“工欲善其事,必先利其器”,下面介绍在 Win7 32位系统下,用 cmake 编译 OpenCV 的过程. 1  开发环境 1.1  Win7 Windows 7 家庭普通版,Service Pack 1, 32 位 注:安装 VS 2015 时,要求操作系统 Win7 Service Pack 1 以上 1.2  VS or Qt 选择一: Visual Studio 2015,社区版,下载链接  https://www.visualstudio.com/zh-cn/dn469161 选择二

已有条件: ubuntu14.04+cuda7.5+anaconda2(即python2.7)+matlabR2014a 上述已经装好了,开始搭建caffe环境. 1. 装cudnn5.1.3,参照:2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置 详情:先下载好cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz安装包(貌似需要官网申请) 解压: tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz cd cuda s

Create a temporary directory, which we denote as <cmake_binary_dir>, where you want to put the generated Makefiles, project files as well the object filees and output binaries Enter the <cmake_binary_dir> and type cmake [<some optional para

这里主要对openCV官网的<Installation in Linux>文档进行了翻译和解释 原文见:https://docs.opencv.org/3.4.1/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html#linux-installation Required Packages(需求包) GCC 4.4.x or later CMake 2.6 or higher Git GTK+2.x or higher, inc

python版本的faster-rcnn见我的另一篇博客: py-faster-rcnn(running the demo): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+python2.7环境搭建记录 1. 首先需要配置编译caffe的环境,并降级gcc为4.7.见: ubuntu14.04下安装cudnn5.1.3,opencv3.0,编译caffe及matlab和python接口过程记录(不好意思,这也是我自己写的) 2. clone 源码: git clon

http://blog.csdn.NET/daunxx/article/details/50506625 转载注释:有些包名和系统包名并不匹配,yum install 找不到的时候,可以yum search一下.比如gtk2-devel和gstreamer-plugins-base-devel <code class="hljs ruby has-numbering" style="display: block; padding: 0px; background: tr

安装前的准备 CUDA 9.0 安装,可以参看Ubuntu16.04 + cuda9.0 + cudnn7.1.4 + tensorflow安装 opencv 3.3.0 下载 ippicv_2017u2_lnx_intel64_20170418.tgz + opencv3.3.0下载 安装前的准备 安装依赖环境: -dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev -dev libxine2-dev libgstreame

caffe [CPU ONLY] 2017-01-15 最简单的安装配置方式: 不用GPU加速,使用OPENCV2.4图像库, 这是根据官方教程(链接如下)简化而得到. Ubuntu 16.04 or 15.10 Installation Guide 1. 软件源更新 刚刚安装好Ubuntu16.04的系统之后,第一步应该是更新软件源,有多种方式,这里使用的是直接编辑配置文件的方式. # 01在修改source.list前,最好先备份一份 sudo cp /etc/apt/sources.lis

使用环境 : window版本 : win7 x64 QT : 5.8 32bit MinGW530 OpenCv : 3.2 opencv在qt下的环境配置: 在百度上百度了许多关于opencv环境配置,基本上第一步都是自己编译opencv. 分享下两位比较认可的博文: 1. lelexin 的 [OpenCV] -- win7下配置OpenCV的Qt开发环境 : http://blog.csdn.net/qiurisuixiang/article/details/8665278  2. 华越

在centos7上安装Opencv的时候,停在了下载ippicv的地方,一直都下载不下来. ippicv是一个并行计算库,其实可以不用的. 如果不想用这个并行计算库,在做Cmake的时候用参数关闭即可,但我还是建议使用这个库. 首先,手动下载[ippicv](https://raw.githubusercontent.com/Itseez/opencv_3rdparty/81a676001ca8075ada498583e4166079e5744668/ippicv/ippicv_linux_20

Caffe+CUDA7.5+CuDNNv3+OpenCV3.0+Ubuntu14.04  配置参考文献 ---- Wang Xiao Warning: Please make sure the cuda is installed correctly, before you reboot your PC, or  you may stucked and can not open your system. Check in your terminal: nvidia-smi If it shown

