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  • ubuntu 16.04 安装编译opencv3.3
    2020-08-11 16:25:38

    ubuntu 16.04 安装编译opencv3.3

    步骤一:先安装如下依赖包

    sudo apt-get install build-essential
    
    sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
    
    sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
    
    sudo apt-get install build-essential qt5-default ccache libv4l-dev libavresample-dev libgphoto2-dev libopenblas-base libopenblas-dev doxygen openjdk-8-jdk pylint libvtk6-dev
    
    sudo apt-get install pkg-config

    步骤二:下载好opencv-3.3.1 和 opencv_contrib-3.3.1

    到如下网址下载opencv-3.3.1

    https://github.com/opencv/opencv/archive/3.3.1.zip

    到如下网址下载opencv_contrib-3.3.1

    https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.3.1.zip

    解压下载的包

    sudo unzip opencv-3.3.1.zip
    sudo unzip opencv_contrib-3.3.1.zip

    解压完后需要将opencv_contrib.zip提取到opencv目录下,同时在该目录下新建一个文件夹build

    sudo cp -r opencv_contrib-3.3.1 opencv-3.3.1 #复制opencv_contrib到opencv目录下 
    cd opencv-3.3.1 
    sudo mkdir build #新建文件夹build 

    步骤三:开始编译opencv

    cd build
    sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/files/opencv-3.3.1/opencv_contrib-3.3.1/modules/ ..
    
    sudo cmake -DENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_TIFF=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/airobot/opencv-3.4.3/opencv_contrib-3.4.3/modules/ ..
    
    sudo make
    sudo make install

    要注意opencv_contrib 的路径要对

     

    可能出现的问题:

    编译时,卡在 ippicv_linux_20151201.tgz下载

    解决:手动下载好该包,

    http://www.http.com//download.csdn.net/detail/fjx812/9750727

    并放到

    opencv-3.1.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e 

    这个路径底下,再重新编译

     

    编译时,出现onlineMIL.hpp 的sign 的错误

    解决方法:把opencv_contrib-3.0.0-beta/modules/tracking/include/opencv2/tracking/onlineMIL.hpp

    中所有的sign 函数改成msign,

    把opencv_contrib-3.0.0-beta/modules/tracking/src/onlineMIL.cpp 中的所有sign 函数

    改成msign

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    OpenCV3.3安装教程 原创 2017年08月06日 16:04:16 标签:opencv 5033 简介 OpenCV于8月3日正式发布了OpenCV3.3版本,下载地址1SourceForge,下载地址2Github 改变 主要...

    OpenCV3.3安装教程

    原创  2017年08月06日 16:04:16

    简介

    OpenCV于8月3日正式发布了OpenCV3.3版本,下载地址1SourceForge,下载地址2Github


    改变

    • 主要消息是我们将DNN模块从opencv_contrib推广到主存储库,改进和加速了很多。不再需要外部BLAS实现。对于GPU,使用Halide(http://halide-lang.org)进行实验DNN加速。 有关该模块的详细信息可以在我们的wiki中找到:OpenCV中的深度学习
    • OpenCV现在可以使用标志ENABLE_CXX11构建为C ++ 11库。添加了C ++ 11程序员的一些很酷的功能。
    • 由于“动态调度”功能,我们还在OpenCV的默认版本中启用了不少AVX / AVX2和SSE4.x优化。 DNN模块还具有一些AVX / AVX2优化。
    • Intel Media SDK现在可以被我们的videoio模块用来进行硬件加速的视频编码/解码。支持MPEG1 / 2,以及H.264。
    • 嵌入OpenCV Intel IPP子集已从2015.12升级到2017.2版本,从而在我们的核心和imgproc perf测试中提高了15%的速度。
    • 716拉请求已经合并,588我们的错误跟踪器中的问题已经关闭,因为OpenCV 3.2。 另外,我们通过一些严格的静态分析仪工具运行OpenCV,并修复了检测到的问题。 所以OpenCV 3.3应该是非常稳定和可靠的释放。
    有关OpenCV 3.3的更改和新功能的更多详细信息,请参见OpenCV改变日志

    环境

    Windows10 x64
    Visual Studio 2013


    下载

    CMake

    Cmake下载安装教程

    OpenCV3.3

    进入OpenCV的发行版本官网,选择3.3.0的Sources版本进行下载(这里我们打算CMake对OpenCV3.3源码进行生成VS2013的x64位解决方案sln)



