1.opencv Դ?源码??
2.编程工具篇06编译OpenCV+opencv_contrib
3.概述在Linux下编译安装OpenCV的步骤
4.MacBook(m1)源码编译opencv
5.在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV
6.CV实战Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
opencv Դ???
OpenCV是用于计算机视觉的库,适用于Python、源码Ruby和MATLAB。源码在VSLAM技术研究中,源码经常需要在Ubuntu系统上安装不同版本的源码OpenCV。以下为OpenCV3.3.1版本在Ubuntu系统下的源码amule windows 源码安装教程,适合初学者。源码
一、源码下载OpenCV源码
欲安装OpenCV3.3.1版本,源码可关注公众号「3D视觉工坊」,源码在后台回复「OpenCV3.3.1_linux」获取安装包下载链接。源码
二、源码检查已安装的源码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、源码安装OpenCV
下载并解压OpenCV3.3.1的源码源码安装包后,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。
编程工具篇编译OpenCV+opencv_contrib
在进行Unity:从零开始搞AR教程时,我们需要集成ArUco功能,c 头文件源码这就需要将opencv_contrib模块与opencv进行编译。以下是详细的编译步骤: 首先,访问CMake官网下载最新版本(如cmake-3..0-rc1-windows-x_.msi)并安装。 然后,去GitHub下载OpenCV(选择4.5.3版本)和opencv_contrib的源码,链接分别为:opencv-4.5.3-vc_vc.exe
Source code (zip)
下载后解压OpenCV和opencv_contrib的源码包。 接下来,使用CMake进行编译。在CMake的配置过程中,选择Visual Studio (根据你的系统调整),配置路径为opencv源代码目录和你想要生成二进制文件的位置。确保勾选"BUILD_opencv_world",并输入"OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH"(如果有需要)。点击Configure,然后Generate,生成过程完成后进入build目录。 在build目录中,打开OpenCV.sln文件,选择“批生成”,勾选"ALL_BUILD"和"INSTALL",最后点击生成。编译完成后,头文件和动态库会在Install文件夹中找到。 最后一步,如果你已经在Windows系统上配置过OpenCV环境(参阅编程工具篇),则无需重复,直接使用生成的环境变量即可。如果之前未配置,建议参考相关教程进行设置或更新。概述在Linux下编译安装OpenCV的步骤
OpenCV是一个计算机视觉库,支持Windows、Linux、MacOS等操作系统。在Linux环境中安装OpenCV主要涉及源码编译。官网的下载链接为opencv.org/releases.htm...
选择最新版本3.2.0,Linux用户需下载zip格式源码。安装所需的软件包包括GCC 4.4.x或更高版本,CMake 2.8.7或更高,防网站偷源码Git,GTK+2.x或更高(包括headers),pkg-config,Python 2.6或更高版本及Numpy 1.5或更高版本的开发包,ffmpeg或libav的开发包:libavcodec-dev,libavformat-dev,libswscale-dev。可选包有libtbb2和libtbb-dev,libdc 2.x,libjpeg-dev,libpng-dev,libtiff-dev,libjasper-dev,libdc--dev,CUDA Toolkit 6.5或更高版本。这些包通过apt-get命令直接安装,打开终端,输入相关命令即可。安装完毕后,在解压后的opencv-XXX目录内建立build文件夹,编译的makefiles、project files、object files和output files存放于此。
开始编译,只需三行命令:配置、build和安装。配置命令为:$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 。。参数CMAKE_BUILD_TYPE表示构建类型,有Release和Debug两种;CMAKE_INSTALL_PREFIX指定安装目录,一般为/usr/local。可选参数包括BUILD_DOCS和BUILD_EXAMPLES,前者构建文档,后者构建所有示例。若配置命令无法执行,去掉-D后面的空格。build命令为:make -j7,使用7个线程加速编译。手机广告管理源码安装命令为:sudo make install。
