不需要编译或其他操作,只需一句话安装第三方库利用sift等特征提取算法: sudo pip3 install opencv-contrib-python 附网站:https://pypi.python.org/pypi/opencv-contrib-python

Python配置opencv 原理 Python调用opencv的原理是:opencv编译出共享库文件,python把这个共享库文件作为一个模块加载并使用. 通俗点就是,编译opencv的时候开启python接口选项,编译好了会产生cv2.so(linux下)或者cv2.pyd(windows下)这个共享库文件,python代码中import这个cv2就可以用了.为了能正确import它,往往需要把cv2.so放在python找包能找到的路径下,或者修改PYTHONPATH环境变量让它包含cv2

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

之前在linux下安装python和opencv及相关的库,都可以直接命令行操作.最近需要在windows下配置一下,查了一些资料,发现网上有很多关于python和opencv的配置,但由于不同版本问题,很多参考的通用性不好,描述说明比较简单,所有在这里整理了下步骤,希望能起到一些参考作用. 主要分为四部,顺序是先装python,后面面的步骤没有太严格的顺序.   1. 安装python2.7.x python.org官网下载python2.7.X 我用的是2.7.10(2.7.9以上版本自带p

# 2018-06-03 # 1. Python下载:https://www.python.org/downloads/ 选择对应平台对应版本的的Python进行安装. 2. Python版OpenCV安装: 如果Python环境已在电脑中全局配置,则可以直接用 pip 包管理工具进行安装,打开cmd直接输入: pip3 install opencv-python 如果没有配置Python环境或者Python是隔离的,可以到相应文件夹下调用pip工具,如下图: 3. 简单实例,通过Python的

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.

以前,windows下配置OpenCV一直不太方便:总是要手动添加lib,添加include,还要配置PATH使得程序运行时候能找到dll文件. 每次新建一个使用OpenCV的工程都要手动添加,很麻烦:而且,有时候需要不同版本的OpenCV测试.如果从32位模式切换到64位模式,又需要替换一次配置..一旦有一个配错了,就总是徘徊在各种配置项的检查上. 后来,看到了freedomshe用属性表进行配置,其提供的属性表文件确实方便,但是还是需要手动配置OpenCV环境变量.追加OpenCV中的bin

在Ubuntu 12.04系统中安装配置OpenCV 2.4.3的方法   对于,在Linux系统下做图像识别,不像在windows下面我们可以利用Matlab中的图像工具箱来实现,我们必须借助OpenCV这个开源的图像处理库.但是如何在Ubuntu下面安装呢,其实初学者来说的确很蛋疼,需要配置依赖库的之类的很繁琐. 下面我就以我自己的安装经历给大家一个示例吧. Step 1:建立OpenCV所需的依赖关系.这是一般安装需要自己编译软件的第一步,也是最为重要的一步.在这里强烈建议大家安装一个“新

OpenCV 依赖 下载OpenCV 配置 总结 给Python搭建opencv的环境还真是略嫌麻烦,于是做下笔记,以备不时之需. OpenCV 依赖 opencv有些依赖,我们必须安装一下,否则接下来的opencv配置就有可能出现一些问题了.具体如下: NumPy:pip install numpy 即可 SciPy11.0: scipy-0.11.0-win32-superpack-python2.7比较推荐,但是这个module可以不装的 下载OpenCV 下载链接.唯一需要注意的是下载对

python3配置 opencv 本文适用于windows 64位系统 下的Python3.5.python3.5.pip为必备前提. 配置过程: 第一步:打开cmd命令行窗口 第二步:输入pip指令 pip install opencv-python 第三步:安装成功 第四步:检验是否安装上,从命令行模式进入到Python交互式环境,然后输入import cv2 as cv,没有报错就是安装好了. 就是以上,非常简单.

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 1. 步骤1. 下载Python2.73, 安装, 并配置Python环境变量:".\Program Files\Python27;";注意: OpenCV仅支持2.6&2.7, Python不能使用3.x版本;2. 下载OpenCV2.46, 安装, 并配置OpenCV环境变量:".\Program Files\opencv\build\x86\vc10\bin";3.

