2.4.8.上opencv官网就能下载到,对应不同版本的VS有编译好的文件. 2.4以后的变化不大.所以你可以百度opencv,有中文网站,上面有详细的说明.如果是在windows系统的话,可以使用visual studio来开发.如果需要跨平台,可以使用QT来开发(百度qt project).

每次下载opencv的新版本时,都需要重新写头文件,更改链接库配置,很麻烦有木有?下面这个头文件是我在别人的代码中淘出来的,很不错,与大家分享~(具体作者忘记了,不好意思啊) 作者很巧妙地利用Opencv的版本信息定义了一个宏,无论你的Opencv是243还是246都能够完美支持,以后再不用担心更新版本带来的问题了,另:对于比较老的Opencv版本可能有个别lib的名称不对,修改一下就可以了 stdafx.h #pragma once #include "targetver.h" #i

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 最近因项目需要,得把OpenCV捡起来,登录OpenCV官网,竟然发现release了4.0.0-beata版本,所以借此机会,查阅资料,了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程,形成了以下几点认识: 新版本的产生是为了顺应当下的需要,通过版本更新,接纳新技术和新方法,支持新兴编程语言接口,使用新的指令集,优化性能,解决固有问题等 新技术新方法会优先加入到新的大版本中,即使新的技术方法可以在旧版本中实现,但为了推动用户

目前OpenCV版本已更新到2.4...由此出现了一系列问题,解决如下: 1.cxcore.h等头文件找不到: 法一.将opencv1.0中的各种.h或者.lib文件拷到opencv2.3.1对应include/library的路径的文件夹下. e.g.   Cannot open include file: 'cxtypes.h': No such file or directory 像这种情况,在opencv1.0中又搜索不到的,果断把#include"cxtypes.h"删掉,其

1. 查看安装Opencv的版本.以及libs和cflags $ pkg-config --modversion opencv $ pkg-config --cflags opencv // 编译链接 $ pkg-config --libs opencv // 库链接 2. 卸载之前的Opencv版本 $ cd <your_opencv_source_files>/build $ sudo make uninstall $ cd .. && rm -rf build 3. 安装

本文链接: https://mangoroom.cn/opencv/print-opencv-version-info.html 序 查看自己安装的opencv的版本信息的方法有两种. 方法一-查看lib文件 到opencv的安装目录.进去lib文件夹,查看opencv的lib文件名称,文件名称中含有的数字便是opencv的版本信息.例如 opencv_calib3d411d.lib opencv_core411d.lib opencv_dnn411d.lib opencv_features2d

有很多的时候 ,我们想知道自己的电脑里面安装的opencv版本是多少 在终端中运行下面的命令. pkg-config --modversion opencv 为什么要知道自己电脑的opencv 版本,因为版本不同,调用的头文件就不同.

使用命令查看当前的opencv版本: pkg-config --modversion opencv 自带的是opencv-2.4.9 安装opencv3.1 安装opencv的依赖项 sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libvtk5-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev libtbb-dev 进入解压后的opencv安装包,新建目录,目录名为build

用如下方法编译opencv: git clone "https://github.com/opencv/opencv.git" mkdir opencv_debug cd opencv mkdir build cd build cmake .. #查看编译选项 cmake -LA | awk '{if(f)print} /-- Cache values/{f=1}' #我的编译选项(其实反复了很多次) /usr/local/bin/cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE

默认使用opencv 3.2的时候,使用SVM的时候,系统报错如下: error: ‘class MySVM’ has no member named ‘decision_func’ 解决方法:要把系统的安装的opencv3.2 切换到opencv 2.4

OpenCV 2.49 + VS2012 配置指南 首先下载 OpenCV2.4.9 源码: 一.  配置系统环境变量 1.  将源码解压到指定目录: 2.  将 opencv 添加到系统环境变量: 计算机—属性—高级系统设置 3.  点击环境变量 4 系统变量—Path—编辑 5.  将 OpenCV 目录添加进去 注:建议不管是 x86 还是 x64 都选择 x86.因为 x64 选 x64 的话有时会无法正常运行.vc11 对应 vs2012,  vc12 对应 vs2013.二.  配置

