1.【OpenCV】在MacOS上源码编译OpenCV
2.学习OpenCV4OpenCV源码中的例源examples的编译方法
3.opencv中LBPH算法
4.OpenCV:Mat源码解读
5.opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
6.OpenCV中几种卷积的实现方式

【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，码o码分它支持多种语言接口，例源适用于多平台。码o码分在MacOS上直接安装包不可用时，例源我们需要自行编译。码o码分swb源码本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手，例源详细展示源码编译与配置过程。码o码分

       1. 下载源码并解压

       首先，例源从官网下载对应版本（4.8.0）的码o码分源码，确保opencv与opencv_contrib的例源版本一致。通过命令行进行下载，码o码分解压后放置于工作目录。例源

       2. 准备CMake

       OpenCV支持CMake编译，码o码分需要先安装。例源创建编译文件夹，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。

学习OpenCV4OpenCV源码中的examples的编译方法

       为了提供一种更直观的方式解答关于学习OpenCV4中`examples`编译方法的问题，以下内容将详细介绍此过程，并提供相应的步骤和资源。

       首先，建议参考这篇总结详细的自动驾驶感知算法学习文章，它对OpenCV的学习提供了全面的指导。

       此文章适用于零基础入门学习者，特别适合在校学生和想要转行的主升浪开始源码工程师，因为自动驾驶领域正处于快速发展阶段，掌握相关知识对未来的职业发展至关重要。

       同时，我创建了一个GitHub仓库，分享了学习资源和项目代码，有兴趣的朋友可以访问并关注，以获取更多学习材料和交流机会。

       在B站分享的视频内容也非常丰富，涵盖了自动驾驶和C++等主题，欢迎观看。

       本文内容参考自《学习OpenCV4：基于Python的算法实战》一书，这本书包含了多个案例，全面覆盖了OpenCV的各个模块，是入门学习的理想选择。

       在OpenCV源码中，包含有许多算法使用案例，这些案例涵盖了多种编程语言。我主要使用C++，因此计划将`examples`目录下的案例单独编译，通过调整原有脚本即可生成每个C++文件的可执行文件。

       我将`cpp`文件夹提取出来，并新建了一个`build`文件夹，将编译结果存储于此。在`build`文件夹中执行特定命令即可完成项目的生成和编译。

       在`cpp`文件夹的`CMakeLists.txt`文件中增加相应的调用，即可实现将文件转换为可执行文件的目标。

       面对约个案例文件，手动编写调用过程可能会显得繁琐，因此我计划开发代码自动获取所有`cpp`文件，提取文件名，并生成对应的可执行文件。虽然此功能尚未完成，但编译流程的调整部分已经完成。

       如果您对上述流程感兴趣，可以获取公众号或群里的相关编译文件。

       总结所述内容，通过上述步骤和资源，您可以更高效地编译OpenCV4中的`examples`，并为自己的学习或项目开发提供更多实践机会。

opencv中LBPH算法

       人脸识别技术旨在将待识别的人脸与数据库中的人脸进行匹配，类似于指纹识别。它与人脸检测不同，人脸检测是在图像中定位人脸，实现搜寻功能。从OpenCV2.4版本开始，引入了FaceRecognizer类，vba缩进源码感谢网友用于人脸识别，便于进行相关实验。

       LBP算子最初定义为在3*3窗口内，以中心像素为阈值，比较周围8个像素的灰度值。若周围像素值大于或等于中心像素值，则标记为1，否则为0。3*3邻域内的8个点经过比较，可产生8位二进制数，即LBP码（共种），反映该区域的纹理特征。

       原始LBP算子存在局限性，研究人员对其进行了改进和优化。以下为几种改进方法：

       1.1 圆形LBP算子：将3*3邻域扩展到任意邻域，用圆形邻域代替正方形邻域，允许在半径为R的圆形邻域内有任意多个像素点。

       1.2 旋转不变模式：不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的LBP值，取最小值作为该邻域的LBP值，实现旋转不变性。

       1.3 等价模式：Ojala提出采用“等价模式”来对LBP算子的模式种类进行降维，减少二进制模式的种类。

       2LBP特征用于检测的原理：LBP算子在每个像素点得到一个LBP编码，对图像提取LBP算子后，得到的原始LBP特征依然是“一幅”。实际应用中，一般采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量进行分类识别。

       3 LBPH人脸识别关键部分源码：以OpenCV2.4.9为例，LBPH类源码位于opencv2.4.9\sources\modules\contrib\src\facerec.cpp。LBPH使用圆形LBP算子，默认情况下，圆的半径为1，采样点P为8，x方向和y方向上的分区个数为8，即有8*8=个分区。相似度阈值小于该值时才会产生匹配结果。

