在linux下使用opencv处理视频与摄像头采集是经常会遇到无法打开streams的问题，下面介绍如何配置ffmpeg和使用opencv解决这个问题。首先下载ffmpeg源码包，一定要是源码包，ctrl + alt +t打开终端（文字是说明）：cd ffmpeg/ 设置工作目录./configure --disable-yasm --enbale-shared --prefix=/
为何需要自行编译opencv451与opencv_contrib451? 因为在3.0之后版本的Opencv对Sift、Sufer等新算法没有提供直接编译好的动态库来加载使用，因此必须自己编译。这是因为Sift、Sufer算法专利现在是属于哥伦比亚大学，因此opencv对这部分内容及“所谓的”不稳定模块全都放到opencv_contrib中。且只在它的Github中能够找到，opencv的官网上是
opencv源码编译，videoio模块通常会使用ffmpeg库。通常我们在编译opencv源码前，会直接使用命令行安装ffmpeg库，如：sudo apt-get install libavcodec-dev
sudo apt-get install libavdevice-dev
sudo apt-get install libavfilter-dev
sudo apt-get install
目录一、ffmpeg安装和编译二、opencv安装和编译1、安装依赖2、下载源代码3、编译4、环境配置4.1 指定库路径 4.2 获取头文件路径三、配置成果 一、ffmpeg安装和编译 因为opencv和ffmpeg的兼容性问题，所以在安装ffmpeg的时候不能选择高于ffmpeg 4
OpenCV 是业界使用最为广泛的计算机视觉库，随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，OpenCV 自3.3开始加入对深度学习推理的支持，即OpenCV DNN模块。它支持TensorFlow、Caffe、Torch、DarkNet、ONNX 和 OpenVINO 格式的网络模型，开发者无需考虑模型格式的差异，直接调用DNN模块相关接口即可快速创建深度学习应用。OpenVINO是英特尔推出的视觉
文章目录环境下载安装opencv配置环境变量编译opencvffmpeg 配置测试程序采用opencv打开一张图片Qtcreator 新增组建打包与运行windows (单个exe)windows xxx（安装包）linux xxxx问题总结shellffmpeg 用法常用命令 环境WindowsQt5CmakeOpencvffmpeg下载qt5下载，参考如下链接的说明：QT5下载 Opencv
ffmpeg的api我自己想写一个输入视频-》图像处理-》写视频的一个程序，首先自然是考虑使用opencv的视频处理的功能，但是如果纯粹使用opencv，处理出来的视频有个很大的缺点，那就是输出的文件中只有视频，而没有音频，所以最后选择使用opencv+ffmpeg的形式来写程序。但ffmpeg是面向过程的，编程很复杂，在参考我的另外一篇博文的基础上编写了下面的程序。我认为我写的程序
在Linux系统中，红帽是备受推崇的操作系统，而在红帽系统中，常用的开源库包括OpenCV和FFmpeg。这两个开源库在Linux系统上被广泛应用于图像处理和多媒体处理方面，为用户提供了丰富的功能和工具。
OpenCV是一个用于计算机视觉的开源计算机视觉库，它提供了很多用于图像处理和分析的函数。在Linux系统中，OpenCV可以方便地安装和调用，让用户可以轻松地实现各种图像处理功能，如图像检测
关于这个问题，网上有很多现成的方法，但是很多方法也都存在问题，所以自己总结一下，把自己的安装过程记录下来，也方便以后查阅。1.需要的包： GCC 4.4.x 或更高 CMake 2.8.7 或更高 Git GTK+2
系统环境：操作系统：Ubuntu18.04 硬件架构：X86_64 OpenCV版本：4.5.1或3.4.16项目场景：最近在研究OpenCV结合CUVIDEC解码视频流，就使用OpenCV源代码编译。结果发现无论如何都找不到ffmpeg。经过一系列研究终于找到了原因，记录如下。问题描述OpenCV4和OpenCV3编译当选择WITH_FFMPEG选项的时候不能找到ffmpeg模块。原因分析：Op