教程:www.cnblogs.com/jliangqiu2016/p/5597501.html 这里主要记载我编译遇到的错误及解决方法. OpenCV3.1软件下载:https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ https://blog.csdn.net/liu798675179/article/details/51259505 Description 描述 The Open Source Computer Vision Library has

折腾了好几天,终于把opencv3.1加上一个额外的包opencv_contrib编译好了.(总体来说编译opencv就是填坑!!!) 最后我编译成功的是mingw版本的.也就是结合了Qt4.7+cmake3.4.3+mingw4.8(Qt自带).所以先说这个版本的. 1.关于cmake,一定不要用现在的最新版3.5的,我在这个坑里周旋了不知道多少天,知道看到下面这篇文章,才知道是cmake的问题! http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50

为什么要配置opencv_contrib? opencv3.0版本 功能更加模块块,一些功能模块不够完善,等足够完善在merge到主分支中,而我们图像识别中要用到的SIFT等算法被封装在xfeacture模块并且不在主分支,所以要用的时候需要编译它 [ opencv_contrib-github地址 ] 工具准备 VS2013 (VS系列,我这边用的是2013版本) cmake 想要在Windows平台下生成OpenCV的解决方案,我们需要一个名为cmake的开源软件,可以在camke的官网:h

2016-01-20  23:55 更新: 关于Opencv3.1的lib文件 opencv_aruco310d.libopencv_bgsegm310d.libopencv_bioinspired310d.libopencv_calib3d310d.libopencv_ccalib310d.libopencv_core310d.libopencv_datasets310d.libopencv_dnn310d.libopencv_dpm310d.libopencv_face310d.libope

mingw32 (x32) gcc g++ qt opencv- -- cmake -rc1 windows x64 参考文章: http://blog.csdn.net/qiurisuixiang/article/details/8665278 -------------- -------------------------------- 修改 opencv/sources/CMakeLists.txt 行数: OCV_OPTION(WITH_IPP .....) 将ON 修改为OFF 行数:

OSX版本10.11.3 1.安装homebrew,打开终端,写入指令 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)” 2.安装完成以后,终端输入 brew help,出现界面如下说明安装完成 3.安装wget,doxygen工具,为了能够生成最终技术文档 brew install wget brew install doxygen 4.下载cmakegui工具,下

在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0 一.本人电脑配置:ubuntu 14.04, NVIDIA GTX1060. 二.编译OpenCV3.1.0前,读者需要成功安装CUDA8.0(网上有相关教程). 三.在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0. 1. 安装依赖库 . sudo apt-get update . sudo apt--dev libxine-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev libv4

Ubuntu16.04下编译安装OpenCV3.4.0(C++ & python) 前提是已经安装了python2,python3 1)安装各种依赖库 sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get in

OpenCV是一个开源的计算机库,它可以帮助视觉工作者做很多富有创造性的工作,在图像处理领域扮演着重要的角色.由于opencv3.x的存在,不管你是学生还是研究人员,是专家还是初学者,都可以快速的建立应用. 每一个人根据自己编译环境的不同编译的opencv的库是不兼容的,所以最好是在自己的编译环境下编译一套属于自己的opencv库.接下来就说一下我编译opencv库的过程. 编译环境:qt5.11.2+vs2017 编译工具:cmake-3.13.3-win64-x64(下载网站:https:/

一.问题提出         ViZ对于显示3维的效果图来说,非常有帮助:我在使用OpenCV进行双目测距的过程中,有一些参数希望能够通过可视化的方法显示出来,所以参考了这方面相关的资料.做了一些实验,这里整理如下.这篇文章主要讲的是环境架设,并且假设阅读者已经有成功编译OpenCV的经验.出于系统稳定的考虑,我没有选择最新版本,而是使用了OpenCV3.2+VIZ6.3.0,编译环境为vs2012. 二.具体步骤  1.下载安装cmake,下载链接:https://github.com/Kit