配置 需要的文件下载 安装CMake,安装opencv3.0.0 在KCFcpp-master 目录下新建一个文件夹,命名为build 打开CMake-GUI配置如下: 点击Configure,编译器选择默认的就可以. 我的VS2013选择如下: 会发现找不到opencv的错误: 在此加入opencv的安装路径: 再次点击Configure,出现“Configuring done”后,点击Generate,等待Generating done. 此时打开build目录下的test.sln文件:选中

       由于研究项目需要,最近开始接触C++界面设计,关于“QT + OpenCV + MinGW在windows下配置开发环境”着实让人头疼,单次配置时间相当长,也十分不容易,本人第一次配置成功就花了两天,期间查找了许多帖子,现在整理出来一套完整配置方案,附加几个注意点,供大家参考. 一.为什么要选择QT OpenCV库是一套全面而简洁的计算机视觉算法库,OpenCV主要由一些C及C++函数和类构成.在Windows平台上开发视觉算法时,Visual Studio IDE无疑是一款强大的

OpenCV 4.0 版本,历时3年半,终于在2018年圣诞节前发布了,该版本增加的新功能如下: 1) 更新代码支持 c++11 特性,需要兼容 c++11 语法的编译器 2)增加 dnn 中的模块功能,新加了 Vulkan API 程序接口 3)集成了完整的 QR 码识别功能                     4) 新加的 opencv_gapi 模块 5) 整体速度的提升 6) 增加流行的 Kinect 融合算法 7)  DIS 稠密光流检测算法从 opencv_contrib 模块移

@ 目录 安装OpenCV4 在Windows系统安装OpenCV4 配置visual studio 2019 配置包含路径 验证配置结果 安装OpenCV4 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上. [1] 它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. O

OpenCV 第一课(安装与配置) win10,opencv-2.4.13, 安装, vs2013, 配置 下载安装软件 官网OpenCV下载地址下载最新版本,我下载的是opencv.2.4.13,然后解压安装,我写的路径是D:\Program Files.注意本文中绿色标注的要换成你自己的安装路径. 这里得说一点,可能是因为网速太差的原因,昨天晚上下载了几次安装时都提示说"cannott open file'opencv-2.4.13.exe' as archive".我当时一直不明

原文 OpenCV实现KNN算法 K Nearest Neighbors 这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值.这种方法有时候被称作"基于样本的学习",即为了预测,我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量. class CvKNearest : public CvStatModel //继承自ML库中的统计模型基类 { public: CvKNearest();//无参构造函数 virtual ~

最近需要将Python人证对比模型移植安卓端.安卓端需要使用openCV简单的人像提取处理.在配置openCV前首先需要配置NDK环境. NDK的介绍(http://www.cnblogs.com/leaven/archive/2010/05/27/1744855.html) JNI与NDK详细介绍: http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/73250163 一 NDK在Ubuntu的配置 参考: http://blog.csdn.net/j

OpenCV编译以及QT Creator配置 在进行编译前,需下载以下工具和源码: CMake ---- 用于编译: 下载地址; https://cmake.org/ 安装在D:\Program Files\CMake: 注意安装的路径不能有中文或者空格,在安装过程中,勾选所有环境变量: OpenCv 3.40 ------源码下载地址: https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.4.0 解压放在任意位置: QT 5.9.4 --------

java 在centos6.5+eclipse环境下调用opencv实现sift算法,代码如下: import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfKeyPoint; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.features2d.*; public class ExtractSIFT{ public static

这几天继续在看Lowe大神的SIFT神作,看的眼花手脚抽筋.也是醉了!!!!实在看不下去,来点干货.我们知道opencv下自带SIFT特征检测以及MATCH匹配的库,这些库完全可以让我们进行傻瓜似的操作.但实际用起来的时候还不是那么简单.下文将对一个典型的基于OPENCV的SIFT特征点提取以及匹配的例程进行分析,并由此分析详细的对OPENCV中SIFT算法的使用进行一个介绍. OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下: 读取图片->特征点检测(位置,角度,层)->特征点描述的提取

http://blog.csdn.net/c80486/article/details/52499919 系列文章: 用OpenCV实现Photoshop算法(一): 图像旋转 用OpenCV实现Photoshop算法(二): 图像剪切 用OpenCV实现Photoshop算法(三): 曲线调整 用OpenCV实现Photoshop算法(四): 色阶调整 用OpenCV实现Photoshop算法(五): 亮度对比度调整 用OpenCV实现Photoshop算法(六): 变为黑白图像 用OpenC

