译源码,一次成功)提供安装好OpenCV的软件系统镜像
6.用Python+OpenCV+Yolov5+PyTorch+PyQt开发的车牌识别软件(包含训练数据)

opencv源码软件

【CV实战】Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo

       在Linux环境下,特别是源码Ubuntu .中安装OpenCV-3.4.x版本,需要理解其源码编译过程,软件本文将详细说明从源码编译到安装,源码以及测试demo的软件python源码的书写全过程。安装步骤分为源码下载、源码使用`apt-get`安装依赖项、软件从源码构建安装OpenCV、源码配置环境、软件验证安装情况以及卸载。源码在Linux环境下,软件确保系统稳定运行是源码关键步骤之一。以下为详细流程:

       1. 源码下载

       从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。软件选择版本时,源码考虑与项目的兼容性以及对最新特性的需求。

       2. apt-get安装

       Ubuntu下,OpenCV安装可通过两种方式:直接使用`$ sudo apt-get install python-opencv`进行快速安装,适用于仅在Python环境中使用OpenCV的情况;推荐从源码构建安装,以获取更新的代码版本,增强稳定性和可控性。

       3. 从源码安装

       从源码构建安装时,可选择默认安装位置或自定义安装位置。默认位置通常为`/usr/local`,而自定义位置需要额外配置。

       3.1 构建依赖项

       确保安装`cmake`, `gcc`, `g++`等构建工具。对于Python支持,选择安装Python 2和/或Python 3的特定模块。安装`GTK`支持用于图形界面应用,以及处理库(根据需要)。使用`cmake`下载`ippcv`库,注意**问题。

       3.2 默认位置安装

       使用`git`或下载的压缩包解压后,切换到源码目录,执行`cmake`命令以构建`CMakeLists.txt`,并创建`makefile`。指定构建参数时,`CMAKE_INSTALL_PREFIX`用于设置安装路径,通常为`/usr/local`。根据需要选择构建类型(`DEBUG`或`RELEASE`)和是否启用CUDA加速。

       3.3 自定义位置安装

       自定义安装时,使用`cmake`命令时需添加`-DCMAKE_INSTALL_PREFIX`参数,指向自定义安装目录。在安装后,还需配置扫描路径和设置环境变量,确保其他项目能够正确引用OpenCV库。

       配置

       配置步骤包括将OpenCV的`lib`路径添加到系统配置中,以便其他项目能够引用OpenCV库。通常,长沙离湘潭源码这涉及编辑`ld.so.conf`文件或通过环境变量设置。

       验证查看版本

       在终端或Python环境中,通过`pkg-config`命令或Python导入`cv2`模块查看OpenCV版本。

       C++和Python demo测试

       执行官方提供的示例代码,验证OpenCV功能。在C++环境中,通过指定`OpenCV_DIR`变量路径来正确引用库文件。在Python环境中,确保导入路径设置正确。

       卸载

       卸载OpenCV时,使用`make uninstall`命令。注意,仅删除了文件,留下的空文件夹可能需要手动删除。

       通过遵循上述步骤,即可在Ubuntu .系统中成功安装OpenCV,并进行测试验证。确保安装过程的每个环节都得到正确配置,以避免潜在的问题和冲突。

OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV

       MacOS上OpenCV源码编译与使用教程

       在视觉任务中,开源库OpenCV经常被用到,它支持多种语言接口,适用于多平台。在MacOS上直接安装包不可用时,我们需要自行编译。本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手,详细展示源码编译与配置过程。

       1. 下载源码并解压

       首先,从官网下载对应版本(4.8.0)的源码,确保opencv与opencv_contrib的版本一致。通过命令行进行下载,解压后放置于工作目录。

       2. 准备CMake

       OpenCV支持CMake编译,需要先安装。创建编译文件夹,然后使用CMake指令配置编译环境,注意指定opencv和opencv_contrib的路径。

       3. CMake编译与下载依赖

       完成CMake配置后,进行make编译,注意网络通畅以确保第三方库的下载。编译成功后,会生成所需文件。

       4. 安装与案例测试

       执行make install,安装OpenCV到指定路径。接着,创建一个C++文件main.cpp,编写简单代码以读取并展示,通过CMakeLists.txt文件配置编译路径。网站源码咋改

       5. VS Code环境测试

       在VS Code中,通过CMakeLists.txt配置并编译main.cpp,确认OpenCV库路径正确,运行程序,成功处理。

       总结

       通过上述步骤,您已在MacOS上成功源码编译并配置了OpenCV,实现了处理功能。在实际项目中,这将为您提供灵活的环境和更好的控制。

1-VSCODE安装:Windows下用Vscode配置OpenCV (解包即用版)

