【udid定制签名源码】【总控源码修复】【三货币源码】opencv源码实现

时间:2024-12-23 23:17:55 编辑:淘宝视频html源码 来源:Vscode打开jdk源码

1.10分钟!源码用Python实现简单的实现人脸识别技术(附源码)
2.OpenCV中几种卷积的实现方式
3.OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
4.win10 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)
5.OpenCV安装教程(编译源码,一次成功)提供安装好OpenCV的源码系统镜像
6.Opencv源码交叉编译Android库

opencv源码实现

10分钟!用Python实现简单的实现人脸识别技术(附源码)

       Python实现简单的人脸识别技术,主要依赖于Python语言的源码胶水特性,通过调用特定的实现udid定制签名源码库包即可实现。这里介绍的源码是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、实现引入相关包、源码创建模型、实现以及最后的源码人脸识别过程。首先,实现需确保正确区分人脸的源码分类器可用,可以使用预训练的实现模型以提高准确度。所用的源码包主要包括: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,总控源码修复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。

OpenCV中几种卷积的实现方式

       自从opencv引入dnn模块后,卷积实现方式不断扩展,以适应PC、手机、边缘计算设备的部署需求。目前,可调用CUDA、OpenCL、Tengine、Vulkan实现卷积。Tengine、Vulkan特别适用于移动设备和边缘计算,它们内部是如何实现的?

       Vulkan是一个渲染库,与OpenGL、DirectX等GPU渲染库相比,移动设备上使用较多,而深度学习模型又需要在移动设备上部署。因此,探索是否可以使用Vulkan实现卷积等深度学习操作。

       接下来,让我们看看OpenCV是如何使用Vulkan实现深度神经网络中的卷积。

       打开OpenCV源码库的modules/dnn/src目录,可以看到最后一个文件夹是vkcom。"vkcom"这个名字由"Vulkan"库本身与"comp"(glsl语言的源代码后缀)组成。glsl语言可以通过以下命令编译:“vkcom”。GLSL是OpenGL着色语言,用于编写OpenGL着色器的三货币源码编程语言,通常与并行处理功能强大的GPU结合使用。深度学习操作如卷积、池化都是对图像颜色的处理,因此可以将这些操作实现为着色器,用GLSL编写,然后使用Vulkan调用GPU。

       Vulkan实现的卷积代码示例如下:

       代码中指定了输入输出变量(第3、6、9、行)。在第行计算了输出变量convolved_image_data的值。第行开始的for循环遍历卷积核的c、w、h,计算单个像素位置的卷积结果。显然,这个卷积仅计算一个像素位置的卷积结果,卷积核的滑动过程由Vulkan管理GPU,多个GPU计算单元并行完成。

       在OpenCV中,文件conv.comp首先被编译为二进制,然后将此二进制作为字符串放入conv_spv.cpp中。cpp文件定义了conv_spv数组,其中包含编译后的卷积着色器执行代码。由OpBase::createShaderModule函数将此二进制送入vkCreateShaderModule,从而调度GPU。

       通过分析代码,可以看到Vulkan实现的算子被调用的方式,这同样适用于CUDA、OpenCL、Ngraph、Inference Engine等实现的算子。

       Vulkan渲染库在OpenCV中的调用逻辑已经阐述完毕。Tengine是如何使用的?在convolution_layer.cpp的forward函数的行,调用了tengine_forward(tengine_graph)。

       Tengine_forward来自teng_run_graph函数,我们只需调用库即可得到结果。传入的graph是卷积图,由create_conv_graph在第行创建。create_conv_graph使用create_conv_node、收获季节源码create_input_node生成卷积算子所需的图。

       使用Tengine相对使用Vulkan、CUDA等库完成算子,要简单许多。调用库内的函数生成节点,使用节点构建图即可,无需自己实现算子内的计算。

       本文概述了OpenCV中卷积实现方式的多样性,以下为总结:

       本文详细分析了使用Vulkan用着色器实现卷积计算的方法及其调用路径,这个路径在分析其他类型实现时也很有用。本文还探讨了不同库算子的兼容性。当然,不同算子兼容还涉及更多细节,本文仅关注卷积forward函数的传递。

       本文后半部分简要介绍了Tengine在OpenCV中的集成。发现集成过程相对简单,在convolution_layer.cpp中直接运行Tengine库构建的卷积计算图。这也表明,如果存在更好的边缘计算库,很容易集成到OpenCV中。

       通过几天的分析,我们已经了解了OpenCL、Vulkan、Tengine的实现方式。可以预计,CUDA、Halide、Inference Engine nn、Inference Engine NGraph等实现也会类似。

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newvue源码解析版本一致。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。

       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。

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。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。

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。

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。