       4 LBP人脸识别示例：示例代码中使用的人脸库是AT&T人脸库，共张人脸照片。示例程序中用一个CSV文件指明人脸数据库文件及标签，每一行包含一个文件名路径之后是其标签值，中间以分号分隔。

OpenCV:Mat源码解读

       OpenCV中的核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，我们可以了解到Mat如何管理内存、与Sub-mat的关系，以及如何支持不同数据类型。魔方2解密网站源码本文旨在提供对Mat类的深入理解，帮助你掌握Mat的内存管理机制、数据结构设计，以及Mat中数据类型的表示方式。通过本文，你将对Mat的基本构成有清晰的认识，并理解内存分配的策略。

       Mat类的实现类似于一个容器，主要构造和析构不同类型的Mat。Mat的内部数据存储在UMatData结构中，通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size（大小）和step（步长）组成，便于计算每个维度所需的内存空间。

       UMatData结构隐藏了内存配置的细节，而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的内存管理。以CPU的底层实现为例，这里仅展示其基本架构。理解了这些，Mat的基本构造就有了基础概念。

       Mat的类型设计是其独特之处，用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示，如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型，如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中，depth用低5位表示，其余位用于通道数。

       通过实际数据类型的例子，如通道的8U类型m0和其子Matm2，可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化，以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化，而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。

       最后，Mat的高效使用不仅依赖于基础计算，MatExpr起到了桥梁作用，它向上简化接口，向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性，你将能够更有效地利用OpenCV的Mat进行数据处理。

opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码

       OpenCV的cv::distanceTransform()函数用于计算图像中所有点到最近‘0’点的距离，其应用广泛，linux源码内核目录结构例如在无人驾驶中，用于测量图像中最近障碍物的距离。它支持两种距离计算：L1和L2。当maskSize为DIST_MASK_PRECISE且distanceType为DIST_L2时，采用[]中的并行算法，借助TBB库。其他情况下，会使用[]算法。

       简单来说，[]算法在年发表，而[]则更易于理解且适用于L2距离。距离变换定义了一个函数Df，它是输入函数f的欧氏距离变换，即对于每个点p，找到最近的q点，其距离加上f(q)值。

       公式[公式]描述了经典的距离变换方法，它将每个网格位置与最近点P通过二值图像关联。在OpenCV的实现中，如/modules/imgproc/src/distransform.cpp的Line ，有一维和二维情况的处理方法。一维时，欧氏距离平方变换为[公式]，二维则通过两次一维变换简化计算过程。

       如果你对OpenCV的距离变换感兴趣，欢迎查看我的专栏并投稿，共同探讨OpenCV背后的原理和知识，共同进步。

OpenCV中几种卷积的实现方式

       自从opencv引入dnn模块后，卷积实现方式不断扩展，以适应PC、手机、边缘计算设备的部署需求。目前，可调用CUDA、OpenCL、Tengine、Vulkan实现卷积。Tengine、Vulkan特别适用于移动设备和边缘计算，它们内部是如何实现的？

       Vulkan是一个渲染库，与OpenGL、DirectX等GPU渲染库相比，移动设备上使用较多，而深度学习模型又需要在移动设备上部署。因此，探索是否可以使用Vulkan实现卷积等深度学习操作。

       接下来，让我们看看OpenCV是如何使用Vulkan实现深度神经网络中的卷积。

       打开OpenCV源码库的modules/dnn/src目录，可以看到最后一个文件夹是vkcom。"vkcom"这个名字由"Vulkan"库本身与"comp"（glsl语言的源代码后缀）组成。glsl语言可以通过以下命令编译：“vkcom”。GLSL是OpenGL着色语言，用于编写OpenGL着色器的编程语言，通常与并行处理功能强大的GPU结合使用。深度学习操作如卷积、池化都是对图像颜色的处理，因此可以将这些操作实现为着色器，用GLSL编写，然后使用Vulkan调用GPU。

       Vulkan实现的卷积代码示例如下：

       代码中指定了输入输出变量（第3、6、9、行）。在第行计算了输出变量convolved_image_data的值。第行开始的for循环遍历卷积核的c、w、h，计算单个像素位置的卷积结果。显然，这个卷积仅计算一个像素位置的卷积结果，卷积核的滑动过程由Vulkan管理GPU，多个GPU计算单元并行完成。

       在OpenCV中，文件conv.comp首先被编译为二进制，然后将此二进制作为字符串放入conv_spv.cpp中。cpp文件定义了conv_spv数组，其中包含编译后的卷积着色器执行代码。由OpBase::createShaderModule函数将此二进制送入vkCreateShaderModule，从而调度GPU。

