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【python不用源码发布】【通达信分时图预警源码】【网狐u3d全套源码】opencv 修改源码_opencv源码调试

来源:画板源码 发表时间:2024-12-22 16:25:10

1.【CV实战】Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
2.MacBook(m1)源码编译opencv
3.vscode配置opencv
4.魔改ZXING源码实现商业级DM码检测能力
5.Opencv源码交叉编译Android库
6.win10 cmake源码编译安装opencv(c++,修改qt)(解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频)

opencv 修改源码_opencv源码调试

【CV实战】Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo

       在Linux环境下,特别是源码源码Ubuntu .中安装OpenCV-3.4.x版本,需要理解其源码编译过程,调试本文将详细说明从源码编译到安装,修改以及测试demo的源码源码全过程。安装步骤分为源码下载、调试python不用源码发布使用`apt-get`安装依赖项、修改从源码构建安装OpenCV、源码源码配置环境、调试验证安装情况以及卸载。修改在Linux环境下,源码源码确保系统稳定运行是调试关键步骤之一。以下为详细流程:

       1. 源码下载

       从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。修改选择版本时,源码源码考虑与项目的调试兼容性以及对最新特性的需求。

       2. apt-get安装

       Ubuntu下,OpenCV安装可通过两种方式:直接使用`$ sudo apt-get install python-opencv`进行快速安装,适用于仅在Python环境中使用OpenCV的情况;推荐从源码构建安装,以获取更新的代码版本,增强稳定性和可控性。

       3. 从源码安装

       从源码构建安装时,可选择默认安装位置或自定义安装位置。默认位置通常为`/usr/local`,而自定义位置需要额外配置。

       3.1 构建依赖项

       确保安装`cmake`, `gcc`, `g++`等构建工具。对于Python支持,选择安装Python 2和/或Python 3的特定模块。安装`GTK`支持用于图形界面应用,通达信分时图预警源码以及处理库(根据需要)。使用`cmake`下载`ippcv`库,注意**问题。

       3.2 默认位置安装

       使用`git`或下载的压缩包解压后,切换到源码目录,执行`cmake`命令以构建`CMakeLists.txt`,并创建`makefile`。指定构建参数时,`CMAKE_INSTALL_PREFIX`用于设置安装路径,通常为`/usr/local`。根据需要选择构建类型(`DEBUG`或`RELEASE`)和是否启用CUDA加速。

       3.3 自定义位置安装

       自定义安装时,使用`cmake`命令时需添加`-DCMAKE_INSTALL_PREFIX`参数,指向自定义安装目录。在安装后,还需配置扫描路径和设置环境变量,确保其他项目能够正确引用OpenCV库。

       配置

       配置步骤包括将OpenCV的`lib`路径添加到系统配置中,以便其他项目能够引用OpenCV库。通常,这涉及编辑`ld.so.conf`文件或通过环境变量设置。

       验证查看版本

       在终端或Python环境中,通过`pkg-config`命令或Python导入`cv2`模块查看OpenCV版本。

       C++和Python demo测试

       执行官方提供的示例代码,验证OpenCV功能。在C++环境中,通过指定`OpenCV_DIR`变量路径来正确引用库文件。网狐u3d全套源码在Python环境中,确保导入路径设置正确。

       卸载

       卸载OpenCV时,使用`make uninstall`命令。注意,仅删除了文件,留下的空文件夹可能需要手动删除。

       通过遵循上述步骤,即可在Ubuntu .系统中成功安装OpenCV,并进行测试验证。确保安装过程的每个环节都得到正确配置,以避免潜在的问题和冲突。

MacBook(m1)源码编译opencv

       首先,从GitHub上获取OpenCV的源代码是实现MacBook (m1)本地编译的关键步骤。你可以通过运行以下命令来拉取最新版本:

       bash

       git clone /opencvopencv.git

       如果你想锁定特定的版本,比如2.1分支,可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的版本号:

       bash

       git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git

       接下来,为了进行编译,你需要准备一个专门的构建目录,这可以通过以下命令创建:

       bash

       mkdir opencv_build

       cd opencv_build

       然后,运行CMake来配置编译环境:

       bash

       cmake ..

