从源代码构建固件本节介绍如何从源代码为MTK 7688开发板构建固件。环境在Ubuntu LTS 14.04.3环境下执行以下操作。对于Windows或Mac OS X主机，可以将虚拟机安装为具有相同的环境：从http://www.ubuntu.com下载Ubuntu 14.04.3 LTS映像在主机上使用VirtualBox（http://virtualbox.org）安装此映像。建议为虚拟机保
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2024-08-17 16:09:38
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简介简单记录Mac下编译OpenCV。 使用HomeBrew安装cmakebrew install cmake 获取OpenCV源代码官网地址：https://opencv.org/releases/选择Sources下载 编译OpenCV解压文件，在解压后的目录中创建一个临时目录，名称不限,如build,在终端中执行mkdir build进入创建的目录cd buil
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2023-07-12 21:50:51
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周六周日在家倒腾了两天，总算稍微了解点pycaffe的一些接口和api设置了，但是针对不同层，还是有很多注意的细节的，所以也准备写个博客专门总结pycaffe的常见层参数设置，（LZ这个蠢啊，之前居然手写prototxt，一把辛酸泪，太傻了/(ㄒoㄒ)/~~）之前已经写过用Anaconda直接安装caffe，这样安装caffe不香嘛，为啥非得源码再来安装一次呢？1.项目里后端是用的tensorfl
1、项目介绍技术栈： Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 LBPH人脸识别算法 Pycharm + Python3.6 + PyQt5 + OpenCV + 人脸特征模型本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。
下载源码https://github.com/opencv安装工具brew install make cmakebrew link cmake
原创
2022-01-28 13:49:49
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内容 介绍mac os10.12拉取android源码，并且编译后，刷入手机的过程。 下载的rom是android 8.1，手机是pixel准备工作 硬盘大小 本人Mac磁盘空间只有256GB，而编译8.1源码，至少需要150GB以上空间，所以使用了一个移动硬盘进行源码存储。软件 安装JDK 8 安装git 安装XCode 10.11-10.12都行 安装android sdk（后面刷机用） PS
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2024-09-02 10:19:16
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简单介绍下载Android7.1.1源代码花费了两天，编译整个源代码相同花费了2天，期间遇到无数个坑。如今编译源代码，一旦中间遇到错误，则要又一次開始。本文记录编译过程遇到的问题及解决方式，如有编译源代码需求的能够參考本文先把这些坑跳过然后再编译,Mac环境为10.12.4.编译步骤直接參考官方指导就可以https://source.android.com/source/initializing.
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2024-05-08 11:48:08
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1.源码下载OpenCV：https://github.com/opencv/opencvcontrib：https://github.com/opencv/opencv_contrib注意本体和contrib的版本匹配，详见以下： 默认的是“master”分支，我们需要点击“Branch:master”按钮，点击“Tags”标签，在下拉列表中选择想要的版本。本文以4.1.0
一、系统和软件环境： （1） windows10 （2） mingw-w64-x86_64 （3） cmake-3.16.3-win64-x64 （4） opencv-4.2.0-vc14_vc15.exe （5） Sublime Text Build 3211 x64 Setup二、安装mingw-w64-x86_64 百度搜索mingw，下载并双击 ，然后点击install： 这是一个在线安装
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2024-10-23 19:25:06
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[第二部分：配置Path系统环境变量 此电脑-右键“属性”-高级系统设置 （在左侧） 点击环境变量（右下方）： 找到系统变量中的Path进行编辑 把之前解压（安装）好的OpenCV路径下的bin路径添加到Path系统环境变量中。主意是bin路径，我的是C:\Program Files (x86)\opencv\build\x64\vc14\bin（忽略我装在了C盘，正因为我装在了C盘，所以不建议大
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2024-09-14 08:47:57
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OpenCV是一个开源的计算机库，它可以帮助视觉工作者做很多富有创造性的工作，在图像处理领域扮演着重要的角色。由于opencv3.x的存在，不管你是学生还是研究人员，是专家还是初学者，都可以快速的建立应用。