首先,OpenCV历史版本下载:https://www.opencv.org/releases.html 一.把不同版本的OpenCV安装在不同位置 下载好OpenCV源码,在安装之前打开CMakeLists.txt文件,找到第33行(OpenCV 3.1.0中) set(CMAKE_INSTALL_PREFIX "/usr/local" CACHE PATH "Installation Directory") 这句话代表OpenCV默认安装路径为 /usr/loc

1. 查看当前系统中opencv的版本: pkg-config --modversion opencv 可以看到系统中目前存在opencv2.4.9.1及opencv3.2.0两个版本. 不太清楚opencv的2.4.9.1的是什么时候安装的: 然而,使用opencv_version命令查看,系统目前起作用的版本3.2.0-dev,是以前安装ros的时候安装的. 这就尴尬了,找不到2.4.9.1的安装位置,先记录一下,编译openpose的时候似乎能找到opencv. 多个opencv版本可以共

下面内容为不同系统和不同版本VS+不同版本OpenCV之间进行配置时的注意事项.本教程中开始提到如果VS版本和OpenCV版本相匹配的话,只要按上述步骤配置都是没有问题的.但是如果说版本不匹配的话,就会出现问题. 什么是版本不匹配呢,在D:\OpenCV244\opencv\build\x86,(不同解压路径位置不同) 有vc9和vc10和vc11这三个东西,或许你会发现在OpenCV相应的目录下是没有vc11这个东西的,vc11是属于VS2012的编译器部分,也就是说在OpenCV243里是不

目录 使用pip安装OpenCV 安装Python版的OpenCV 4 安装Python版的OpenCV 3 在OSX和 macOS上安装OpenCV 3 在Ubuntu上安装Python版的OpenCV 3 在树莓派上安装Python版的OpenCV OpenCV 3的使用技巧 OpenCV 2.4和OpenCV 3的差别 翻译自:OpenCV Tutorials, Resources, and Guides | PyImageSearch 你是否在学习OpenCV中感觉一点吃力 如果确实很吃

说明:本文所有算法的涉及到的优化均指在PC上进行的,对于其他构架是否合适未知,请自行试验. Box Filter,最经典的一种领域操作,在无数的场合中都有着广泛的应用,作为一个很基础的函数,其性能的好坏也直接影响着其他相关函数的性能,最典型莫如现在很好的EPF滤波器:GuideFilter.因此其优化的档次和程度是非常重要的,网络上有很多相关的代码和博客对该算法进行讲解和优化,提出了不少O(1)算法,但所谓的0(1)算法也有优劣之分,0(1)只是表示执行时间和某个参数无关,但本身的耗时还是有区别

在<Android Studio增加NDK代码编译支持--Mac环境>和<Mac平台下Opencv开发环境搭建>两篇文章中,介绍了如何使用NDK环境和Opencv环境搭建与测试使用,现在,在PC端对图像处理算法测试没问题后,该在移动端进行功能移植了,ios平台的很简单,直接把类库拷进工程就行了,android的稍微麻烦点,这里就以android平台为例说明移植步骤. 为了更好的模块移植,这里使用Android源码的make文件写法:*.mk,Android源码是一个很大的工程,它的

ubuntu版本是12.04 ,opencv的版本是2.4.9 其实官网有教程的,http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html#linux-installation 一,首先是安装相应的软件和依赖库 compiler] sudo apt-get install build-essential [required] sudo apt-get install cmake git l

最近的我们已经将整个项目搭起来了,项目比较复杂.由于我们做的是检索系统,所以我们用asp.net(c#)做了网页,但是算法的实现是在matlab下,所以我们不得不用matlab生成动态链接库dll,然后用c#调用matlab,单单这个配置问题就搞了我们一个多星期,不过还是顺利解决了,解决方法以后有时间再写个博客出来. 虽然我们整个项目已经能在c#下跑通了,但是检索效果真不理想,检查各种可能出现问题的地方,首先自然是特征的问题.我们做的是偏图像的检索,有些现成的特征提取算法是在opencv下实现的

0, 用 import cv 测试,发现没有安装 opencv 模块. 首先先说本开发环境是在windows xp的环境下进行搭建的. 在搭建的过程中需要保证这三个条件: 1.python需要安装python-numpy模块,不然即使找到了cv模块也不能够运行.而且会出现“ImportError: numpy.core.multiarray failed to import”错误. 在装这个模块的实现需要保证python的版本与numpy的版本相一致,例如当前numpy的版本最高支持python