       配置完成后,开始编译安装过程:

       bash

       make

       sudo make install

       整个过程涉及到了从GitHub获取源代码、创建编译目录、配置CMake并执行编译和安装。最后,务必确认你的目录结构包括了源代码、构建目录以及安装后的庄的动态逃不过此指标源码文件。

vscode配置opencv

       本文旨在详细记录如何在VSCode中配置OpenCV环境。配置OpenCV的首要步骤涉及三个关键组件:VSCode安装包、MinGW-w和OpenCV源码。与使用VS Studio不同,在VSCode中,直接使用编译好的OpenCV库不可行,因此需要借助MinGW-w和CMake对OpenCV源码进行重新编译。在进行编译前,确保C:\Users目录下的用户名不包含中文字符,否则可能导致编译错误。对于害怕修改注册表风险的用户,可以选择下载并配置编译好的OpenCV库作为替代方案。以下是详细步骤:

       1. 安装MinGW-w

       从sourceforge.net/project中下载MinGW-w的安装文件。完成后,将D:\mingw\bin添加到环境变量路径中。具体路径应根据您的安装位置进行调整。

       2. 下载并解压编译好的OpenCV库

       从github.com/huihut/OpenC网址下载适合您的版本的编译好的OpenCV库。解压库至计算机上的任意位置。

       3. 配置VSCode

       VSCode配置可以有两种方式进行。一种是在VSCode中安装code-runner工具,修改code-runner.executorMap设置。在vscode界面中输入runner.executorMap进行搜索,然后打开settings.json文件编辑。在文件中添加或更新"code-runner.executorMap"配置,为"cpp"设置指定的g++命令,包括头文件路径、依赖库路径和库名称。不进入网页能查看源码么注意,库名称应根据下载的OpenCV库中的实际内容进行调整。

       另一种方式不依赖code-runner工具,而是利用VSCode自带的调试功能。创建launch.json、tasks.json和c_cpp_properties.json文件以配置环境。在launch.json中设置"miDebuggerPath"路径,在c_cpp_properties.json中配置"includePath"和"compilerPath"路径,在tasks.json中定义编译命令,包括-I、-L和-l参数。确保在每次打开cpp文件时进行编译,避免使用${ file}参数时可能发生的错误。

       测试用例

       配置完成后,编写并运行测试代码以验证OpenCV环境是否成功设置。以下是示例代码,确保在进行编译和运行时能够正确执行。

魔改ZXING源码实现商业级DM码检测能力

       通过深入研究《OpenCV应用开发:入门、进阶与工程化实践》一书,我们掌握了核心技术,实现了商业级的DM码检测能力。DM码,作为一种由美国国际资料公司发明的高密度二维码,以其尺寸小、信息量大和强大的纠错能力而著称,特别适用于小零件标识、商品防伪等领域。

       ZXing-CPP,一个源自Java的开源条码库,经过改良,如今在处理DM码等工业级二维码上表现出色。然而,为了满足商业级的高精度和容错性需求,我们对ZXing源码进行了深度定制。定位部分,我们结合传统图像分析和深度学习实现了精准定位;预处理阶段,我们利用OpenCV实现形态学、二值化和降噪滤波,优化了解码效率和精度;而在解码策略上,我们针对ZXING的短板进行了优化,使其解码能力大幅提升。

       通过将ZXING与OpenCV深度融合,我们开发出三种解码策略:快速、平衡和优化,提供完善的参数界面和SDK。对比在线收费的商业库,如Halcon和VP等,我们的DM码解码性能超越了它们,展现了强大的商业级竞争力。