       VSCode安装与OpenCV配置指南(Windows )

       OpenCV,全称为开源计算机视觉库,是跨平台的视觉处理库,由英特尔支持,采用BSD许可证。本文旨在记录在Windows 环境下,如何使用VSCode进行OpenCV的配置,以实现直接使用,避免繁琐的编译过程。首先,准备工具:VSCode安装包、MinGW-w和opencv源码。

       1. 前期文件准备

        - 下载VSCode,选择x版本,安装在D盘。另外,需要两个关键包:win环境下编译好的opencv运行文件包(.vscode.zip),以及MinGW-w和CMake辅助编译工具。此外,还需dll依赖文件。

       2. MinGW和OpenCV集成

        - 将MinGW解压至F盘根目录,作者建议与本文提供的路径保持一致,以方便后续配置。然后,将opencv解压并配置环境变量:F:\opencv\build\x\vc\bin,F:\opencv\build\x\MinGw\bin,F:\MinGw\bin。

       3. VSCode配置

        - 在VSCode中,你需要配置以支持C++开发,包括设置编译器路径等配置项,以便能正确调用OpenCV库。

       4. 测试

        - 在VSCode的cpp目录下,创建C++程序,如摄像头捕获示例和显示代码。使用F5键运行,验证OpenCV库是否已正确配置。

       例如,测试代码如下:

        - VideoCapture cap(0); Mat img;...

        - Mat img = imread("D:\Microsoft VS Code\OpenCV\cpp\G.png");...

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win cmake源码编译安装opencv(c++,qt)(解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频)

       要使用Qt与Windows上的OpenCV,当默认的msvc版本不满足需求时,需要通过源码编译安装,并配合cmake工具。以下是详细的步骤:

       首先,下载OpenCV sources版本,同时确保已经安装了cmake编译工具,这里推荐选择对应版本的MinGW版本。在Qt的mingw环境中,需将mingw的bin路径(例如:D:\Programs\Qt\Qt5..\Tools\mingw_\bin)添加到环境变量,验证配置成功可通过在cmd中输入gcc -v。

       解压OpenCV到指定位置,创建一个build文件夹。使用cmake-gui,设置源码路径和build文件夹,配置为MinGW Makefiles。初次配置可能遇到问题,如ffmpeg下载失败,这时需要重命名ffmpeg.cmake为ffmpeg.txt,修改其中的下载地址为/。

       在cmake-gui中,勾选with_qt和with_opengl,取消opencv_enable_allocator_stats和与python相关的选项。如果需要python支持,可以使用pip安装。配置完成后,再次点击configure并生成makefile,确保所有路径正确。

       在build文件夹中,通过mingw-make -j(根据你的CPU核心数设置线程数,例如)开始编译,最后执行mingw-make install。安装后,别忘了将安装路径(如D:\Programs\opencv3.4.\build\install\x\mingw\bin)添加到系统环境变量。

       通过这些步骤,你就可以在Qt环境中成功安装并使用OpenCV处理视频了,无需担心ffmpeg下载失败的问题。

OpenCV安装教程(编译源码,一次成功)提供安装好OpenCV的系统镜像

       本文提供了一套简洁明了的OpenCV安装教程,旨在帮助开发者实现一次成功安装。首先,选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台,并建议更换源至清华源,以确保下载过程顺利,避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。衡阳到常德源码对于远程操作需求,外接屏幕或使用VNC远程连接是可行方案,同时通过tee命令记录编译过程,以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。

       安装系统镜像,完成OpenCV安装后,生成的镜像文件大小仅4.G,压缩后为2.G,直接烧录至TF卡即可使用。该系统已预装VNC等必备软件,配置了静态IP,提供详尽的使用指南,包括树莓派和Windows系统间的文件复制和传输方法。系统兼容树莓派4和3型号,对于有补充需求之处,将在文章末尾进行说明。

       正式安装OpenCV,首先确保安装所需的依赖工具和图像、视频库。按照步骤逐一进行,包括安装构建必需工具、图像工具包、视频工具包、GTK2.0以及优化函数包。在编译OpenCV源码前,下载并解压OpenCV3.4.3及opencv_contrib3.4.3(选择版本时需确保二者版本号一致)。

