【智慧党建源码系统】【vs 查看源码】【android zip源码】opencv部分源码_opencv源代码

时间:2024-12-24 07:52:58 编辑:吕氏商城 源码 来源:快乐麻花源码

1.【CV实战】Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
2.opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
3.如何从源码编译OpenCV4Android库
4.10分钟!部分用Python实现简单的源码源代人脸识别技术(附源码)
5.MacBook(m1)源码编译opencv
6.OpenCV:Mat源码解读

opencv部分源码_opencv源代码

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

       在Linux环境下,特别是部分Ubuntu .中安装OpenCV-3.4.x版本,需要理解其源码编译过程,源码源代本文将详细说明从源码编译到安装,部分以及测试demo的源码源代智慧党建源码系统全过程。安装步骤分为源码下载、部分使用`apt-get`安装依赖项、源码源代从源码构建安装OpenCV、部分配置环境、源码源代验证安装情况以及卸载。部分在Linux环境下,源码源代确保系统稳定运行是部分关键步骤之一。以下为详细流程:

       1. 源码下载

       从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。源码源代选择版本时,部分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)。vs 查看源码使用`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,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,android zip源码使用`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 cv::distanceTransform()距离变换论文与源码

       OpenCV的cv::distanceTransform()函数用于计算图像中所有点到最近‘0’点的距离,其应用广泛,例如在无人驾驶中,用于测量图像中最近障碍物的距离。它支持两种距离计算:L1和L2。当maskSize为DIST_MASK_PRECISE且distanceType为DIST_L2时,采用[]中的并行算法,借助TBB库。其他情况下,会使用[]算法。

       简单来说,[]算法在年发表,而[]则更易于理解且适用于L2距离。距离变换定义了一个函数Df,它是输入函数f的欧氏距离变换,即对于每个点p,找到最近的q点,其距离加上f(q)值。

       公式[公式]描述了经典的距离变换方法,它将每个网格位置与最近点P通过二值图像关联。网络调查源码在OpenCV的实现中,如/modules/imgproc/src/distransform.cpp的Line ,有一维和二维情况的处理方法。一维时,欧氏距离平方变换为[公式],二维则通过两次一维变换简化计算过程。

       如果你对OpenCV的距离变换感兴趣,欢迎查看我的专栏并投稿,共同探讨OpenCV背后的原理和知识,共同进步。

如何从源码编译OpenCV4Android库

       本文介绍如何从源码编译OpenCV4Android库,解决实际应用中遇到的问题。

       通常,Android平台已有官方提供的OpenCV库,但实际应用中可能会遇到无法同时使用SNPE(高性能神经网络加速库)和OpenCV的问题,因为SNPE使用的STL链接的是libc++,而OpenCV默认使用的是gnu_stl,这会导致gradle配置无法正常编译。

       为解决此问题,需要自行编译OpenCV4Android库,可选择在Linux下基于NDK编译,或在Windows中使用MinGW编译。本文选择前者,便于生成Docker镜像,方便部署。

       对于已经配置好的编译镜像,可通过Docker命令启动,并设置环境变量。若需修改NDK或SDK版本,文件扫描源码同样更新环境变量。然后进入目录开始编译,修改编译选项。

       若从头开始搭建编译环境,首先生成基于Ubuntu.的Docker基础容器,安装基础工具,如vim、ant或gradle。安装与配置Cmake,确保版本为3.6或以上,以支持HTTPS,避免编译过程中的文件下载失败。安装JDK和Android SDK,并配置环境变量。

       下载OpenCV源码和contrib库,选择合适的分支以避免编译错误。编译过程可使用指定配置文件ndk-.config.py,选择需要编译的指令集、STL库等。

       完成编译后,即可得到OpenCV-Android-SDK库,适用于Android Studio中的Java或C++接口使用,提供方便的计算机视觉功能。

分钟!用Python实现简单的人脸识别技术(附源码)

       Python实现简单的人脸识别技术,主要依赖于Python语言的胶水特性,通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先,需确保正确区分人脸的分类器可用,可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括:CV2(OpenCV)用于图像识别与摄像头调用,os用于文件操作,numpy进行数学运算,PIL用于图像处理。

       为了实现人脸识别,需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时,确保目录名中无中文字符,以免引发错误。这样,程序就可以识别出目标对象。

       然后,选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类,包含三种人脸识别算法:eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式,可以反映出图像局部的纹理信息。

       创建一个Python文件(如trainner.py),用于编写数据集生成脚本,并在同目录下创建一个文件夹(如trainner)存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。

       接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程,将此整合到一个统一的文件中。现在,程序可以识别并确认目标对象。

       通过其他组合,如集成检测与开机检测等功能,可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后,你将掌握Python简单人脸识别技术。

       若遇到问题,首先确保使用Python 2.7版本,并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误(如“module 'object' has no attribute 'face'”),使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题,请随时联系博主获取帮助。

MacBook(m1)源码编译opencv

       首先,从GitHub上获取OpenCV的源代码是实现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版本,比如2.1分支,可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的版本号:

       bash

       git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git

       接下来,为了进行编译,你需要准备一个专门的构建目录,这可以通过以下命令创建:

       bash

       mkdir opencv_build

       cd opencv_build

       然后,运行CMake来配置编译环境:

       bash

       cmake ..

       配置完成后,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、创建编译目录、配置CMake并执行编译和安装。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:Mat源码解读

       OpenCV中的核心组件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。

Opencv源码交叉编译Android库

       本文主要介绍了如何在Android平台上进行OpenCV(版本2.4.)的源码交叉编译,并将其集成到Android应用中。首先,你需要确保已下载并配置好NDK(yourNDKPath),以及指定编译文件的存放路径(yourInstallPath)。在OpenCV根目录下,运行特定命令开始编译过程,这将生成所需的头文件、静态库和动态库。

       接下来,你需要在你的项目中引入编译好的OpenCV库。这包括在CMakeLists.txt文件中配置工程,以便正确链接OpenCV库。完成配置后,进行工程的编译,确保所有的依赖项都已正确集成。

       在Android设备上进行测试时,将编译的可执行文件与文件一起推送至设备,然后在终端执行程序。执行过程会输出相关结果。

       总结来说,将标准编译工具链替换为NDK提供的交叉编译工具链是关键步骤。整个过程虽然需要一些设置,但一旦理清流程,实际操作并不复杂。有兴趣的开发者可以参考GitHub上的相关代码,通过star来表示支持。