简单的玩了下opencv里头的aruco,用的手机相机,手机装了个 ip摄像头,这样视频就可以传到电脑上了. 首先是标定,我没打印chessboard,直接在电脑屏幕上显示,拍了17张,大概如下: 又在手机上装了个 尺子 之类的app,比划着量了下,每个格子大概是18.1 mm,这个棋盘是10 x 7的棋盘. 要pip install opencv-contrib-python才有扩展模块,扩展模块中包含aruco 然后标定了一下: import cv2 import numpy as np i

在mac电脑上管理这些gnu的库一般都使用Homebrew,但总有一些你个性化的需要是官方的Homebrew配方无法满足的.比如在屏幕的输出中使用中文字符. 在OPENCV中输出UTF8字符集早已经有人完成过类似的工作,方法是使用freetype的支持,程序中选择使用的字库,从而在屏幕上输出任意的字符.但官方的Homebrew OPENCV的配方中,并不包含freetype的支持.这时候,只好自己来编译OPENCV及contrib库,因为freetype的支持就在contrib库中. 编译安装

自从进入3.X时代以后,OpenCV将代码库分成了两部分,分别是稳定的核心功能库和试验性质的contrib库,之前已经讲过opencv的核心库的安装,现在讲解一下其附带的依赖库的安装. 一.Cmake配置与生成 安装cmake 下载地址:https://cmake.org/download/ 获取最新版本:Windows win64-x64安装程序:安装程序工具已更改.首先卸载CMake 3.4或更低版本!(可执行程序,不是压缩包) 下载完毕直接运行安装,只有一个步骤要注意, 选择‘addCma

Ubuntu 16.04 安装opencv的各种方法(含opencv contrib扩展包安装方法) https://blog.csdn.net/ksws0292756/article/details/79511170 本文主要介绍安装opencv C++接口和python接口的几种方法. 首先介绍C++接口的,然后介绍Python接口的 C++接口安装 采用源码编译的安装方式,基本也就是这种方法了,首先在官网下载你想安装的版本的opencv压缩包,下载连接如下: https://github.

1.Linux中安装codeBlock https://blog.csdn.net/xinyunyishui/article/details/50967395 2.CodeBlock中的中文显示不完全 在Code:Blocks 中调整字体Setting -> Editor -> General setting -> font -> choose不要选择默认的monospace可以选择kacstdigital 或者 century schoolbook 3.CodeBlock中控制台

环境: - ubuntu 16.04 - OpenCV + contrib 3.2.0 (文中附下载链接) - Python 3.5 基于其他环境的配置应该大同小异. 没时间解释了,直接上车. 更新下系统: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 安装依赖项: sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff5-d

视频会议软件的视频质量除了与外置设备.编码器相关外,还与视频的后处理技术相关,视频图像通过后处理技术,如图像增强.图像去噪等,图像质量会得到主观上较大的提高.而我们通常的视频后处理技术会采用开源的项目的一些代码来实现,而这些开源的项目中,最值得我们关注的是OpenCV,OpenCV是一个基于C和C++的跨平台图像视觉库,其图像的处理函数都是经过优化,可以用于实时的图像处理,其代码拥有完善的API函数,我们可以轻松地利用其提供的处理函数,来提高我们的视频图像质量,因此OpenCV是视频图像后处理技

加入Android的OpenCV依赖库(Android Dependencies) 问题 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 假设想要加入OpenCV的依赖库, 则须要把OpenCV的"D:\OpenCV-2.4.9-android-sdk\sdk\java"文件夹拷贝到Android的工作文件夹下, 再进行导入加入就可以包括依赖库.

判断OpenCV是否为共享库,Windows基于CMake编译Caffe需要opencv共享库 TLDR 只考虑windows下opencv预编译包的情况. 对于opencv2.4.x系列,cmake时指定-DOpenCV_STATIC=OFF则为使用动态共享库,不指定或者指定-DOpenCV_STATIC=ON则为使用静态库. 对于opencv3系列,我用的不多.opencv310看起来是只有动态库. find(OpenCV)后,打印${OpenCV_LIB_PATH}和${OpenCV_SH

