说正事之前,先啰嗦两句背景,算是拿个小本本记下了. 我本打算下载opencv2.4.在github上找到源码,在Branch处选择切换到2.4,然后复制URL,在terminal里面使用git clone命令行下载.下载完成后,也没多想就直接编译安装,后来发现下载的居然是opencv4.0!?我在terminal中,切换到该opencv源码目录下,使用git branch命令行查看源码的分支,特么的居然是*master分支(我原本已经选定了2.4分支).该问题我至今没弄明白,期盼前辈指点迷津.

背景: 近期想在嵌入式平台上开发QT+Opencv,无料PC机上编写的OpenCV程序老是打不开视频. 開始提示:OpenCV Error: Bad argument (Array should be CvMat or IplImage) in cvGetSize 可是没实用错.考虑到可能没有打开视频,以作为cvGetSize的參数. 曾经程序执行没有问题.近期电脑进行了一些FFMPEG/ZLIB等的交叉编译.就不能执行了. 解决方法: 网上搜索,发现是由于ffmpeg没有编译到opencv里.

[安装相关软件和库] 1.安装CMAKE:这里使用apt-get来安装; CMAKE 是一个跨平台编译工具,能够输出各种makefile,和project 文件,指导编译器编译,对CMAKE具体的可以自行搜索,这里推荐一个链接: http://www.cnblogs.com/lyq105/archive/2010/12/03/1895067.html 在联网下,在终端输入: sudo apt-get install cmake [编译.安装OPENCV] 1.从OPENCV官网下载OpenCV-

Ubuntu安装opencv with cuda 为了运行dense flow真是折腾啊,下面网址是教程 http://blog.aicry.com/ubuntu-14-04-install-opencv-with-cuda/ http://rolflussi.blogspot.com/2015/09/opencv-with-cuda-on-ubuntu-1404.html 建议不要安装3.0以上版本,但是2.4.10版本又不支持gpu,真TM坑爹,应该可以用2.4.12版本. 1.首先下载op

前言 最近深度学习Ultra-Fast-Lane-Detection/INSTALL.md at master · cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection (github.com)需要安装opencv c++,于是准备安装.于是按照OpenCV: Installation in Linux官网一顿操作,好像是成功了.但是在安装成功,进行软链接的时候 # First you need to install OpenCV C++. # After installation, m

在ubuntu下删除opencv需要以下步骤: 1.进入opencv的源代码文件夹下的release(这是你在安装opencv时候自己命名的,cmake时候所在的目录) 2.执行以下命令 sudo make uninstall cd .. sudo rm -r build sudo rm -r /usr/local/include/opencv2 /usr/local/include/opencv /usr/include/opencv /usr/include/opencv2 /usr/loc

基础软件安装 sudo apt update && sudo apt upgrade sudo apt install git curl vim gcc g++ cmake与make sudo apt update sudo apt install cmake make vscode 下载deb包,安装即可.vscode download xmake 下载xmake的deb包.xmake下载 下载完成后,安装即可. 在vscode下安装xmake插件. QT 下载地址 选择5.13.0下载

SLAM的通用框架:GSLAM GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhao_GSLAM_A_General_SLAM_Framework_and_Benchmark_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 SLAM技术最*取得了许多成功,吸引了高科技公司的注意.然而,如何统一现有或新兴算法的接口,有效地进行速度.健

对于上图的二值化图像,要去除左下角和右上角的噪点,方法:使用opencv去掉黑色面积较小的连通域. 代码 CvSeq* contour = NULL; double minarea = 100.0; double tmparea = 0.0; CFileDialog dlg(true); if (dlg.DoModal()==IDOK) { CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); IplImage* img_src= cvLoadImage(d

CvSeq* contour = NULL; double minarea = 100.0; double tmparea = 0.0; CFileDialog dlg(true); if (dlg.DoModal()==IDOK) { CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); IplImage* img_src= cvLoadImage(dlg.GetPathName(),CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); IplImage* i

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img_in,img_out; img_in = imread(); threshold(img_in, img_out, , ,THRESH_BINARY); Mat img_out2; vector< vector< Point> > cont

