因为使用Kinect SDK编程,又需求高速文件I/O,所以通过opencv接口使用hdf5. (opencv 3.1以上版本,在其Extra Modules中支持hdf5) 一. 环境 OS: Windows 10 IDE: Visual Studio 2015 (vc14) SDK: hdf5-1.8.19, opencv-3.2, opencv-contrib-3.2 Other Tools: CMake 3.9.0-rc5 二. 安装(Win64) 1. 安装hdf5 1.8.19 2.

VS2015+OpenCV+Qt 01.OpenCV 下载 进入官网链接: https://opencv.org,下载所需要的版本: 下载完成后直接双击,选择解压路径,解压到响应的文件夹中: 若之后需要把OpenCV的库配置到Qt中,则选择3.1.0或者3.0.0的版本,亲测可用 添加环境变量 一顿操作进入环境变量配置对话框,向其中添加进相应的路径, eg:C:\03ProgrammingSoftware\OpenCV\opencv\build\x64\vc14\bin 注意:VS2015版本用

VS2015的内部编号是VC14,但现在opencv 2.4.X和最新的3.0版本只有vc12的库文件,所以这里主要简单讲如何针对vs2015配置环境. 首先按照下面的文章把环境配置好: [OpenCV入门教程之一] 安装OpenCV:OpenCV 3.0.OpenCV 2.4.8.OpenCV 2.4.9 +VS 开发环境配置 http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19809337/ 配置好后在2015中编译运行会报错,说缺少msvc

VS2015  https://blog.csdn.net/guxiaonuan/article/details/73775519?locationNum=2&fps=1 OPENCV https://blog.csdn.net/greenhandcgl/article/details/80505701 CUDA  https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/77891913 CUDA其中有些地方需要修改: CUDA_SDK_PATH  C:

电脑W7 64位+VS2015+opencv3.0 刚开始学习opeencv很麻烦,配置的问题都弄了好久,一旦重装又出现很多问题,在网上看了一个论坛说的永久配置,特意记录一下! 第一步:下载opencv,然后进行安装 http://opencv.org/ 第二步:环境变量配置 Path里面加上E:\Program Files (x86)\opencv3.0\opencv\x64\vc12\bin;opencv安装路劲的bin就可以了. 第三步:安装VS2015 http://www.ithome

1.介绍 OpenCV 读写视频之前,先介绍一下编解码器(codec) .如果是图像文件, 我们可以根据文件扩展名得知图像的格式.但是此经验并不能推广到视频文件中. 有些 OpenCV 用户会碰到奇怪的问题, 都是 avi 视频文件, 有的能用 OpenCV打开,有的不能. 视频的格式主要由压缩算法决定.压缩算法称之为编码器(coder) ,解压算法称之为解码器(decoder) ,编解码算法可以统称为编解码器(codec) .视频文件能读或者写,关键看是否有相应的编解码器.编解码器的种类非常多

OpenCV 3.0 for windows(下载地址:http://opencv.org/): 本测试中,OpenCV安装目录:D:\Program Files\opencv,笔者操作系统为64位. 步骤如下: 1.首先安装好VS 和 OpenCV,OpenCV的安装其实就是把官方下载的exe解压的自己指定目录. 2.配置OpenCV相关的环境变量,安装完成后在系统的环境里找到“Path”,编辑并在后边加入自己的OpenCV目录,如: “;D:\Program Files\opencv\ope

我用的opencv是3.3.0,vs是2015版,找到项目的属性管理器,链接器——>输入——>附加依赖项 把其他的东西都删掉,只添加 opencv_world330d.lib;%(AdditionalDependencies)  这一项即可.

OpenCV精华收藏 SkySeraph Dec.29th 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.29th 2010 HQU OpenCV 2.0 & 2.1 源代码的 chm 文档 双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(一)图像获取与单目定标 一个人脸-人眼检测例程,大家可以参考参考 人脸表情识别的C++语言实现(基于OpenCV) 好久没来,送个礼---opencv2.1

转载链接:http://wiki.opencv.org.cn/index.php/MFC%E4%B8%AD%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BA%94%E7%94%A8OpenCV 简介和缘起 本教程原始讨论主题,请见 [原创]MFC中快速应用OpenCV教程,制作此教程的目的,就是为了方便广大windows下面使用MFC的用户可以轻松的在MFC窗口View类中,实现OpenCV格式图片的显示.   介绍基本的openCV和MFC的操作   在MFC中如何应用菜单,和Canny算子的实

