1.【OpenCV】在MacOS上源码编译OpenCV
2.在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV
3.OpenCV安装教程(编译源码,编译编译一次成功)提供安装好OpenCV的源码源码系统镜像
4.编程工具篇06编译OpenCV+opencv_contrib
5.如何从源码编译OpenCV4Android库
6.MacBook(m1)源码编译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,编译编译它支持多种语言接口,源码源码适用于多平台。编译编译在MacOS上直接安装包不可用时,源码源码api对话网站源码我们需要自行编译。编译编译本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手,源码源码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)的编译编译源码,确保opencv与opencv_contrib的源码源码版本一致。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,编译编译需要先安装。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,短信系统平台源码您已在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。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,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兼职派单源码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。
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链接123源码市场依赖工具和图像、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。结绳开发源码
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),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。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。
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。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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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。