    安装

    1.解压OpenCV3.3.0源码,并创建Build文件夹路径

    其中opencv-3.3.0是刚才下载opencv-3.3.0.zip解压出来的文件夹,而OpenCV_VS2013_x64是自定义创建的文件夹,用于存放CMake生成的目标解决方案

    2.打开CMake,添加源码和目标文件夹路径

    打开已安装好的CMake软件
    (1)添加解压出的OpenCV-3.3.0文件夹绝对路径(比如,我的绝对路径是D:\OpenCV\OpenCV3.3\opencv-3.3.0),
    (2)添加自定义创建的OpenCV-3.3.0build的空文件夹,这里文件夹名称为“OpenCV3.3_VS2013_x64”,因为OpenCV版本是3.3,编译器是VS2013,并且打算生成x64位的解决方案(比如,我的绝对路径是D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64)



    3. 多次Configure,配置相应库

    点击Configure按钮后,会出现下述界面,选择你所需要的编译器和解决方案版本(这里我选择的是Visual Studio 12 2013 Win64


    点击Finish,CMake开始对OpenCV源码进行配置生成并下载相应函数库,如ffmpeg,IPP等(此时需要等待若干分钟)



    当第一次Configure后,界面会出现红色部分,这是为了让用户可以手动补充相应函数库,如TBB、CUDA、Eigen等,这里视你的需求而定,若需要其他库,请自行下载相应库,并自行配置库的include和lib



    因为我是第一次配置OpenCV3.3,怕出现一些不必要的版本兼容问题,所以没有额外添加库,并且这里将CUDA的选项也注销了,即取消勾选WITH的WITH_CUDA(第一次最好不要配置CUDA版本的OpenCV3.3,因为较复杂,若配置无CUDA版本的OpenCV3.3成功后,可以再配置CUDA版的)



    再次点击Configure,确保红色画面消失,如果红色画面一直未消失,请检查WITH选项,是否勾选了不必要的库



    4.点击Generate,生成opencv解决方案


    (1) 当多次Configure后(一般只需要2次),红色界面完全消失,并出现Configuring done的提示。
    (2) 此时请点击Generate按钮,生成相应的解决方案,若出现Generating done的提示,即表明解决方案生成成功。
    (3) 继续点击Open Project。此时CMake会自行启动Visual studio 2013软件,打开上述生成的解决方案



    5.Build并Install opencv解决方案


    此时Visual studio 2013软件,已上述生成的解决方案opencv
    Debug
    (1) 右击All_BUILD,选择生成 。此时需要等待很长时间,大概半个小时
    (2) 生成完成后,右击INSTALL,选择生成(会在自定义创建的OpenCV文件夹下生成一个install文件夹,包含了include和bin)
    上述过程完成后,生成的是Debug版的动态链接库,此时还需要在Release下进行生成

    Release
    与上述Debug步骤一致
    1) 右击All_BUILD,选择生成 。此时需要等待很长时间,大概半个小时
    (2) 生成完成后,右击INSTALL,选择生成






    右击install生成



    自动生成的install文件夹


    配置OpenCV3.3动态链接库

    若要调用OpenCV3.3需要将bin绝对路径,添加到系统环境变量中
    此时我的bin绝对路径为D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\x64\vc12\bin,如下图所示,该文件夹下有很多dll文件,其中带d的表示Debug版,不带d的表示Release版。

    将bin绝对路径,添加到系统环境变量中,如何找到“编译环境变量”,可以自行百度或者参考下述界面来寻找


    OpenCV3.3示例

    此时已经配置好了OpenCV动态链接库的环境。
    为了需要检验OpenCV3.3是否配置成功,能否正常调用,我们创建新的VS项目,写一段测试代码来检验。

    (1) 创建新的Visual Studio工程





    (2)配置工程

    因为上述生成的是Visual Studio2013 x64的动态链接库,不适用于x86的工程,所以需要配置x64的工程,操作如下


    在属性管理器中,添加新项目属性页,如选中并右击,再选择“新项目属性页”
    Debug
    这里将新建的属性页命名为:OpenCV3.3_VS2013_Debug_x64



    (a) include,为属性页的包含目录添加include路径,此时需要添加三个路径,即x64文件夹下的include及其子文件夹的绝对路径

    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include
    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include\opencv
    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include\opencv2


    (b) lib,为属性页的目录添加lib路径,即D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\x64\vc12\lib