Opencv源码交叉编译Android库

       本文主要介绍了如何在Android平台上进行OpenCV(版本2.4.)的源码交叉编译,并将其集成到Android应用中。首先,你需要确保已下载并配置好NDK(yourNDKPath),以及指定编译文件的存放路径(yourInstallPath)。在OpenCV根目录下,运行特定命令开始编译过程,这将生成所需的头文件、静态库和动态库。

       接下来,你需要在你的项目中引入编译好的OpenCV库。这包括在CMakeLists.txt文件中配置工程,以便正确链接OpenCV库。完成配置后,进行工程的编译,确保所有的依赖项都已正确集成。

       在Android设备上进行测试时,将编译的可执行文件与文件一起推送至设备,然后在终端执行程序。执行过程会输出相关结果。

       总结来说,将标准编译工具链替换为NDK提供的交叉编译工具链是关键步骤。整个过程虽然需要一些设置,但一旦理清流程,实际操作并不复杂。有兴趣的开发者可以参考GitHub上的相关代码,通过star来表示支持。

win cmake源码编译安装opencv(c++,qt)(解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频)

       要使用Qt与Windows上的OpenCV,当默认的msvc版本不满足需求时,需要通过源码编译安装,并配合cmake工具。以下是详细的步骤:

       首先,下载OpenCV sources版本,同时确保已经安装了cmake编译工具,这里推荐选择对应版本的MinGW版本。在Qt的mingw环境中,需将mingw的bin路径(例如:D:\Programs\Qt\Qt5..\Tools\mingw_\bin)添加到环境变量,验证配置成功可通过在cmd中输入gcc -v。

       解压OpenCV到指定位置,创建一个build文件夹。使用cmake-gui,设置源码路径和build文件夹,配置为MinGW Makefiles。初次配置可能遇到问题,如ffmpeg下载失败,这时需要重命名ffmpeg.cmake为ffmpeg.txt,修改其中的下载地址为/。

       在cmake-gui中,勾选with_qt和with_opengl,取消opencv_enable_allocator_stats和与python相关的选项。如果需要python支持,可以使用pip安装。配置完成后,再次点击configure并生成makefile,确保所有路径正确。

       在build文件夹中,通过mingw-make -j(根据你的CPU核心数设置线程数,例如)开始编译,最后执行mingw-make install。安装后,别忘了将安装路径(如D:\Programs\opencv3.4.\build\install\x\mingw\bin)添加到系统环境变量。

       通过这些步骤,你就可以在Qt环境中成功安装并使用OpenCV处理视频了,无需担心ffmpeg下载失败的问题。

OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV

       MacOS上OpenCV源码编译与使用教程

       在视觉任务中,开源库OpenCV经常被用到,它支持多种语言接口,适用于多平台。在MacOS上直接安装包不可用时,我们需要自行编译。本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手,详细展示源码编译与配置过程。

       1. 下载源码并解压

       首先,从官网下载对应版本(4.8.0)的源码,确保opencv与opencv_contrib的版本一致。通过命令行进行下载,解压后放置于工作目录。

       2. 准备CMake

       OpenCV支持CMake编译,需要先安装。创建编译文件夹,然后使用CMake指令配置编译环境,注意指定opencv和opencv_contrib的路径。

       3. CMake编译与下载依赖

       完成CMake配置后,进行make编译,注意网络通畅以确保第三方库的下载。编译成功后,会生成所需文件。

       4. 安装与案例测试

       执行make install,安装OpenCV到指定路径。接着,创建一个C++文件main.cpp,编写简单代码以读取并展示,通过CMakeLists.txt文件配置编译路径。

       5. VS Code环境测试

       在VS Code中,通过CMakeLists.txt配置并编译main.cpp,确认OpenCV库路径正确,运行程序,成功处理。

       总结

       通过上述步骤,您已在MacOS上成功源码编译并配置了OpenCV,实现了处理功能。在实际项目中,这将为您提供灵活的环境和更好的控制。

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