至此,Linux环境下成功安装OpenCV。为了验证Python环境中的使用情况,可以尝试运行一段代码:读取并显示。代码如下:import cv2image = cv2.imread(“logo.png”, 1)cv2.imshow(“Hello, world!”, image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()若在运行时遇到错误,请检查路径是否改为绝对路径。成功运行后,将看到显示的。
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。
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,ss彩源码开发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。
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。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。入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译
欢迎关注最新版OpenCV4.8的CUDA加速编译指南。在深度学习模型部署速度提升方面,CUDA加速技术发挥着关键作用。为了顺利进行编译,首先需确保软件版本满足要求:使用CMake3.或更高版本,以及VS专业版或以上版本。配合ti显卡和CUDA.3版本,将OpenCV4.8源码包与扩展模块源码包解压至D盘。
操作路径如下:D:\opencv-4.8.0与D:\opencv_contrib-4.8.0。启动CMake进行配置生成,点击Finish完成配置后,选择Generate,生成项目文件。设置扩展模块路径,并在搜索CUDA关键字后,勾选相关选项,再次点击Configure,生成配置文件。
打开OpenCV.sln文件,切换到Release模式,生成安装文件。预计编译时间较长,耐心等待即可。最终,编译完成后的结果展示了CUDA加速下的性能提升。
技巧提示:在编译过程中,注意避免下载第三方文件,可手动放置到source/.cache文件夹内的相应位置。无需编译xFeature2D、FaceModel、Test等模块,避免不必要的依赖下载。
配置完成后,可运行人脸检测案例和YOLOv8姿态评估模型,验证CUDA加速效果。使用以下代码启用GPU推理执行。
总之,OpenCV4.8通过CUDA支持实现GPU加速,显著提升图像处理程序性能。请参考本人新书《OpenCV应用开发:入门、进阶与工程化实践》获取更多CUDA函数使用知识。
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好äºï¼é¦å ï¼å¨ä¸æºç å å级çç®å½ä¸æ°å»ºä¸ä¸ªæ件夹OpenCV-buildï¼ç¶åå®è£ cmakeãç»ç«¯ä¸sudo apt-get install cmakeï¼ç¶åsudo apt-get install cmake-qt-guiï¼ä¸¤ä¸ªå®è£ æååï¼ç»ç«¯è¾å ¥cmake-guiï¼ä¼æå¼ä¸ä¸ªçé¢ï¼
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opencv4.5.4安装(CPU和GPU两种版本)
安装OpenCV 4.5.4,支持CPU和GPU版本,你需要遵循以下步骤:
1. 首先,检查是否有cmake和make工具,然后安装必要的依赖,如sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev等。
2. 如果遇到与nvidia相关的依赖库问题,如找不到libavcodec-dev,需要更换nvidia源。参考NVIDIA Developer Forums的说明,备份并替换原有的apt源列表。
3. 访问opencv.org/releases/,下载opencv4.5.4和opencv_contrib4.5.4的源代码包。
4. 解压下载的文件,将opencv_contrib放入opencv目录中,然后在build目录下运行cmake命令,指定相关选项,如WITH_FFMPEG、CUDA相关设置等。
5. 若编译时遇到ffmpeg链接问题,根据博客《OpenCV结合CUVIDEC解码视频流》的建议,可能需要安装ffmpeg和相关开发环境库,并将头文件适当地重定向。对于OpenCV 4.5.1,可能需要编译ffmpeg源代码以匹配。
6. 编译完成后,执行sudo make -j4,然后安装。将opencv4.pc文件复制到pkgconfig文件夹,并配置环境变量,包括LD_LIBRARY_PATH和PKG_CONFIG_PATH。
7. 测试安装通过pkg-config opencv4 --modversion,如果返回版本信息,安装成功。在opencv的示例目录下,运行cmake .,make,然后运行opencv_example来验证。
8. 最后,将OpenCV的bin、include、lib和share文件夹复制到你的项目第三方库目录中。
在整个过程中,记得解决特定问题,如cuDNN版本确认和环境变量设置等。如果遇到找不到库文件的情况,可以使用ldd命令或搜索库文件并添加到环境变量中。
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