1.OpenCV:Mat源码解读
2.CV实战Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
3.OpenCV安装教程（全网最细，查源小白直接上手！码o码！查源！码o码）
4.一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码
5.MacBook(m1)源码编译opencv
OpenCV:Mat源码解读
OpenCV中的查源核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，码o码京东账号源码我们可以了解到Mat如何管理内存、查源与Sub-mat的码o码关系，以及如何支持不同数据类型。查源本文旨在提供对Mat类的码o码深入理解，帮助你掌握Mat的查源内存管理机制、数据结构设计，码o码以及Mat中数据类型的查源表示方式。通过本文，码o码你将对Mat的查源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gan源码大全内存空间。
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，swing源码分析而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。
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，神马源码搭建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，滤镜相机源码`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。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。
一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码
本文旨在帮助读者掌握使用YOLO和OpenCV进行图像及视频流目标检测的方法，通过详细解释和附带源码，让学习过程更加直观易懂。
在计算机视觉领域，目标检测因其广泛应用，如人脸识别和行人检测，备受关注。YOLO（You Only Look Once）算法，由一位幽默的作者提出，发展到现在的V3版本，是其中的佼佼者。YOLO作为单级检测器的代表，通过一次扫描就能完成对象位置和类别的预测，显著提高了检测速度，尽管在精度上可能不如两阶段检测器如R-CNN系列（如Faster R-CNN），但速度优势明显，如YOLOv3在GPU上可达 FPS甚至更高。
项目结构清晰，包括四个文件夹和两个Python脚本，分别用于处理图像和视频。通过yolo.py脚本，我们可以将YOLO应用于图像对象检测。首先，确保安装了OpenCV 3.4.2+版本，然后导入所需的库并解析命令行参数。脚本中，通过YOLO的权重和配置文件加载模型，接着对输入图像进行预处理，利用YOLO层输出筛选和非最大值抑制（NMS）技术，最后在图像上显示检测结果。
尽管YOLO在大多数情况下都能准确检测出物体，但也会遇到一些挑战，如图像中物体的模糊、遮挡或类似物体的混淆。通过实际的检测示例，可以看到YOLO在复杂场景中的表现。了解这些局限性有助于我们更好地理解和使用YOLO进行目标检测。
要开始实践，只需按照教程操作，通过终端执行相关命令，即可体验YOLO的图像检测功能。对于更深入的学习和更多技术分享，可以关注阿里云云栖社区的知乎机构号获取更多内容。
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。