    并需要在属性页--链接器--输入--附加依赖项中添加库的名称
    注意OpenCV3.3一共有17个动态链接库,因为是现在添加的是Debug版本,所以后缀带d(只需要将下述17个文件名Copy一下)

    opencv_calib3d330d.lib
    opencv_core330d.lib
    opencv_dnn330d.lib
    opencv_features2d330d.lib
    opencv_flann330d.lib
    opencv_highgui330d.lib
    opencv_imgcodecs330d.lib
    opencv_imgproc330d.lib
    opencv_ml330d.lib
    opencv_objdetect330d.lib
    opencv_photo330d.lib
    opencv_shape330d.lib
    opencv_stitching330d.lib
    opencv_superres330d.lib
    opencv_video330d.lib
    opencv_videoio330d.lib
    opencv_videostab330d.lib



    (c) bin,因为之前已经在系统环境变量中添加了bin文件夹路径,所以不需要再添加


    Release
    在属性管理器中的Release|x64,新建一个属性页命名为:OpenCV3.3_VS2013_Release_x64




    下述操作和Debug类似,但库文件名称不一致,因为不含d

    (a) include,为属性页的包含目录添加include路径,此时需要添加三个路径,即x64文件夹下的include及其子文件夹的绝对路径

    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include
    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include\opencv
    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include\opencv2




    (b) lib,为属性页的目录添加lib路径,即D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\x64\vc12\lib



    并需要在属性页--链接器--输入--附加依赖项中添加库的名称
    注意OpenCV3.3一共有17个动态链接库,因为是现在添加的是Release版本,所以后缀无d(只需要将下述17个文件名Copy一下)

    opencv_calib3d330.lib
    opencv_core330.lib
    opencv_dnn330.lib
    opencv_features2d330.lib
    opencv_flann330.lib
    opencv_highgui330.lib
    opencv_imgcodecs330.lib
    opencv_imgproc330.lib
    opencv_ml330.lib
    opencv_objdetect330.lib
    opencv_photo330.lib
    opencv_shape330.lib
    opencv_stitching330.lib
    opencv_superres330.lib
    opencv_video330.lib
    opencv_videoio330.lib
    opencv_videostab330.lib

    OpenCV测试Demo

    在写代码前,先准备一张图像,保存在工程目录下,如xxx\OpenCV3.3\OpenCV3.3_TestDemo


    在上述工程中新建demo.cpp文件,添加下述代码

    [cpp]  view plain  copy
    1. #include <opencv.hpp>  
    2. #include <iostream>  
    3. using namespace cv;  
    4. using namespace std;  
    5.   
    6. int main()  
    7. {  
    8.     cout << "OpenCV Version: " << CV_VERSION << endl;  
    9.     Mat img = imread("img.jpg");  
    10.     imshow("img",img);  
    11.     waitKey(0);  
    12.     return 0;  
    13. }  

    运行结果

    (1) 输出OpenCV的版本号
    (2) 显示出输入的图像

    注: 分别在Debug和Release下运行,若都能正常运行,即表明OpenCV3.3配置成功



    总结

    (1) 上述只是实现了OpenCV的基本配置,并没有配置CUDA和contrib
    (2) OpenCV3.3有一个强大的地方,加入了DNN还有深度学习的相关模块,也表明现在的趋势(AI时代)
    (3) 有了强大的工具,还不赶紧上手完成你的梦想,just do it~

    展开全文
  • OpenCV于8月3日正式发布了OpenCV3.3版本,下载地址1SourceForge,下载地址2Github   改变 主要消息是我们将DNN模块从opencv_contrib推广到主存储库,改进和加速了很多。不再需要外部BLAS实现。对于GPU,使用...

    简介

    OpenCV于8月3日正式发布了OpenCV3.3版本,下载地址1SourceForge,下载地址2Github

     

    改变

    • 主要消息是我们将DNN模块从opencv_contrib推广到主存储库,改进和加速了很多。不再需要外部BLAS实现。对于GPU,使用Halide(http://halide-lang.org)进行实验DNN加速。 有关该模块的详细信息可以在我们的wiki中找到:OpenCV中的深度学习
    • OpenCV现在可以使用标志ENABLE_CXX11构建为C ++ 11库。添加了C ++ 11程序员的一些很酷的功能。
    • 由于“动态调度”功能,我们还在OpenCV的默认版本中启用了不少AVX / AVX2和SSE4.x优化。 DNN模块还具有一些AVX / AVX2优化。
    • Intel Media SDK现在可以被我们的videoio模块用来进行硬件加速的视频编码/解码。支持MPEG1 / 2,以及H.264。
    • 嵌入OpenCV Intel IPP子集已从2015.12升级到2017.2版本,从而在我们的核心和imgproc perf测试中提高了15%的速度。
    • 716拉请求已经合并,588我们的错误跟踪器中的问题已经关闭,因为OpenCV 3.2。 另外,我们通过一些严格的静态分析仪工具运行OpenCV,并修复了检测到的问题。 所以OpenCV 3.3应该是非常稳定和可靠的释放。

