【易语言 导出源码】【maven 编译源码】【zepto源码分析】opencv程序源码_opencv源代码

时间:2024-12-24 08:08:33 编辑:52源码资源站 来源:骑妖 源码

1.opencv����Դ��
2.OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
3.OpenCV:Mat源码解读
4.win10 cmake源码编译安装opencv(c++,程序qt)(解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频)
5.如何从源码编译OpenCV4Android库
6.MacBook(m1)源码编译opencv

opencv程序源码_opencv源代码

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       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。源码源代首先,程序选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台,源码源代并建议更换源至清华源,程序以确保下载过程顺利,源码源代易语言 导出源码避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。程序对于远程操作需求,源码源代外接屏幕或使用VNC远程连接是程序可行方案,同时通过tee命令记录编译过程,源码源代以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。程序

       安装系统镜像,源码源代完成OpenCV安装后,程序生成的源码源代镜像文件大小仅4.G,压缩后为2.G,程序直接烧录至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,maven 编译源码下载并解压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。

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,zepto源码分析适用于多平台。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。

       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。空间安装源码

       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。

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unity arpg 源码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。

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。

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,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。

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。

CV实战Ubuntu.源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo

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

       1. 源码下载

       从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。选择版本时,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,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。