1.MacBook(m1)源码编译opencv
2.OpenCV安装教程（全网最细，查看查小白直接上手！源码源代！查看查！源码源代）
3.OpenCV:Mat源码解读
4.在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV
MacBook(m1)源码编译opencv
首先，查看查从GitHub上获取OpenCV的源码源代易语言感染源码源代码是实现MacBook (m1)本地编译的关键步骤。你可以通过运行以下命令来拉取最新版本:
bash
git clone /opencvopencv.git
如果你想锁定特定的查看查版本，比如2.1分支，源码源代可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的查看查版本号:
bash
git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git
接下来，为了进行编译，源码源代你需要准备一个专门的查看查构建目录，这可以通过以下命令创建:
bash
mkdir opencv_build
cd opencv_build
然后，源码源代运行CMake来配置编译环境:
bash
cmake ..
配置完成后，查看查开始编译安装过程:
bash
make
sudo make install
整个过程涉及到了从GitHub获取源代码、源码源代创建编译目录、查看查配置CMake并执行编译和安装。传奇android源码最后，务必确认你的目录结构包括了源代码、构建目录以及安装后的文件。
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、setnx 源码实现下载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canvas 查看源码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。
OpenCV:Mat源码解读
OpenCV中的c pow源码核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，我们可以了解到Mat如何管理内存、与Sub-mat的关系，以及如何支持不同数据类型。本文旨在提供对Mat类的深入理解，帮助你掌握Mat的内存管理机制、数据结构设计，以及Mat中数据类型的表示方式。通过本文，你将对Mat的基本构成有清晰的认识，并理解内存分配的策略。
Mat类的实现类似于一个容器，主要构造和析构不同类型的Mat。Mat的内部数据存储在UMatData结构中，通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size（大小）和step（步长）组成，便于计算每个维度所需的内存空间。
UMatData结构隐藏了内存配置的细节，而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的内存管理。以CPU的底层实现为例，这里仅展示其基本架构。理解了这些，Mat的基本构造就有了基础概念。
Mat的类型设计是其独特之处，用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示，如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型，如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中，depth用低5位表示，其余位用于通道数。
通过实际数据类型的例子，如通道的8U类型m0和其子Matm2，可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化，以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化，而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。
最后，Mat的高效使用不仅依赖于基础计算，MatExpr起到了桥梁作用，它向上简化接口，向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性，你将能够更有效地利用OpenCV的Mat进行数据处理。
在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV
为了在树莓派上进行OpenCV交叉编译，首先需要准备必要的工具。在开始之前，请确保已安装Git，以便下载所需的源码。
1. 下载OpenCV源码
访问OpenCV的GitHub页面，找到releases部分，选择所需版本，如opencv-3.4.6。下载opencv-3.4.6.tar.gz文件，将其保存到工作目录/home/alpha/workspace。解压该文件以获取源码。
2. 获取Raspberry Pi交叉编译工具
下载适用于Raspberry Pi的交叉编译工具，通常可以从Raspberry Pi官方网站或第三方资源中找到。将下载的工具包解压并将其文件夹命名为rpi-tools，然后将该文件夹复制到/home/alpha/workspace目录下。
3. 编写交叉编译工具链文件
创建一个名为toolchain-arm.cmake的文件，用于配置交叉编译工具链。在该文件中设置tools变量为rpi-tools的绝对路径。这个配置文件将指导编译器如何为树莓派进行编译。
将toolchain-arm.cmake文件保存在/home/alpha/workspace/rpi-tools文件夹中。
4. 开始交叉编译
现在，OpenCV库文件已准备好在树莓派上进行交叉编译。将源码目录/home/alpha/workspace/opencv-3.4.6与交叉编译工具链文件toolchain-arm.cmake置于同一目录下，然后启动编译过程。确保在编译时使用了正确的编译器和链接器，通常为gcc和g++。
编译完成后，OpenCV库将被放置在/home/alpha/workspace/opencv-3.4.6/install_rpi目录中，可供树莓派使用。
5. 编写测试程序
在树莓派上编写简单的OpenCV测试程序，以验证编译是否成功。测试程序可以使用OpenCV提供的示例代码或自定义代码，执行基本的图像处理操作，如读取、显示、转换和保存图像等。
通过以上步骤，已成功在树莓派上完成OpenCV的交叉编译过程，为后续的树莓派项目开发打下了坚实的基础。
