1.【OpenCV】在MacOS上源码编译OpenCV
2.Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码
3.一次搞定OpenCV源码及扩展模块的编译编译编译与环境配置
4.编程工具篇06编译OpenCV+opencv_contrib
5.OpenCV安装教程(编译源码,一次成功)提供安装好OpenCV的源码源码系统镜像
6.Windows纯命令行Cmake源码编译安装OpenCV
【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,模块它支持多种语言接口,跳过适用于多平台。编译编译在MacOS上直接安装包不可用时,源码源码蔬菜溯源码评论我们需要自行编译。模块本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手,跳过详细展示源码编译与配置过程。编译编译1. 下载源码并解压
首先,源码源码从官网下载对应版本(4.8.0)的模块源码,确保opencv与opencv_contrib的跳过版本一致。通过命令行进行下载,编译编译解压后放置于工作目录。源码源码2. 准备CMake
OpenCV支持CMake编译,模块需要先安装。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。云养殖公司源码在实际项目中,这将为您提供灵活的环境和更好的控制。Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码
在Ubuntu系统上编译安装OpenCV 4.8的过程相当直接,主要分为三个步骤:
首先,打开终端,通过执行命令下载指定版本的OpenCV源码包:
下载完成后,进入下一步,安装OpenCV所需的编译器和第三方库,只需运行相应的命令:
然后,为了进行编译和安装,你需要创建一个Build目录,执行以下命令:
接下来,编译过程会生成安装文件,通过运行特定命令来完成安装:
为了验证安装的正确性,你可以通过运行一个简单的C++ OpenCV图像显示程序。在新的终端窗口中,输入以下命令来测试环境:
将脚本复制并粘贴,按Ctrl+X,选择y保存后继续执行:
最后,输入这个命令,验证安装是否成功,显示的结果会告诉你一切是否顺利:
这样,你就可以在Ubuntu系统下成功编译并安装OpenCV 4.8了。整个过程虽然看似繁琐,但只要按照步骤操作,就相当容易上手。
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、OpenCV3.4.7
在安装OpenCV的过程中,环境配置和扩展模块的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源码及扩展模块的编译与环境配置
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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。 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),电影源码代码大全则无需重复,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。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,稳健抄底指标源码下载并解压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。
Windows纯命令行Cmake源码编译安装OpenCV
创建GitHub项目后,我期望实现自动Action,每次Push触发构建,确保代码无编译问题。然而,在Windows纯命令行环境下使用CMake工具源码编译和安装OpenCV,过程复杂且令人头疼。多数开发者习惯于Linux环境,Windows系统编程则被视为麻烦。面对甲方爸爸的诸多需求,我不得不接受挑战。
首先,打开CMD开始行动。但,别担心,直接操作会让人觉得不那么友好。请自行查阅相关资料,这里不详述。
为了构建OpenCV,你需要以下步骤:
1. **创建工程目录**:在CMD中,使用`mkdir`创建项目目录。
2. **编写C++代码**:根据项目需求,编写C++代码文件。
3. **编写CMakeLists.txt**:创建此文件并配置CMakeLists.txt,包含项目名称、源文件、目标及依赖等信息。示例配置如下:
cmake
cmake_minimum_required(VERSION 3.)
project(OpenCVProject)
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${ OpenCV_INCLUDE_DIRS})
add_executable(${ PROJECT_NAME} main.cpp)
target_link_libraries(${ PROJECT_NAME} ${ OpenCV_LIBS})
4. **Build Project**:在项目目录中执行`cmake .`生成构建文件,然后使用`make`或`mingw-make`编译项目。
请按照上述步骤操作。如果遇到问题,欢迎在评论区分享你的经验或困惑,大家共同解决。
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。
学习OpenCV4OpenCV源码中的examples的编译方法
为了提供一种更直观的方式解答关于学习OpenCV4中`examples`编译方法的问题,以下内容将详细介绍此过程,并提供相应的步骤和资源。
首先,建议参考这篇总结详细的自动驾驶感知算法学习文章,它对OpenCV的学习提供了全面的指导。
此文章适用于零基础入门学习者,特别适合在校学生和想要转行的工程师,因为自动驾驶领域正处于快速发展阶段,掌握相关知识对未来的职业发展至关重要。
同时,我创建了一个GitHub仓库,分享了学习资源和项目代码,有兴趣的朋友可以访问并关注,以获取更多学习材料和交流机会。
在B站分享的视频内容也非常丰富,涵盖了自动驾驶和C++等主题,欢迎观看。
本文内容参考自《学习OpenCV4:基于Python的算法实战》一书,这本书包含了多个案例,全面覆盖了OpenCV的各个模块,是入门学习的理想选择。
在OpenCV源码中,包含有许多算法使用案例,这些案例涵盖了多种编程语言。我主要使用C++,因此计划将`examples`目录下的案例单独编译,通过调整原有脚本即可生成每个C++文件的可执行文件。
我将`cpp`文件夹提取出来,并新建了一个`build`文件夹,将编译结果存储于此。在`build`文件夹中执行特定命令即可完成项目的生成和编译。
在`cpp`文件夹的`CMakeLists.txt`文件中增加相应的调用,即可实现将文件转换为可执行文件的目标。
面对约个案例文件,手动编写调用过程可能会显得繁琐,因此我计划开发代码自动获取所有`cpp`文件,提取文件名,并生成对应的可执行文件。虽然此功能尚未完成,但编译流程的调整部分已经完成。
如果您对上述流程感兴趣,可以获取公众号或群里的相关编译文件。
总结所述内容,通过上述步骤和资源,您可以更高效地编译OpenCV4中的`examples`,并为自己的学习或项目开发提供更多实践机会。
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。
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。