执行完CMake之后再执行make时遇到以下错误 [ %] Generating precomp.hpp.gch/opencv_core_Release.gch In file included /bits/stl_algo.h::, /algorithm:, /modules/core/include/opencv2/core/, /modules/core/include/opencv2/core.hpp:, /modules/core/include/opencv2/core/utilit

这是一个不复杂的问题:但是网上很多回答都不全面:偶找了一个比较全面的(测试过): 引用http://blog.csdn.net/fjb2080/archive/2010/01/23/5247494.aspx #include有两种形式,例如如下: #include <syshead.h>#include "userhead.h"用尖括号表示的是包含系统的头文件,用双引号包含的是用户自己的头文件. 下面是使用#include时的一些规则: 1)使用<>包含的头文件

分析 在做混合编译之前一定要把编译器的Compile Sources As选项改为Objective C++. 默认的选项是According to file type,用这个的话,你后面每个不在交叉行列里的类都OK,一旦两种语言在一个文件中相互调用, 就会报错,而且报的错怪的很,比如:找不到new,找不到delete,等等. iOS开发中在做人脸检测识别等图片处理时往往会用到opencv2.framework开源库,但从网上记录来看,使用该库时出现问题较多. "list file not fo

两种情况区分: 1.#include <> 编译器只会去系统文件目录中查找,找不到就报错. 2.#include " "  编译器会先在用户目录中查找,再到编译器设定的目录中查找,最后到系统文件中目录中查找. 以上注意点: 1.情况1用于系统自带头文件 2.情况2用于用户自己编写头文件 3.两种情况理论上都可以用 #include " " 形式,但是标准头文件或系统头文件使用其形式会导致编译效率降低 4.在C++11标准中,包含C++提供的标准头文件或系

title: Ubuntu 16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theano categories: 深度学习 tags: [深度学习框架搭建] --- 前言 经过一周的不懈努力,通过对网站各种安装教程的学习,终于呕心沥血的完成本次的环境搭建= =.虽然网站的教程多不胜数,但是学习下来,总有一些不尽人意的地方,比如一些命令行中少了一个空格或者什么的,对于一个Ubuntu小白(就像我一样+_+)来说出了问题,很难察觉.现在就根据我自身在安装过程中的一些体会

图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读         分类:            图像处理            计算机视觉             2013-01-23 17:19     12031人阅读     评论(33)    收藏    举报     图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GrabCut做了一个了解.OpenCV中的Gr

OPENCV作为一种开源的计算机视觉库,我们有必要去了解这个库的一些编码格式及文件结构. 1.文档命名规则 必须将所有功能放入一个或多个.cpp和.hpp文件到OpenCV的相应模块中,或者如果贡献的功能是相当大的代码,或者如果它不适合任何现有代码,则应创建新模块模块. 所有文件名都以小写字母书写,以便更好地兼容POSIX和Windows. C ++接口头的扩展名为.hpp 实现文件的扩展名为.cpp 实现被放到opencv/modules/<module_name>/src,接口被添加到头文

https://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/52263711 学习中用到深度学习的框架,需要搭建caffe.theano和torch框架.经过一个月的不懈奋战,终于搭建好了框架.现在分享简单的搭建过程,为后面要用到深度学习框架的同学节省时间,写了这个博客.因为框架的搭建过程会出现各种问题,不同的硬件(如笔记本.台式机).不同的软件(如依赖库.编译器)和软件的版本(如编译器版本不同,编译框架时会找不到依赖库路径)之间有上百种组合,网络中遇到问题的情况

在opencv的ml模块中有个统计模型类,而其他的比如朴素贝叶斯分类器.knn.svm等等其他模型都是基于该模型上派生出来的.所以先介绍下该模型. 该类的定义在文件"opencv\sources\modules\ml\include\opencv2\ml\ml.hpp"中: class CV_EXPORTS_W CvStatModel { public: CvStatModel(); virtual ~CvStatModel(); virtual void clear(); //sav