       采用直接下载或wget下载两种方法获取源码,解压后进入源码目录。创建release文件夹,用于存放cmake编译时产生的临时文件。设置cmake编译参数,安装目录默认为/usr/local,确保参数正确配置,尤其是对于root用户下的cmake命令,需修改OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值为绝对路径。

       编译过程中,确认进度到达%,以验证安装成功。进行其他配置,包括设置库路径,以便于使用OpenCV库,也可选择不进行设置。配置opencv.conf和bash.bashrc文件,进行必要的参数添加,重启树莓派或重新登录用户后,测试OpenCV使用是否正常。

       演示Python程序使用OpenCV画一条直线,确保Python编译器已安装,执行相关代码。系统镜像中额外提供远程连接和文件传输功能的说明,包括使用VNC或Putty等工具远程控制树莓派的方法,以及如何在树莓派与Windows系统间进行复制粘贴,通过autocutsel软件简化操作流程。

用Python+OpenCV+Yolov5+PyTorch+PyQt开发的车牌识别软件(包含训练数据)

       这款基于Python、OpenCV、Yolov5、PyTorch和PyQt的车牌识别软件能实现实时和视频的车牌识别。下面是一个直观的演示过程:

       要开始使用,首先下载源码并安装依赖。项目中的requirements.txt文件列出了所需的库版本,建议按照该版本安装,以确保所有功能正常运行。安装完成后,运行main.py即可启动软件。

       软件启动后,模型会自动加载,之后你可以从test-pic和test-video文件夹中选择待识别的或视频进行操作。点击“开始识别”按钮,软件将对所选文件进行处理。

       软件的开发思路是这样的:收集包含车牌的,使用labelimg进行标注,然后利用yolov5进行车牌定位模型的训练。接着,仅针对车牌的使用PyTorch训练内容识别模型。车牌颜色则通过OpenCV的HSV色域分析。为了提高识别准确度,识别前会对定位后的车牌进行透视变换处理,但这一步可以视训练数据的质量和多样性进行调整。

       界面设计方面,PyQt5库被用于实现,主要挑战是将numpy数据转换为QPixmap以便在界面上显示。为了实现实时识别,需要预先加载定位和车牌识别模型,并对yolov5的detect.py文件进行一些定制。

       这个模型在测试时主要针对蓝色车牌,对质量较高的有较高的识别率。然而,如果读者有更优秀的模型,可以直接替换res文件夹中的content_recognition.pth模型文件,以适应更多场景。

Cmake安装和生成opencv的解决方法

       Cmake安装步骤:

       首先,访问Cmake的官方下载页面,根据你的操作系统(如Windows-x_)选择适合的版本进行下载。

       下载完成后,将Cmake安装到任意位置,具体步骤这里不再赘述。

       运行和生成OpenCV解决方案:

       在安装目录的C:\cmake-3..0-windows-x_\bin下,找到并运行cmake-gui.exe。在界面中,点击"where is the source code"右侧的浏览按钮,定位到OpenCV源代码文件夹,通常是F:\opencv\sources。

       接着,选择"browse build",指定解决方案生成的路径。点击"configure"进行第一次配置,选择你的编译IDE。如果配置无误,点击"finish",配置完成后进入下一步。

       注意,如果路径包含中文字符,可能会出现警告,应避免这种情况。配置完成后,再次点击"configure",默认设置即可,无需额外勾选或取消。

       完成第二次配置后,点击"generate",等待"generating done"的提示,表示解决方案生成完成。此时,在之前指定的生成路径下,你会找到opencv.sln文件。

       打开解决方案资源管理器,你可以根据自己的需求选择和学习源代码。初次编译可能会出现错误,这是正常现象,因为ALL_BUILD默认为启动项,但不是可以直接执行的。只需在解决方案资源管理器中更改启动项目,问题即可解决。

       至此,Cmake生成OpenCV解决方案的全过程已顺利结束。

windows下用cmake构建opencv项目

       为了在Windows环境下使用CMake构建OpenCV项目,您需要准备几个必要的工具和资源。

       首先,确保您已安装Visual Studio ,并下载最新版本的CMake构建工具。

       接着,从Releases - OpenCV页面下载OpenCV源码,选择4.6.0版本。同时,访问github.com下载额外模块opencv_contrib。

       利用CMake构建工程时,选择源文件路径和构建路径,配置构建工具,点击“Configure”进行设置。构建过程中如出现错误,可忽略继续进行。配置完成后,勾选生成动态库选项,并添加opencv_contrib额外库路径。