结合OpenCV中Camshitf算法学习,做一些简单的补充,包括: 实现全自动跟随的一种方法 参考opencv中的相关demo,可以截取目标物体的图片,由此预先计算出其色彩投影图,用于实际的目标跟随. Mat hsv,mask,hue,hist; cvtColor( cut_image, hsv, CV_BGR2HSV );//cut_image为提前截取的目标图片 inRange( hsv, Scalar( MIN( _hmin, _hmax ), MIN( _smin, _smax ),

由于最近想试一下牛掰的目标检测算法SSD.于是乎,自己做了几千张数据(实际只有几百张,利用数据扩充算法比如镜像,噪声,切割,旋转等扩充到了几千张,其实还是很不够).于是在网上找了相关的介绍,自己处理数据转化为VOC数据集的格式,在转化为XML格式等等.具体方法可以参见以下几个博客.具体是window还是Linux请自行对号入座. Linux:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330102x7yd.html window:http://blog.csdn.n

题意 构造一个字典序最小的序列T,使得 Dis(i, Ti) = di,其中i是从0开始的,Dis(x,y)=min{∣x−y∣,N−∣x−y∣} ,di由题目给定. 思路 二分图匹配,把左边的看成i,右边看成Ti,对于固定的i和d,Ti是由两种可能的,连上有向边即可.至于字典序要最小,怎么做呢,我们可以反着跑匈牙利算法,就是从n-1跑到0,这样小一点的i,可以直接拿走大一点的i刚匹配的较小的值. #include <algorithm> #include <iterator> #

基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一.数据预处理 # 导入所需模块 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示灰度图 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 加载数据集图片数据 digits = cv2.imread('./image/digits.png',0) print(digits.shape) plt_sh

可以设置成编译器的环境配置,VS2010相对其他版本虽然去掉了编译器配置 但可以通过属性管理器配置编译器环境. 设置对应的vc++目录 链接器就可以了,这样就是对整个编译器配置了 下次就不用再配了.

折腾了几天,终于在windows系统上成功配置了Caffe环境,期间遇到了很多问题,每个问题的解决也都花了不少时间,查过挺多资料,感觉挺有意义,这里写篇博客记录一下. 原来我使用的CUDA版本是7.5,参照win7环境下CUDA7.5的安装.配置与测试(VS2010) 辛辛苦苦编译生成了caffe.exe,愣高兴了一晚,结果当我用caffe对手写字体库mnist进行训练时,悲剧了!运行时出现 CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime

以下内容为本人的著作,如需要转载,请声明原文链接微信公众号「englyf」https://www.cnblogs.com/englyf/p/16660252.html 最近在学习机器人相关的导航算法,为了方便于验证算法的效果,需要搭一个 ROS(Robot Operate System) 环境.特地写点笔记,这是这个机器人系列的首篇笔记. 虽然在网络上有很详细的教程,不过在对着教程一步步安装的过程中还是踩了不少坑.因为在墙内(你懂的),会导致联网下载文件的时候老是失败.可能你会说不可以指定墙内的

Eclipse(非J2EE版本)配置Extjs环境(Spket) 1. 安装spket插件,帮助->安装新软件->http://www.agpad.com/update. 2. 设置Spket使得编写代码时有提示,首先:window--preferences--Spket--Javascript Profiles,点击右侧的按钮New,随便输入一个名字,如Ext.点击ExtJS--Add Library,在下拉框中选择ExtJS:点击ExtJS--Add Filewindow--prefere

第二步 在D2RQ平台上配置jena环境 2013年10月16日 9:48:53 搞了这么长时间语义,只用过protege这样的工具,一直没有落实到实际代码上.jena也看过好久了,总认为是hp公司的东西算不上标准,现在看来,jena已经是语义应用开发中最主流的工具了,我就此选择jena进行语义应用的开发了.     Getting started with Apache Jena Apache Jena (or Jena in short) 是免费开源的java框架用于构建语义网应用和关联数据

一:关于path环境变量--为了在任意目录下,使用javac/java命令 第一种配置方法: 通过配置path环境变量,我们可以使某个程序,比如javac.exe,在任意目录下都可以运行,而不用跑到javac存在的目录下进行dos命令. 比如:可以将QQ.exe所在目录配置到path中,这样在任意目录下打开命令行,输入QQ.exe都可以运行QQ. 见图: 通过以上设置,我们将程序的开发文件存在其他目录下,一样可以运行javac命令来进行编译.运行. 第二种配置方法: 当电脑上有多个JDK时,就需