    有关OpenCV 3.3的更改和新功能的更多详细信息,请参见OpenCV改变日志

     

    环境

    Windows10 x64
    Visual Studio 2013

     

    下载

    CMake

    Cmake下载安装教程

    OpenCV3.3

    进入OpenCV的发行版本官网,选择3.3.0的Sources版本进行下载(这里我们打算CMake对OpenCV3.3源码进行生成VS2013的x64位解决方案sln)

     

    安装

    1.解压OpenCV3.3.0源码,并创建Build文件夹路径(切记所有路径不可包含中文)

    其中opencv-3.3.0是刚才下载opencv-3.3.0.zip解压出来的文件夹,而OpenCV_VS2013_x64是自定义创建的文件夹,用于存放CMake生成的目标解决方案

    2.打开CMake,添加源码和目标文件夹路径

    打开已安装好的CMake软件

    (1)添加解压出的OpenCV-3.3.0文件夹绝对路径(比如,我的绝对路径是D:\OpenCV\OpenCV3.3\opencv-3.3.0),

    (2)添加自定义创建的OpenCV-3.3.0build的空文件夹,这里文件夹名称为“OpenCV3.3_VS2013_x64”,因为OpenCV版本是3.3,编译器是VS2013,并且打算生成x64位的解决方案(比如,我的绝对路径是D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64)

     

     

    3. 多次Configure,配置相应库

    点击Configure按钮后,会出现下述界面,选择你所需要的编译器和解决方案版本(这里我选择的是Visual Studio 12 2013 Win64

     

    点击Finish,CMake开始对OpenCV源码进行配置生成并下载相应函数库,如ffmpeg,IPP等(此时需要等待若干分钟)

     

     

    当第一次Configure后,界面会出现红色部分,这是为了让用户可以手动补充相应函数库,如TBB、CUDA、Eigen等,这里视你的需求而定,若需要其他库,请自行下载相应库,并自行配置库的include和lib

     

     

    因为我是第一次配置OpenCV3.3,怕出现一些不必要的版本兼容问题,所以没有额外添加库,并且这里将CUDA的选项也注销了,即取消勾选WITH的WITH_CUDA(第一次最好不要配置CUDA版本的OpenCV3.3,因为较复杂,若配置无CUDA版本的OpenCV3.3成功后,可以再配置CUDA版的)

     

     

    再次点击Configure,确保红色画面消失,如果红色画面一直未消失,请检查WITH选项,是否勾选了不必要的库

     

     

    4.点击Generate,生成opencv解决方案

     

    (1) 当多次Configure后(一般只需要2次),红色界面完全消失,并出现Configuring done的提示。

    (2) 此时请点击Generate按钮,生成相应的解决方案,若出现Generating done的提示,即表明解决方案生成成功。

    (3) 继续点击Open Project。此时CMake会自行启动Visual studio 2013软件,打开上述生成的解决方案

     

     

    5.Build并Install opencv解决方案

     

    此时Visual studio 2013软件,已上述生成的解决方案opencv

    Debug

    (1) 右击All_BUILD,选择生成 。此时需要等待很长时间,大概半个小时

    (2) 生成完成后,右击INSTALL,选择生成(会在自定义创建的OpenCV文件夹下生成一个install文件夹,包含了include和bin)

    上述过程完成后,生成的是Debug版的动态链接库,此时还需要在Release下进行生成

     

    Release

    与上述Debug步骤一致

    1) 右击All_BUILD,选择生成 。此时需要等待很长时间,大概半个小时

    (2) 生成完成后,右击INSTALL,选择生成

     

     

     

     

    右击install生成

     

     

    自动生成的install文件夹

     

    配置OpenCV3.3动态链接库

    若要调用OpenCV3.3需要将bin绝对路径,添加到系统环境变量中

    此时我的bin绝对路径为D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\x64\vc12\bin,如下图所示,该文件夹下有很多dll文件,其中带d的表示Debug版,不带d的表示Release版。