       完成配置后,再次点击“Configure”进行重新配置,直至选项框中不再出现标红选项。点击“generate”生成工程。成功后,可打开Visual Studio进行编译。

       在VS中,利用CMake构建的工程编译OpenCV源文件。打开输出文件夹中的CMakeTargets文件夹,选择ALL_BUILD进行生成。在编译过程中如出现错误,删除日文注释后再次生成。配置解决方案为Release,重复生成步骤,将生成对象改为同一文件夹下的INSTALL。

       为了配置环境变量,将build文件夹下的bin文件夹加入系统环境变量,新建变量OpenCV_DIR,值为\build\install\x\vc\lib。将build/install/include/x/vc/bin文件夹下的两个文件复制到C:\Windows\System路径下。

       完成环境配置后,即可测试环境是否已成功设置。通过源代码、CMakeList.txt文件和程序运行结果验证环境配置。

       在配置过程中,可能会遇到关于CMake Warning at cmake/OpenCVDownload.cmake: (message): FFMPEG: Download下载失败的问题,可参考相关博文进行解决。

概述在Linux下编译安装OpenCV的步骤

       OpenCV是一个计算机视觉库,支持Windows、Linux、MacOS等操作系统。在Linux环境中安装OpenCV主要涉及源码编译。官网的下载链接为opencv.org/releases.htm...

       选择最新版本3.2.0,Linux用户需下载zip格式源码。安装所需的软件包包括GCC 4.4.x或更高版本,CMake 2.8.7或更高,Git,GTK+2.x或更高(包括headers),pkg-config,Python 2.6或更高版本及Numpy 1.5或更高版本的开发包,ffmpeg或libav的开发包:libavcodec-dev,libavformat-dev,libswscale-dev。可选包有libtbb2和libtbb-dev,libdc 2.x,libjpeg-dev,libpng-dev,libtiff-dev,libjasper-dev,libdc--dev,CUDA Toolkit 6.5或更高版本。这些包通过apt-get命令直接安装,打开终端,输入相关命令即可。安装完毕后,在解压后的opencv-XXX目录内建立build文件夹,编译的makefiles、project files、object files和output files存放于此。

       开始编译,只需三行命令:配置、build和安装。配置命令为:$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 。。参数CMAKE_BUILD_TYPE表示构建类型,有Release和Debug两种;CMAKE_INSTALL_PREFIX指定安装目录,一般为/usr/local。可选参数包括BUILD_DOCS和BUILD_EXAMPLES,前者构建文档,后者构建所有示例。若配置命令无法执行,去掉-D后面的空格。build命令为:make -j7,使用7个线程加速编译。安装命令为:sudo make install。

       至此,Linux环境下成功安装OpenCV。为了验证Python环境中的使用情况,可以尝试运行一段代码:读取并显示。代码如下:import cv2image = cv2.imread(“logo.png”, 1)cv2.imshow(“Hello, world!”, image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()若在运行时遇到错误,请检查路径是否改为绝对路径。成功运行后,将看到显示的。

OpenCV安装教程(全网最细,小白直接上手!!!)

       OpenCV是用于计算机视觉的库,适用于Python、Ruby和MATLAB。在VSLAM技术研究中,经常需要在Ubuntu系统上安装不同版本的OpenCV。以下为OpenCV3.3.1版本在Ubuntu系统下的安装教程,适合初学者。

       一、下载OpenCV源码

       欲安装OpenCV3.3.1版本,可关注公众号「3D视觉工坊」,在后台回复「OpenCV3.3.1_linux」获取安装包下载链接。

       二、检查已安装的OpenCV版本

       在终端输入命令`pkg-config --modversion opencv`查看当前安装的OpenCV版本。

       三、安装OpenCV

       下载并解压OpenCV3.3.1的源码安装包后,执行如下命令进行安装,安装路径为`/home/yongqi/workspace/2_ProgramFiles/OpenCV3.3.1`。

       四、配置OpenCV环境

       配置OpenCV的lib路径,以完成环境设置。

       五、测试OpenCV版本

       完成配置后,系统显示的OpenCV版本应为3.3.1。

       六、学习OpenCV

       提供一份包含G资料的《人工智能自学视频》资料包,内容包括人工智能基础入门、AI框架实战、图像识别、OpenCV、机器学习等,以及国内外知名资源、AI论文等。

       资料在网盘中整理整齐,欢迎下载!分享给有需要的伙伴。如果需要使用OpenCV2.4.9版本,只需调整第四步的pkgconfig路径即可。

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