之前结合不同人的资料理解了sift的原理,这里通过opencv中的代码来加深对sift的实现的理解. 使得能够从原理性理解到源码级的理解.不过该博文还是大量基于<赵春江, opencv2.4.9 源码分析,SIFT http://blog.csdn.net/zhaocj>的. 在opencv3.0中,已经看不到sift.cpp源代码了,在2.4.10中还是有的:opencv\sources\modules\nonfree\src下面.可以看出这是一个非免费代码.使用需要付费的,毕竟sift是哥

OpenCV Android SDK中提供的静态.动态库是不支持OpenCL加速的,如果在程序中调用OpenCL相关函数,编译时不会报错,但运行时logcat会输出如下信息,提示OpenCL函数不可用 08-11 11:43:07.140: E/cv::error()(18198): OpenCV Error: Unknown error code -6 (OpenCL function is not available: [clGetPlatformIDs]) in void* opencl_

  本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 本文主要是介绍在ubuntu16.04下,怎么配置当下流行的深度学习框架,cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflow 安装英伟达显卡驱动 首先去官网上查看适合你GPU的驱动 (http://www.nvidia.com/

原博客地址:https://blog.csdn.net/meccaendless/article/details/79557162 0前言Faster R-CNN是任少卿2015年底推出的目标检测算法 ,时至今日依旧还是Object Detection领域最好方法之一,基于该框架后续推出了 R-FCN,Mask R-CNN 等改进框架,但基本结构变化不大.同时不乏有SSD,YOLO2等骨骼清奇的新作,虽然在速度上大幅度领先Faster R-CNN,尤以SSD lite和yolo lite为甚,

  本文,试图中一个干净的ubuntu14.04机器上安装caffe的cpu版本. http://blog.csdn.net/sinat_35188997/article/details/73530434 http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html http://blog.csdn.net/zly_kemgine/article/details/78749764 首先卸载掉一些包: 卸载所有cuda有关的包: apt-get remove

上午把tensorflow安装好了,下午和晚上装caffe的确很费劲. 默认CUDA,cuDNN可以用了 caffe官方安装教程 有些安装顺序自己也不清楚,简直就是碰运气 1. 安装之前依赖项 General dependencies sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get in

转自 zouxy09 GrabCut 原理参考这里,以下为 GrabCut 源码: ——看别人写的好的代码也很享受,干净利落,有些处理的细节也学习一下. /*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING. // // By d

自己一直嚷嚷着打算学学图像识别,识别个简单的,车牌号,验证码之类的,之前查过资料,OpenCV可以实现.昨天花了一个下午终于配置好环境了,今天写下总结. OpenCV这一名称包含了Open和Computer Vision两者的意思.实际上,Open指Open Source(开源,即开放源代码),Computer Vision则指计算机视觉.更详细介绍,请参考:http://zh.wikipedia.org/wiki/OpenCV 配置环境系统信息:Linux catgenie@debian:~$

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opencv人脸识别C++代码 /* * Copyright (c) 2011,2012. Philipp Wagner <bytefish[at]gmx[dot]de>. * Released to public domain under terms of the BSD Simplified license. * * Redistribution and use in source and binary forms, with or without * modification, are

准备知识 在文件"opencv\sources\modules\ml\src\precomp.hpp"中 有cvPrepareTrainData的函数原型. int cvPrepareTrainData( const char* /*funcname*/, const CvMat* train_data, int tflag, const CvMat* responses, int response_type, const CvMat* var_idx, const CvMat* sa

一.准备工作: (1)在OpenCV官网下载3.4.2版本(注意选择Win pack),https://opencv.org/releases.html. (2)下载Contrib模块,https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/3.4.2(记住opencv是什么版本,contrib就下什么版本,必须对应否则编译会出问题) (3)下载CMake,下载后直接安装即可.https://cmake.org/download/ 二.编译生成