1.一次搞定OpenCV源码及扩展模块的项目项目编译与环境配置
2.OpenCV:Mat源码解读
3.如何从源码编译OpenCV4Android库
4.python的opencv有源码吗?
5.OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
6.OpenCV OpenCV 源码编译并实现 CUDA 加速 (Windows)
一次搞定OpenCV源码及扩展模块的编译与环境配置
版本:VS、CMake3..3、源码OpenCV3.4.7
在安装OpenCV的开源过程中,环境配置和扩展模块的项目项目编译往往给新手们带来困扰。本文旨在帮助新手们一次性解决OpenCV的源码安装和扩展模块编译问题。
原文:一次搞定OpenCV源码及扩展模块的开源易语言裂变源码编译与环境配置
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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。go心跳检测源码本文旨在提供对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。77公里源码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。
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使用的卡密库源码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,避免编译过程中的上传源码到域名文件下载失败。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。
python的opencv有源码吗?
Python中调用cv2库是通过编译C/C++代码并生成so文件实现的。opencv的cv2.so文件是通过cv2.cpp文件编译而成。此文件位于指定的gitee仓库中。在该仓库的特定行,使用cmake函数add_library指定生成cv2.so。
调用cv2.so的方法仅需导入cv2库即可。这句代码由自动生成的python_loader.cmake文件产生,该文件同样位于上述gitee仓库中。生成的文件存放在python_loader文件夹下,其中cv2/__init__.py文件导入了cv2.so,并利用了其中定义的C函数。
导入cv2.so并不足够,还需要借助numpy来处理数据结构。因此,在python_loader/cv2/__init__.py文件中,首先导入cv2.so,然后进一步导入了额外的python_loader/cv2/_extra_py_code/等。这里import cv2的语句存在歧义,根据当前环境决定是执行cv2/__init__.py还是查找cv2.so。
在执行import cv2时,实际执行的是python_loader/cv2/__init__.py文件。在该文件中,首先删除当前cv2模块,然后重新导入cv2.so。接着,导入了python_loader/cv2/_extra_py_code/gapi,为cv2添加了额外的数据处理函数。最终,通过py_code_loader.init('cv2')执行了_extra_py_code.init('cv2'),将gapi整合入cv2模块。
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。OpenCV OpenCV 源码编译并实现 CUDA 加速 (Windows)
本文介绍了如何在Windows系统上使用OpenCV源码自行编译代码文件,实现CUDA加速,以满足对处理时间要求较高的场景。OpenCV是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库,支持Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统。
在实际使用中,OpenCV处理数据可能无法满足某些高速场景的需求,这时可以结合CUDA加速。为了实现CUDA加速,需要自行编译支持CUDA的依赖包。在本次文章中,我们将演示如何在Windows环境下使用CMake-gui + VS进行OpenCV源码的编译。
首先,确保环境准备充分。本次编译平台是Windows 系统,使用CMake-gui + VS进行编译。需要下载两个源码,分别是opencv和opencv_contrib,并保证版本一致,本文使用的版本为4.8.0。将两个文件解压到同一文件夹下。
然后,利用CMake创建并配置项目。在CMake软件中设置项目源码路径,并创建build文件夹,进行配置。在第一次配置后,输出编译平台选择,本文选择Visual Studio ,编译平台为x。配置中添加opencv_contrib模块引用,选择WITH_CUDA和OPENCV_DNN_CUDA,以及其他相关选项。配置完成后,检查异常并解决。
在解决异常后,使用Visual Studio打开生成的OpenCV.sln解决方案文件,并运行ALL_BUILD项目。编译完成后,将获得包含依赖项的install文件夹和python_loader文件夹,用于支持Python API和C++ API的使用。
项目编译完成后,通过cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()接口方法检查CUDA设备是否存在。输出结果为1,表明CUDA设备已正确安装,项目编译成功。
总结,通过本文的步骤,实现了OpenCV源码编译并结合CUDA加速,提高了处理时间要求较高的场景的性能。后续将结合所编译的库进行项目开发与性能对比。
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。