1.【OpenCV】在MacOS上源码编译OpenCV
2.编程工具篇06编译OpenCV+opencv_contrib
3.win10 cmake源码编译安装opencv（c++,源码qt）（解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频）
4.MacBook(m1)源码编译opencv
5.如何从源码编译OpenCV4Android库
6.10分钟！用Python实现简单的代码人脸识别技术（附源码）

【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，源码它支持多种语言接口，代码适用于多平台。源码在MacOS上直接安装包不可用时，代码repo 选择源码版本我们需要自行编译。源码本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手，代码详细展示源码编译与配置过程。源码

       1. 下载源码并解压

       首先，代码从官网下载对应版本（4.8.0）的源码源码，确保opencv与opencv_contrib的代码版本一致。通过命令行进行下载，源码解压后放置于工作目录。代码

       2. 准备CMake

       OpenCV支持CMake编译，源码需要先安装。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，广州源码医疗科技会生成所需文件。

       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。

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，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。e语言商业源码

       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），pf指标公式源码则无需重复，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。

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，进化威廉指标源码这时需要重命名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。

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。

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。

分钟！用Python实现简单的人脸识别技术（附源码）

       Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的胶水特性，通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先，需确保正确区分人脸的分类器可用，可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括：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，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。