简介: 一直以来都是在ubuntu下使用opencv,最近因为有<图像处理与模式识别>这门课,需要使用vs2015+opencv提交课程作业,因为opencv官方编译好的exe没有contrib部分,就索性自己来cmake,还是鼓足了很大的勇气的,不过还是要勇敢踩坑. 一.编译前准备 1.cmake3.10.3 官网下载,或者[百度云下载],提取码[hk1p],自行百度自己安装 2.opencv源码 opencv-3.4.1:   https://github.com/opencv/openc

1. 首先强调一点:VS与openCV的版本对应问题,一般而言,openCV对于VS采用向下的支持方式: vc6 -> VS6.0 vc7.0 -> VS2002 vc7.1 -> VS2003 vc8 -> VS2005 vc9 -> VS2008 vc10 -> VS2010 vc11 -> VS2012 vc12 ->VS2013 vc13 -> VS2014 vc14 -> VS2015 openCV官网:https://opencv.o

opencv的读写非常简单,主要用到的就是imread和imwrite两个函数 读取图片示例 import cv2 #imread(filename[, flags]) -> retval imgPath = 'E:/test01.jpg' #图片路径 #默认读取的是RGB三色图,得到三维矩阵 img = cv2.imread(imgPath) #等价于img = cv2.imread('test01.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #查看图像维数(719,1280,3) prin

最近项目中要使用opencv库,搭建好环境,使用接口的时候,总提示 igdrclneo64.dll报错崩溃,一直怀疑是自己程序的问题,后面经过一系列的查资料才解决 解决办法: 本地环境:vs2015+ opencv 3X 版本的库(3开头的库版本都试过了一遍,一直以为是库的问题) 我的电脑本身有个显卡,反正机箱自带的,后面自己装了个英伟达的1050显卡,查资料说,如果你电脑报这个错,就是显卡驱动找错了位置,应该把系统自带的那个intel(R)的显卡驱动卸载干净. 打开设备管理器, 看电脑有几个显

十分钟学会Pandas 这是关于Pandas的简短介绍主要面向新用户.你可以参考Cookbook了解更复杂的使用方法 习惯上,我们这样导入: In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplotlib.pyplot as plt 创建对象 请参阅数据结构简介部分 通过传递一个列表的值创建一个Series,让Pandas创建一个默认的整数索引: In [4]: s = pd.Series([1,3

# python3 conda create --name=labelme python=3.6 source activate labelme # conda install -c conda-forge pyside2 # conda install pyqt pip install pyqt5 # pyqt5 can be installed via pip on python3 pip install labelme 这是在anaconda下安装labelme 安装好后在cmd输入act

Environment pandas 0.21.0 python 3.6 jupyter notebook 开始 习惯上,我们导入如下: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 对象创建 具体参阅数据结构介绍通过传递一个值列表来创建一个 Series,让 pandas 创建一个默认的整数索引: In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [5]: s

大熊猫10分钟 这是对熊猫的简短介绍,主要面向新用户.您可以在Cookbook中看到更复杂的食谱. 通常,我们导入如下: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd 对象创建 请参阅数据结构简介部分. 创建一个Series通过传递值的列表,让大熊猫创建一个默认的整数索引: In [3]: s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) In [4]: s Out[4]: 0 1.0 1 3.0 2 5

目录 Environment 开始 对象创建 查看数据 选择 直接选择 按标签选择 按位置选择 布尔索引 设置 缺失数据 操作 统计 应用(apply) 直方图化(Histogramming) 字符串方法 合并 Concat Join Append 分类 重塑 堆(Stack) 数据透视表 时间序列 分类 绘制(Plotting) 数据输入/输出 CSV HDF5 Excel 陷阱 官方10分钟入门文档 这是pandas的简短介绍,主要面向新用户.你可以看到更复杂的文档Cookbook Envi

10 Minutes to pandas 英文原文:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html 版本:pandas 0.23.4 采集日期:2019-01-16 注:10分钟只够看完,囫囵吞枣. 参阅:10分钟学pandas 本文是对 pandas 的简短介绍,主要面向新用户.更加复杂的用法可以在 Cookbook 中查看. 按惯例导入语句可如下所示: In [1]: import pandas as pd In [2]: im

参考了 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24853767 安装caffe的依赖项 brew install --fresh -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb opencv hdf5 brew install --build-from-source --with-python --fresh -vd protobuf brew install --build-from-source --fresh -vd boost boo