首先,在C盘--用户--AppData--Local--Microsoft--MSBuild--v4.0  路径下,找到  Microsoft.Cpp.Win32.user  文件,用记事本打开,如下图所示        图中,红色框内即为之前配置的OpenCV环境的包含目录.库目录和附加依赖项,把这部分内容删掉即可   然后,重新打开VS2010,你会发现原来配置的OpenCV环境都没有了,这样你就可以重新按照教程重新在VS中配置OpenCV啦 --------------------- 本文

http://www.360doc.com/content/15/0103/14/110467_437739376.shtml 解决方案: (1)视图——其他窗口——属性管理器. 注意:是”属性管理器“,而不是”属性窗口“或”属性页“. (2)在”属性管理器“中找到 Debug|Win32——Miscrosoft.cpp.Win32.user——属性

概述 使用OpenCV的过程中经常查看文档,每次都去官网查看,不过国内访问速度很慢,有一份本地的文档就好了.本文列出了在Linux(Fedora)系统上从OpenCV源码编译出documentation的步骤.在Windows系统上也可以编译出文档,只需在cmake-gui界面中勾选build-doc并根据提示信息安装相应依赖程序,generate后用visual studio编译安装文档. 你也可以直接下载我编译生成好的文档: OpenCV-3.0.0文档:百度云盘 我的github项目. O

转自:http://blog.csdn.net/zfdxx369/article/details/9091953?utm_source=tuicool 本文是zhang的一篇经典图像细化论文,效果很好,采用并行计算,速度非常快; 下文是 "智慧视觉"在CSDN上对这篇论文程序的一个改造,亲测可用! 由于OpenCV没有自带的图像细化函数,网上提供的基本是基于1.0接口的,于是乎动手搞成2.0 Mat类型接口的,方便好用.细化方法当中,当属经典的Zhang并行快速细化算法,细化之后的轮廓

目录(?)[-] 前言 系统环境 相关工具 Android ADT环境搭建 Android SDK环境变量的配置 Android NDK的安装与配置 OpenCV for Android 环境搭建 基于SDK的OpenCV开发 基于NDK的OpenCV开发 Android上层程序的编写 来自CODE的代码片 activity_mainxml 来自CODE的代码片 MainActivityjava 来自CODE的代码片 ImageProcjava 生成C头文件 底层C程序的编写 来自CODE的代码

来源:<Learning Image Processing With OpenCV> 算法原理:蒙特卡洛 PI的计算公式: Cpp代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { const int side=100; const int npixels=8000; int i,j; Mat s1=Mat:

分析 在做混合编译之前一定要把编译器的Compile Sources As选项改为Objective C++. 默认的选项是According to file type,用这个的话,你后面每个不在交叉行列里的类都OK,一旦两种语言在一个文件中相互调用, 就会报错,而且报的错怪的很,比如:找不到new,找不到delete,等等. iOS开发中在做人脸检测识别等图片处理时往往会用到opencv2.framework开源库,但从网上记录来看,使用该库时出现问题较多. "list file not fo

最近一直在搞板子,想帮Zedboard安装一个opencv谁知道困难重重,而且网络几乎没有任何资料可以参考,只有陆佳华的<嵌入式软硬件协同设计实战指南>可以参考. 但是这本书讲得不清不楚,出现非常多的问题.下面把我的经验和大家分享一下 1.构建Linux系统 采用的系统与书上的并不一致,这本书的镜像只给我弹双企鹅就一直不动了,实在可气. 所以采用xillinux系统.传送门 http://xillybus.com/xillinux 网站上面已经说得很清楚了,不过我知道你们都不想看英文,我姑且翻

opencv 最近在做一个钓鱼网站的项目中用到了一个叫opencv的玩意儿,以前没接触过.感觉挺新鲜的,而且项目中要用,所以就问了一下度娘(是想Google一下的,显得高大上and专业一点,但是英语水平实在是low),百度百科的解释是这样的(有点专业,读完以后似懂非懂的感觉,不过觉得这个东西很强势,可以搞一下):OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Wi

本文记录本人从发现bug,提交bug,到修复bug的过程.下面enjoy: 1.发现bug 由于项目需要,开发了一个视频检测demo,类似于扫一扫二维码的程序,不过不是这个程序不是扫二维码.具体实现参照了这篇文章 2016年10月20号,发现了第一个bug:在多次start,stop后,大约是6次,在iphone6平台上,程序就会闪退.检测了一下代码,发现不是自己造成的.再查看一下内存,发现opencv 的CvVideoCamera类在停止后不会销毁内存,导致内存泄漏(如图1).于是向openc