1.注意要用正斜杠  /    不要用 \  https://github.com/opencv/opencv/issues/11655 CMake Error at cmake/OpenCVModule.cmake:368 (_glob_locations): Syntax error in cmake code at E:/opencv_github/opencv/cmake/OpenCVModule.cmake:368 when parsing string E:\opencv_githu

https://blog.csdn.net/baidu_40691432/article/details/84957737

本文以编译并安装OpenCV 3.3.0 为例,安装系统为 Linux x64 (Fedora 21),具体步骤如下: 1. 下载 Source code zip 压缩包 从下面网址,选择 opencv 3.3.0 Source code 下载 https://github.com/opencv/opencv/releases 从下面网址,选择下载与 opencv 3.3.0 对应的 opencv_contrib 3.3.0 https://github.com/opencv/opencv_co

目录 cmake编译opencv指南 用包管理器安装 查看opencv相关的包 执行安装 编译安装 为什么编译安装 下载源码 编译脚本 执行编译脚本.解决3rdparty下载 编译后的设定-环境变量 mac下的compile.sh脚本 其他问题 cmake编译opencv指南 用包管理器安装 比如ubuntu下是apt-get,mac下是brew.(windows下或许用nuget?)以ubuntu下为例. 查看opencv相关的包 aptitude search opencv 执行安装 发现有

http://johnhany.net/2016/07/build-opencv-manager-for-android-on-ubuntu/ 最近想在Android上尝试一下SIFT和SURF匹配算法,但考虑到这些算法都是专利保护的,并没有被包含在预编译库中,所以还需要自己来动手编译OpenCV Android SDK.在OpenCV 2.4.x版本中,这些算法被包含在nonfree模块中:从3.0版本开始,用于图像特征匹配的一些算法(比如SIFT,SURF,BRIEF,FREAK等)被转移到

近两个月来接触了Linux系统,在老板的建议下翻了Ubuntu的牌子,我安装的版本是16.04,用习惯之后感觉蛮好的,比Windows要强.好啦,废话不说啦,下面开始说在Ubuntu中安装OpemCV+OpenCV_Contrib. 首先,准备一下开发环境: Ubuntu 16.04 64位 cmake ant jdk git python 接下来,从github中down下OPenCV + OpenCV_Contrib库,可以从https://github.com/opencv上下载(注意版本

1. 安装编译依赖的软件包 # 安装读写不同图片类型的库: sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff4-dev libjasper-dev libpng12-dev # 安装读取视频格式的库: sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev # 安装GTK库以使用OpenCV的GUI: sudo apt-get install libgtk2.0-

[非常感谢:http://www.linuxdiyf.com/linux/18482.html] 1.依赖关系: sudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devsudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 lib

### OpenCV安装(Linux) @(gr_self)[ffmpeg | openCV] #@author: gr #@date: 2015-09-02 #@email: forgerui@gmail.com [TOC] 1.安装基础依赖包 yum install autoconf automake gcc gcc-c++ git libtool make nasm pkgconfig zlib-devel 2. 安装其它依赖 Yasm Yasm is an assembler used

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

开门见山的说:别用opencv3.0,这个版本添加扩展库不怎么好,能不能成功我不敢说,我是试了无数次都不行!!! 我的配置:W7+64位+opencv3.1+Cmake3.7.2 下载 下载什么的大家都知道,网上也一大堆了: opencv3.1.0:https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.1.0/opencv-3.1.0.exe/download Cmake3.7.2:https://github.com

本文转载于:https://www.cnblogs.com/wjy-lulu/p/6805557.html 开门见山的说:别用opencv3.0,这个版本添加扩展库不怎么好,能不能成功我不敢说,我是试了无数次都不行!!! 我的配置:W7+64位+opencv3.1+Cmake3.7.2 下载 下载什么的大家都知道,网上也一大堆了: opencv3.1.0:https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.1.0/o

一.安装依赖库 sudo apt-get install build-essential sudo apt--dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python-dev python-numpy sudo install libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc139

(1)设置网络(2)安装一个中文输入法(3)CUDA+驱动+cuDNN+添加到系统环境中(4)禁止内核更新(5)安装好opencv之后,查看安装的版本(6)查看自带的python版本(7)设置系统里python的默认版本(8)配python-opencv(9)不管是用pip装什么模块,前面尽量不要加sudo(10) Ubuntu16.04内核更新,导致驱动丢失(11)ubuntu16.04 修改配置文件 禁止系统自动更新(12)ubuntu16.04 + virtualenv + py2.7 +

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-3.x.+CMake+Anaconda3(python3.7.0) Issue说明:Opencv3.0版本已经发布了有一段时间,在这段时间也是不断的进行了更新和修复,最近看了一下3.0新增的一些功能,感觉还是蛮强大的,作为一个一直以Opencv为开发环境的程序员来说是一定要体验一下这个新版本的,特别看到说在tracking领域近年比较好的文章TLD和 KCF都有扩展包了,那更是要尝试一下.尝试用扩展包实现sift/surf算法.

在sift算法实现中,出现了这个问题 出现问题:\vs2015opencv\vs2015\project\mode\mode\sift算法1.cpp(3): fatal error C1083: 无法打开包括文件: “opencv2/nonfree/features2d.hpp”: No such file or directory 解决方案: opencv在3.0版本后sift等一些非免费开源的方法和函数被放到到了opencv_contrib库里,所以直接用opencv调用sift相关函数是无

一.准备工作: 1.下载OpenCV安装包:https://github.com/opencv/opencv 安装过程实际上就是解压过程,安装完成后得到(这里修改了文件名): 2.下载opencv_contrib源码:https://github.com/opencv/opencv_contrib 下载之后直接解压,得到源码目录: 3.下载cmake-gui工具:http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html 选择不安装版的,根据自己的机型选

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,就需要自己重新进行OpenCV的编译. 2.由于现在官方的opencv3.1.0要在x64上使用,而且在vis

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

今天受命帮师弟调个OpenCV4Android 识别银行卡的程序,版本号为OpenCV4Android2.4.9,使用方式为前文介绍的第一种方式,即通过jni调用opencv.如杂家前文所述,配套的NDK应使用较高版本号的android-ndk-r9d.它的安装非常easy,解压缩后环境变量设置到Path就ok:D:\ProgramFile\android-ndk-r9d; 但遗憾的是,相同的程序相同的配置在一台PC上通过Cygwin编译一切ok.但在新的一台电脑上却出现例如以下错误: Andr