    将bin绝对路径,添加到系统环境变量中,如何找到“编译环境变量”,可以自行百度或者参考下述界面来寻找

     

    OpenCV3.3示例

    此时已经配置好了OpenCV动态链接库的环境。

    为了需要检验OpenCV3.3是否配置成功,能否正常调用,我们创建新的VS项目,写一段测试代码来检验。

    (1) 创建新的Visual Studio工程

     

     

    (2)配置工程

    因为上述生成的是Visual Studio2013 x64的动态链接库,不适用于x86的工程,所以需要配置x64的工程,操作如下

     

    在属性管理器中,添加新项目属性页,如选中并右击,再选择“新项目属性页”

    Debug

    这里将新建的属性页命名为:OpenCV3.3_VS2013_Debug_x64

     

     

    (a) include,为属性页的包含目录添加include路径,此时需要添加三个路径,即x64文件夹下的include及其子文件夹的绝对路径

     

    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include

    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include\opencv

    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include\opencv2

     

    (b) lib,为属性页的目录添加lib路径,即D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\x64\vc12\lib

     

    并需要在属性页--链接器--输入--附加依赖项中添加库的名称

    注意OpenCV3.3一共有17个动态链接库,因为是现在添加的是Debug版本,所以后缀带d(只需要将下述17个文件名Copy一下)

    opencv_calib3d330d.lib
    opencv_core330d.lib
    opencv_dnn330d.lib
    opencv_features2d330d.lib
    opencv_flann330d.lib
    opencv_highgui330d.lib
    opencv_imgcodecs330d.lib
    opencv_imgproc330d.lib
    opencv_ml330d.lib
    opencv_objdetect330d.lib
    opencv_photo330d.lib
    opencv_shape330d.lib
    opencv_stitching330d.lib
    opencv_superres330d.lib
    opencv_video330d.lib
    opencv_videoio330d.lib
    opencv_videostab330d.lib

     

    (c) bin,因为之前已经在系统环境变量中添加了bin文件夹路径,所以不需要再添加

     

     

    Release

    在属性管理器中的Release|x64,新建一个属性页命名为:OpenCV3.3_VS2013_Release_x64

     

     

    下述操作和Debug类似,但库文件名称不一致,因为不含d

     

    (a) include,为属性页的包含目录添加include路径,此时需要添加三个路径,即x64文件夹下的include及其子文件夹的绝对路径

     

    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include

    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include\opencv

    D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\include\opencv2

     

     

     

    (b) lib,为属性页的目录添加lib路径,即D:\OpenCV\OpenCV3.3\OpenCV3.3_VS2013_x64\install\x64\vc12\lib

     

     

    并需要在属性页--链接器--输入--附加依赖项中添加库的名称

    注意OpenCV3.3一共有17个动态链接库,因为是现在添加的是Release版本,所以后缀无d(只需要将下述17个文件名Copy一下)

     

    opencv_calib3d330.lib
    opencv_core330.lib
    opencv_dnn330.lib
    opencv_features2d330.lib
    opencv_flann330.lib
    opencv_highgui330.lib
    opencv_imgcodecs330.lib
    opencv_imgproc330.lib
    opencv_ml330.lib
    opencv_objdetect330.lib
    opencv_photo330.lib
    opencv_shape330.lib
    opencv_stitching330.lib
    opencv_superres330.lib
    opencv_video330.lib
    opencv_videoio330.lib
    opencv_videostab330.lib

     

    OpenCV测试Demo

    在写代码前,先准备一张图像,保存在工程目录下,如xxx\OpenCV3.3\OpenCV3.3_TestDemo

    在上述工程中新建demo.cpp文件,添加下述代码

     

     
    1. #include <opencv.hpp>

    2. #include <iostream>

    3. using namespace cv;

    4. using namespace std;

    5.  
    6. int main()

    7. {

    8. cout << "OpenCV Version: " << CV_VERSION << endl;

    9. Mat img = imread("img.jpg");

    10. imshow("img",img);

    11. waitKey(0);

    12. return 0;

    13. }

     

    运行结果

    (1) 输出OpenCV的版本号

    (2) 显示出输入的图像

     

    注: 分别在Debug和Release下运行,若都能正常运行,即表明OpenCV3.3配置成功

     

     

    总结

    (1) 上述只是实现了OpenCV的基本配置,并没有配置CUDA和contrib

    (2) OpenCV3.3有一个强大的地方,加入了DNN还有深度学习的相关模块,也表明现在的趋势(AI时代)

    (3) 有了强大的工具,还不赶紧上手完成你的梦想,just do it~

    展开全文
  • OpenCV3.3-Java版的API文档(英文版),OpenCV-Java接口的API文档
  • ubuntu16.04安装opencv3.3

    2020-06-20 23:27:48
    参考博客:https://blog.csdn.net/hjxu2016/article/details/82390434 ... 1.opencv下载 https://opencv.org/releases/ 版本选择opencv3.3 2.安装准备 sudo apt-get update # 更新软件源 3.检查...