#[VS开发][计算机视觉]关于opencv静态库的使用说明 标签:[VS开发] [图像处理] --- 忽然间发现OpenCV中居然有已经编译好的静态链接库,于是尝试着使用一下,却遇到了比较多的问题,下面进行稍微总结一下: 在使用静态库编译opencv的时候爆出过一系列的问题: 首先跟使用静态链接库不同,这里要包含的lib内容更多,通常为了简单起见,直接把所有的staticlib\*.lib全部包含进去即可: 当然还是有debug和release版本的去别的,主要是debug通常多带一个d字符:

摘要:本篇文章主要讲解 OpenCV+Numpy 图像处理基础知识,包括读取像素和修改像素. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二.OpenCV+Numpy库读取与修改像素>,作者: eastmount. 一.传统读取像素方法 1.灰度图像,返回灰度值. 返回值=图像(位置参数),例:p = img[88,142] print§ # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 #读取图片 img = cv2.imread("picture.bmp&q

您可以省去如下步骤,直接下载我编译好的: http://download.csdn.net/detail/u011258240/9710331 一.编译opencv2.4  不带contrib 1. 下载opencv源码 2. 将opencv 源码放在linux 的一个文件夹下(记得不要放在共享文件夹下,不然会出现软链接的错误) 3. opencv目录下新建文件夹 release  ( 注:如果是3.3版本,还要删除这两个文件,很关键 rm -rf CMakeCache.txt CMakeFil

opencv是开源库 在Windows下编译扩展OpenCV 3.1.0 + opencv_contrib 为什么要CMake,这里我陈述自己的想法,作为一个刚使用opencv库的小白来说,有以下大概三点内容 1.由于在学习图像处理滤波器中,需要用到各种边缘保护滤波器(EPS)算法,但是这些算法在OpenCV 3.1.0的Release版本中存在很少,因为他们把大量的算法存放在opencv_contrib目录下面的未稳定功能模块里的ximgproc文件夹下,所以如果我们想要使用这个目录的功能,就

准备条件 Opencv源码(以4.3.0为例) OpenContrib源码(以4.3.0)为例 最新版的CMake GUI CMake 生成项目 设置source code 和生成的build文件夹 设置Configure 关闭build中部分选项 BUILD_JAVA BUILD_PERF_TEST(性能测试) BUILD_TESTS BUILD_opencv_java_bindings_generator BUILD_opencv_python_bindings_generator BUIL

双方依赖的 jpeg 静态库源码版本冲突,重新静态编译库,都采用一致版本即可.

经过一天的奋战,终把opencv给用起来了.我是用的工具是vs2017+opencv3.3 上午想用mingw+opencv,结果查了很多资料说gcc不支持opencv.我感觉很奇怪,支不支持以后再说吧,总之make了一下opencv的源码发现真的失败了,提示错误说std空间里没有thread和mut,gcc是6.3的. 实在搞不定就把gcc删了,不过突然想起来codeblocks和eclipse还在用着,很尴尬,到时候再装回来吧. 中午睡觉的时候感觉实在失败,一气之下安装了vs2017.也没好

cmake_minimum_required(VERSION 3.12)project(computer_cv) set(CMAKE_CXX_STANDARD 11) find_package(OpenCV REQUIRED)include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) message(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) link_directories(/usr/local/lib/opencv4/3rdparty)SET(CMAKE_EX

1. 2. CMake "/work/lib/opencv/ubuntu14/4.1.0" make[2]: *** No rule to make target `/usr/local/ffmpeg/lib/libavcodec.so', needed by `libpic_detection_service.so'.  Stop. 3. 4.

参考博客:https://www.cnblogs.com/sysuzyq/p/6183568.html

参考博客:https://blog.csdn.net/baidu_31872269/article/details/91985846 参考博客:https://blog.csdn.net/Felaim/article/details/102782501

最近项目有个任务,要在windows环境下用VS+OpenCV实现caffe模型的调用,于是在网上找了几个相关的博客跑了几个demo练练手.这些博客写得都很详细,但是有些细节由于版本更新的问题,配置的过程中有些变化,所以自己再发篇博客记录下.目前OpenCV似乎只支持对caffe模型的调用,如果手上有的是pytorch或者tensorflow训练好的模型的话,可以用其他软件转成caffemodel以及protxt文件. 之前尝试过用OpenCV3.2.0,所做的工作如下: 前期的准备工作可以参考