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2024-05-07 14:17:02
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最近因工作原因需要编译caffe框架，因此又重新捡起来搞一遍，结果发现编译过程中有不少烂坑，发出来跟大伙共享一下。 先说PC环境：ubuntu 18.04 LTS2080Ti x 4 + i9 10990OpenCV 4.2.0 (从源码自行编译)anaconda3 (可用可不用)caffe (github上最新版本)caffe编译方式一：不使用anaconda3首先，关闭.bashr
编译OpenCV for arm-linux（库文件libcv.so.2.1.0编译成为了x86-64格式）
编译OpenCV-2.1.0 for arm-linux-gcc4.3.2（库文件libcv.so.2.1.0编译成为了x86-64格式）
标签： referencemakefile嵌入式tiffgeneratorlinker
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教导大家如何在Mac下安装使用OpenCV， 包括使用编译器，Xcode，和Eclipse的开发方法系统环境：ML10.7.5 cmake版本：2.8.10XCode版本：4.5.1 OpenCV版本：2.4.3Eclipse版本：Juno Service Release 1 为了方便刚刚接触mac的朋友，我在这里首先说明下opencv在mac下的形式
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2024-02-06 20:17:41
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前言目的mac 上安装了多个Python版本，其中 的版本无法使用，表现形式为： 和 模块时报错。背景操作系统：mac 10.14openssl通过 brew 安装在 并且在 做了它的软连接。通过 可以查看到相关文件。其他解决方法pyenv据说这是一个多版本python的管理工具，但是鉴于小师弟之前出现的问题，所以我不想承担这个风险，放弃。给现有的python3.6.5 补充 ssl 功能遍寻无果
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2024-04-18 08:58:33
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1. 查看opencv中函数的源代码 为了查看opencv中的源代码，可以安装cmake，编译一个.sln工程，如下图所示。这样可以很方便的查看函数的源代码。关于配置cmake的方法可以直接百度，有很多相关教程 2. imread()的源代码下面是转载自hujingshuang的博客（），对imread()的源代码添加了注释，方便阅读理解。 imread函
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2024-02-29 09:29:26
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开始安装 将从官网下载的源码 opencv2.4.8.zip 复制到 /home/own 下，cd到该目录，执行unzip opencv2.4.8.zip cd opencv2.4.8 mkdir release cd release ccmake ../进入ccmake后，按 c 就会弹出
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2024-05-23 15:19:47
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编译安装OpenCV绝对是一件让人发狂的事情，CMake繁多的选项，国内蛋疼的网速，实在让人无力吐槽，然而为了使用contrib包，我不得不重新编译他。OpenCV的编译其实OpenCV编译并不是很难，但是国内蛋疼的网速实在令人无法忍受，首先简述一下编译过OpenCV的过程我的编译环境是deepin15准备工作首先我们用apt安装必备的库(虽然大部分我在之前已经安装过了 orz)sudo apt-
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2024-05-13 20:45:43
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环境：win8 X64 professional。装有vs2008准备阶段： 首先，先去opencv的官网下载opencv的安装包（目前最新版为2.31） http://www.opencv.org.cn/index.php/Download
接着去下载Cmake http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html&n
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2024-05-26 21:07:49
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1、前言其实官网已经有了各个版本在不同平台下的编译好之后的包，一般只需要下载下来即可使用。但是为什么要自己编译？ 因为官网下载的安装包解压出来的库使用的编译器与自己的编译器版本不同，所以即使编译项目成功了，但运行时会导致一些莫名其妙的错误，这时候自己编译就显得很重要，话不多说，本人的环境: VS2015 ,VS2017(实际也没有用)，QT5.12，Cmake3.20.1，opencv4.1.1
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2024-03-25 22:22:14
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