    参考博客:https://blog.csdn.net/hjxu2016/article/details/82390434
    https://www.cnblogs.com/wmr95/p/7567999.html
    1.opencv下载
    https://opencv.org/releases/
    版本选择opencv3.3
    2.安装准备
    sudo apt-get update # 更新软件源
    3.检查g++和gcc 开发环境

     sudo apt-get install build-essential
    

    统一gcc和g++
    (前面安装cuda时将gcc 版本将为4.8版本,需要提前改成5.4版本)

    sudo apt-get install gcc-4.8
    

    设置默认的gcc版本

    gcc --version
    

    查看当前版本,此时,返回Ubuntu 16.04自带的5.4.0这个版本号,现在使用gcc命令编译时还是会用新版本。

    ls /usr/bin/gcc*
    

    查看已有的gcc版本,确认一下刚才4.8.5有没有装成功。

    sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 100

    注释:update-alternatives: --install 需要 <链接> <名称> <路径> <优先级>。链接可以不写。
    gcc 升级

    只需要将
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 100
    然后输入
    sudo update-alternatives --config gcc
    在这里插入图片描述
    手动选择gcc版本。
    gcc --version
    在这里插入图片描述4.安装opencv的相关工具和常用图像工具包

    sudo apt-get install cmake git pkg-config 
    sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
    

    注解:
    libjpeg8-dev jpeg格式图像工具包
    libtiff5-dev tif格式图像工具包
    libjasper-dev JPEG-2000图像工具包
    libpng12-dev png图像工具包
    安装视频I/O包

    sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
    

    5.安装优化函数包

    sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
    

    6.在opencv-3.4.3目录下创建build文件夹
    mkdir build & cd build
    7.CMake配置编译

    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON ..
    

    如果以下错误:

    qmake: could not exec '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/qt4/bin/qmake': No such file     or         directory
    

    执行以下指令:
    sudo apt-get install qt5-default
    重新执行CMake配置编译。
    8.Make编译和安装
    sudo make
    sudo make install
    9. 环境配置添加库路径
    sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
    #打开后可能是空文件,在文件内容最后添加
    /usr/local/lib
    更新系统库
    sudo ldconfig
    10. 配置bash,执行如下命令
    sudo gedit /etc/bash.bashrc
    在末尾添加
    PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
    export PKG_CONFIG_PATH
    11.保存退出,然后执行如下命令使得配置生效
    source /etc/bash.bashrc
    #激活配置然后更新database
    sudo updatedb

    上述过程不知道是什么原因正常安装后并不能到导入cv2

    可以使用如下方式
    sudo apt-get install python-opencv(python2.7.12版本)
    sudo pip3 install opencv-python(python3.5版本)

    提示pip找不到命令
    sudo:pip3;找不到命令
    sudo apt-get install python3-pip

    安装成功后,在终端输入python(默认python 2.7.12)
    import cv2 不报错,安装成功
    在这里插入图片描述可能会出现无法定位到软件包的问题
    在这里插入图片描述
    这时候需要更新下apt,在ternimal输入命令:
    sudo apt-get update:

    展开全文
  • VS2017+OpenCV3.3基于SGBM算法的双目立体视觉、双目测距(双目校正和立体匹配)(文档里包含了测试图片)
  • python opencv3.3 学习代码
  • 树莓派_opencv3.3

    2020-08-19 15:27:50
    1,cd opencv // 创建release文件夹 2,mkdir release // 进入release目录下 3,cd release // cmake读入所有源文件之后,自动生成makefile 4,cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX...
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  • VS2013+OpenCV3.3安装教程

    千次阅读 2018-08-02 16:04:24
    为了搭建VS2013+OpenCV3.30版本的环境,着实踩了很多坑,费了不少力,为了给朋友们一个正确的指引...OpenCV于8月3日正式发布了OpenCV3.3版本,下载地址1SourceForge,下载地址2Github   改变 主要消息是我们将DN...
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空空如也

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