Ubuntu系统---配置OpenCV 目录 一.Ubuntu下配OpenCV 二.Ubuntu下配python-opencv   说明 上述一.二两种方式,配置OpenCV还是有区别的.按个人已有知识的理解,“Ubuntu下配OpenCV”是在系统下装了一个opencv,OpenCV的库全:“Ubuntu下配python-opencv”是Python可以调用OpenCV的相关库,OpenCV的库不全,仅供python用. 正文 一.Ubuntu下配OpenCV @https://blog.cs

使用vs2012/2013配置opencv编译出现问题: 1>------ 已启动生成: 项目: Win32ForOpenCV245, 配置: Debug Win32 ------ 1>  stdafx.cpp1>  Win32ForOpenCV245.cpp1>f:\softs\opencv245\opencv\build\include\opencv2\flann\logger.h(66): error C4996: 'fopen': This function or vari

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

配置OpenCv: 一.新建工程 无论是mfc还是控制台程序都可以. 二.下载opencb,安装在非空格路径下面 解压出来有两个文件夹:build和source,主要用到build,build-x86里有三个文件夹,针对不同的vs版本:vc10 = Visual Studio 2010,vc11 = Visual Studio 2012,vc12 = Visual Studio 2013. 三.配置环境 1.  包含目录 右键项目-属性-C++目录-包含目录,添加 opencv\build\in

一.下载OpenCV 2.3:       http://www.opencv.org.cn/download/OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe   二.解压 将下载的OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe解压到D:\OpenCV2.3目录,解压后出现build和opencv两个文件夹,build文件夹才是需要用到的.   三.在Visual Studio 2010下配置OpenCV 1.添加环境变量:计算机——右键——属性——高级系统设置——环

Anaconda多环境多版本python配置指导 字数3696 阅读644 评论0 喜欢0 最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由 于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多数练习源码都是基于2.x的,而有些有些module在python3.x上没有,因此为装这些 包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,它是python科学计算的一个分发版,据说常用的包都打包在里边了.并由 此得知还有不少该类型的软件.安装完成之后也遇到了

大家在使用opencv的时候肯定会面对这样一个问题:根据官网以及大多数教程提供的方法中,似乎每一次新建一个opencv的新项目以后都需要重新再配置"VC++目录"中的"包含目录"和"库目录":以及"链接器"中的"附加依赖项".这给我们造成了很多的不便,大家都希望寻找一种只需要配置一次opencv环境的方法,下面我就给大家介绍一种简单的方法: VS2010中传统配置opencv环境是通过设置项目中的"

在Qt中开发基于OpenCV的应用时,需要配置对应函数库到环境变量,这时候我们需要使用到qmake能够识别的变量来指定环境变量. INCLUDEPATH: 用于指定搜索头文件到文件夹路径. LIBS: 包含链接时的库文件列表.使用-L来指定文件夹路径,-l来指定库的名称. 而这些配置,我们需要写入到对应到工程文件(*.pro)当中,可以有两种写法. 第一种:直接指定包含到库文件名称. INCLUDEPATH += /usr/local/include/opencv2/ LIBS += /usr/

为visual studio2012搭建openCV平台,实现打开图片. 实现步骤: 1.1.配置环境变量 基于win7操作系统的环境配置步骤: 1.1.1 计算机—>属性—>更改设置—>高级—>环境变量—>系统变量 1.1.2 系统变量中选择新建,弹出的新建的系统变量.变量名中填写 opencv,在下面变量值一栏填写F:\opencv\build\x86\vc11\bin点击确定关闭. 变量值为opencv的安装位置及dll文件,实现与vs2012的数据和资源共享. 1.1

环境: vs2013 opencv2.4.13 准备工作: 1.安装opencv. opencv各版本间存在API差异,opencv提供相应版本的vc文件,在其安装目录 ..opencv\build\x86 目录下,个人觉得引用与当前使用vs版本最接近的目录文件就可以.opencv安装目录下的引用lib及bin文件 提供x86和x64 2.配置环境变量. 首先在 我的电脑 右键 属性,在系统属性中 选择高级,打开设置环境变量的界面.其中 上半部分为用户变量,下半部分为系统变量. (1)在用户变量