在上一篇文章 FFmpeg学习(四)：FFmpeg API 介绍与通用 API 分析 中，我们简单的讲解了一下FFmpeg 的API基本概念，并分析了一下通用API，本文我们将分析 FFmpeg 在编解码时使用的API。一、FFmpeg 解码 API 分析1. avformat_open_input 分析函数 avformat_open_input 会根据所提供的文件路径判断文
以下方式在树莓派4b下编译，尽可能的开启了给各种优化，同样使用于不同的操作系统平台。1、ffmpeg开发环境完整目标库含有 avcodec、avdevice、avfilter、avformat、avutil、postproc、swresample 和swscale。1.1、源码编译使用源码编译，可以根据自身情况选择编译需要的模块，控制库的大小。 下面以通用方式说明，开启树莓派硬硬件加速功能。（1）
用ffmpeg解码，并且将解码后的视频传入opencv。通过查找相关资料进行快速学习实现了这个需求。现进行简单的记录和分享。ffmpeg 解码函数：len = avcodec_decode_video2(pInputCodecContext, dst, &nComplete, &InPack); dst 为 AVFrame *dst，
最近公司需要用opencv调用某个解码模块进行解码，所以专门研究了一下。 下面是Opencv官方文档地址：https://docs.opencv.org/3.4.8/examples.html如何编译opencv+ffmpeg，把ffmpeg编译到opencv中有两种方式，一种是静态方式，一种是插件方式。一、下面是一个静态加载opencv+ffmpeg编译打包全解指南 这个有点麻烦了，还有更加简单
图像中的离散傅里叶变换的相关理论较为简单，频域里面，对于一幅图像，高频部分代表了图像的细节、纹理信息；低频部分代表了图像的轮廓信息。 这里我们直接讲解OpenCV3.0中的离散傅里叶变换 1.dft()函数详解 dft()函数的作用是对一维或者二维浮点数组进行正向或反向离散傅里叶变换。 C++：void dft(InputArray src,OutputArray dst,int flag
文章目录前言正文前置安装安装VPF编码使用 前言ffmpeg编译使用cuvid硬解方案试过了，不过解码出来的像素格式为YUV420， opencv中使用需要转成BGR，转色彩空间这部占用的CPU过高。因此需要将转色彩空间这步也用GPU来处理，NVIDIA 开源了适用于 Python 的视频处理框架「VideoProcessingFramework（VPF）」。该框架为开发人员提供了一个简单但功能
背景最近使用FFmpeg编码时(264,265的软编和NVIDIA硬编)有不同程序的缓存。具体表现就是调用avcodec_send_frame多次后才能调用avcodec_receive_packet一次。自测x264缓存了40帧,h264_nvenc未做缓存，h264_nvenc编码8K时也有缓存。目的是降低编码延时，如果缓存40帧，帧率25的情况下接近2s了，不能接受。结论通过改变编码器线程数
红帽（Red Hat）作为一家知名的开源软件公司，致力于为企业提供可靠的开源技术解决方案。在众多开源技术领域中，拥有一支强大的研发团队，不断推动开源技术的发展和应用。
在当今信息化时代，图像处理和多媒体技术的应用日益广泛。而在这个领域中，OpenCV 是一个非常著名的开源计算机视觉库，提供了非常便捷的图像处理和机器学习功能，被广泛应用于各类图像处理项目中。而在多媒体领域，FFmpeg 是一个非常
Baiscs一、Texture2DToMatExample1.演示Texture2D和自定义Mat对象如何互相转换，并显示在一个Cube上面。分别用到Utils.texture2DToMat (imgTexture, imgMat)和Utils.matToTexture2D (imgMat, texture)方法。二、WebCamTextureToMatExample1.可以指定摄像头编号或名称，
本部分通过三个简单实例，介绍Opencv程序的整体架构，并介绍简易的读取可写入方法等基本操作，认识一些基本的库；
0、头文件include
1、读取显示图片
2、读取显示视频
3、视频快进快退
4、简易变换
5、稍难变换
6、从相机输入
7、写视频
0、头文件include
C语言前段包含了头文件，而Opencv的库文件通过inc