       通过分析代码，可以看到Vulkan实现的算子被调用的方式，这同样适用于CUDA、OpenCL、Ngraph、Inference Engine等实现的算子。

       Vulkan渲染库在OpenCV中的调用逻辑已经阐述完毕。Tengine是如何使用的？在convolution_layer.cpp的forward函数的行，调用了tengine_forward(tengine_graph)。

       Tengine_forward来自teng_run_graph函数，我们只需调用库即可得到结果。传入的graph是卷积图，由create_conv_graph在第行创建。create_conv_graph使用create_conv_node、create_input_node生成卷积算子所需的图。

       使用Tengine相对使用Vulkan、CUDA等库完成算子，要简单许多。调用库内的函数生成节点，使用节点构建图即可，无需自己实现算子内的计算。

       本文概述了OpenCV中卷积实现方式的多样性，以下为总结：

       本文详细分析了使用Vulkan用着色器实现卷积计算的方法及其调用路径，这个路径在分析其他类型实现时也很有用。本文还探讨了不同库算子的兼容性。当然，不同算子兼容还涉及更多细节，本文仅关注卷积forward函数的传递。

       本文后半部分简要介绍了Tengine在OpenCV中的集成。发现集成过程相对简单，在convolution_layer.cpp中直接运行Tengine库构建的卷积计算图。这也表明，如果存在更好的边缘计算库，很容易集成到OpenCV中。

       通过几天的分析，我们已经了解了OpenCL、Vulkan、Tengine的实现方式。可以预计，CUDA、Halide、Inference Engine nn、Inference Engine NGraph等实现也会类似。

如何从源码编译OpenCV4Android库

       本文介绍如何从源码编译OpenCV4Android库，解决实际应用中遇到的问题。

       通常，Android平台已有官方提供的OpenCV库，但实际应用中可能会遇到无法同时使用SNPE（高性能神经网络加速库）和OpenCV的问题，因为SNPE使用的STL链接的是libc++，而OpenCV默认使用的是gnu_stl，这会导致gradle配置无法正常编译。

       为解决此问题，需要自行编译OpenCV4Android库，可选择在Linux下基于NDK编译，或在Windows中使用MinGW编译。本文选择前者，便于生成Docker镜像，方便部署。

       对于已经配置好的编译镜像，可通过Docker命令启动，并设置环境变量。若需修改NDK或SDK版本，同样更新环境变量。然后进入目录开始编译，修改编译选项。

       若从头开始搭建编译环境，首先生成基于Ubuntu.的Docker基础容器，安装基础工具，如vim、ant或gradle。安装与配置Cmake，确保版本为3.6或以上，以支持HTTPS，避免编译过程中的文件下载失败。安装JDK和Android SDK，并配置环境变量。

       下载OpenCV源码和contrib库，选择合适的分支以避免编译错误。编译过程可使用指定配置文件ndk-.config.py，选择需要编译的指令集、STL库等。

       完成编译后，即可得到OpenCV-Android-SDK库，适用于Android Studio中的Java或C++接口使用，提供方便的计算机视觉功能。

分钟！用Python实现简单的人脸识别技术（附源码）

       Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的胶水特性，通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先，需确保正确区分人脸的分类器可用，可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括：CV2（OpenCV）用于图像识别与摄像头调用，os用于文件操作，numpy进行数学运算，PIL用于图像处理。

       为了实现人脸识别，需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时，确保目录名中无中文字符，以免引发错误。这样，程序就可以识别出目标对象。

       然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。

       创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner）存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。

       接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程，将此整合到一个统一的文件中。现在，程序可以识别并确认目标对象。

       通过其他组合，如集成检测与开机检测等功能，可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后，你将掌握Python简单人脸识别技术。

       若遇到问题，首先确保使用Python 2.7版本，并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误（如“module 'object' has no attribute 'face'”），使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题，请随时联系博主获取帮助。

OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）

       OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的，特别针对ARM Neon架构，旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的魅力，揭示其独特的功能点，如accumulate函数的多变接口，包括square accumulate和addweight，后者展示了创新的处理策略。

       Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同，采用了seperateFilter算法，而非传统的O(1)复杂度，展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是，行方向移位求和和normalize系数的量化计算，都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节，不妨直接查看其源码，那里充满了值得学习的见解和实践经验。

       Carotene在指令处理上展现出了高效能，如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作，通过vqrdmulhq_s等矢量化指令，实现了寄存器数据的复用。对于边界处理，left_border通过set_lane技术轻松搞定，而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现，行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成，即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下，Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。

       在模糊处理上，GaussianBlur遵循Blur的优化思路，对gauss_kernel进行了量化。另外，还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子，它们巧妙地结合了neon指令和宏定义，为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计，充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。

       总的来说，Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源，无论是对于开发者还是对性能追求者来说，都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣，不要犹豫，立即投身于源码的世界，你会发现其中隐藏的无数精彩。