Window10系统：1、 anaconda2 环境下 安装opencv2直接copy opencv\build\python\2.7\x86\cv2.pyd 到 C:\Anaconda2\Lib\site-packages 下面就OK了 2、anaconda3 下面只能安装opencv3。&nbs
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2023-06-21 10:52:05
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OpenCV3.2 Linux是一款被广泛应用在计算机视觉和机器学习领域的开源库。它具有丰富的功能和易用的接口，使得人们可以轻松地进行图像处理、对象检测、人脸识别等任务。在Linux操作系统下，OpenCV3.2可以很好地运行，为开发者们提供了一个强大的工具。
首先，OpenCV3.2在Linux系统上的安装非常方便。用户只需下载对应版本的安装包，然后按照官方文档进行简单的安装步骤即可。在安装过
原创
2024-05-22 11:01:14
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#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace cv;using namespace std; int main() { Mat src = imread("D:\\images\\1.jpg"); if (src.e
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2018-06-12 19:26:00
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在Linux操作系统上编译OpenCV 3.2是一个常见的需求，尤其是对于想要利用开源计算机视觉库进行图像处理、机器学习和计算机视觉任务的开发者和研究人员来说。OpenCV是一个功能强大且广泛应用的开源计算机视觉库，它提供了许多用于处理图像和实现视觉算法的函数和工具。
编译OpenCV 3.2的过程可能会有些复杂，但是按照正确的步骤和方法进行操作，你将能够成功地在Linux系统上编译OpenCV
原创
2024-05-27 10:33:18
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OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库，可以在多种操作系统上运行，包括Linux。在Linux上安装OpenCV通常是一个相对简单的过程，但有时候您可能需要卸载它，可能是因为要升级到更高版本或者需要释放磁盘空间。在本文中，我们将讨论如何在Linux上卸载OpenCV 3.2。
首先，让我们看看如何在Ubuntu上卸载OpenCV 3.2。打开终端，输入以下命令以卸载OpenCV：
原创
2024-05-29 11:34:25
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Linux系统是一种开源操作系统，广泛应用于各种设备和系统中。在Linux系统中，ARM架构是一种常见的处理器架构，主要用于嵌入式系统和移动设备中。而OpenCV3.2则是一种用于计算机视觉和机器学习的开源库，提供了丰富的图像处理和计算功能。
在Linux系统中，使用OpenCV3.2进行图像处理可以实现许多有趣且实用的功能。比如，可以通过OpenCV3.2对图像进行滤波、边缘检测、特征提取等操
原创
2024-04-30 09:40:24
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在Linux操作系统中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它可以帮助开发者进行图像处理、计算机视觉和机器学习等任务。最新版本为OpenCV 3.2，它带来了许多新特性和改进，使得在Linux平台上进行图像处理变得更加方便和高效。
其中，对于处理图片文件格式，OpenCV 3.2提供了对JPG格式的支持，这使得开
原创
2024-04-25 11:19:57
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导读：OpenCV是一个跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。本文主要讲述如何在ubuntu12.04环境下
原创
2021-07-15 14:58:37
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实例1：读取单张JPG图像（测试环境）#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;in
原创
2021-08-30 11:03:40
553阅读
1、进入官网下载opencv3.2。2、点击运行下载好的文件。3、配置环境。选择此电脑(计算机)，右键属性->高级系统设置->环境变量->系统变量->找到Path->在变量值中添加相应路径,我的路径是 D:\Opencv3.2.0\opencv\build\x64\vc14\bin， 注意分号请用英文输入法输入。这里在win10下配置环境变量，之前的博客有提到。4、建立一个Win32控
原创
2023-10-10 09:24:19
110阅读
Opencv3.2各个模块功能详细简介（包括与Opencv2.4的区别)
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2022-11-09 13:56:20
1050阅读
# 如何实现“python opencv tracker”
## 流程图
```mermaid
erDiagram
开发者 --> 小白: 教学
小白 --> 实现: 实践
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
class 开发者 {
teach()
}
class 小白 {
practi
原创
2024-05-01 06:49:44
53阅读
在..\opencv\doc\vidsurv文件夹中有三个doc文件，Blob_Tracking_Modules、Blob_Tracking_Tests、TestSeq，其中Blob_Tracking_Modules必须需要详读的。 “FG/BG Detection” module performsforeground/background segmentation for each
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2024-09-06 07:52:36
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简介MIL: TrackerMIL 以在线方式训练分类器将对象与背景分离;多实例学习避免鲁棒跟踪的漂移问题.OLB: TrackerBoosting 基于AdaBoost算法的在线实时对象跟踪.分类器在更新步骤中使用周围背景作为反例以避免漂移问题.MedianFlow: TrackerMedianFlow 跟踪器适用于非常平滑和可预测的运动,物体在整个序列中可见.TLD: TrackerTLD 将
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2024-04-09 07:56:22
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前言 前言 前言 前言 之前一直用的opencv 好好的，今天安装了anaconda之后，python中的opencv不能用了，即便是拷贝cv2.so之后也是不能用，问题如下： 根本原因 安装anaconda之后，很多默认的编译器都变成了anaconda自带的了，比如python和gcc等。那么系统
原创
2021-07-08 16:04:49
1872阅读
写在前面作为一个刚入实验室的小白，看了几篇论文，想要跑一下目标跟踪的实验。一开始做好了代码难调的准备，没想到测试的库竟然这么难配置！！VOT虽然是数据集，但是它不是那种你把它数据下下来，放到tracker里面就能用的，它已经封装的十分优秀，并且给了你一个matlab的接口，你把你训练好的tracker丢进去，然后run一下，结果就都出来了呢。不过其实每个tracker都要写一个跟VOT适配的读数据
先把英文原版放出来，英文好的可以自行阅读 ://learnopencv/object-tracking-using-opencv-cpp-python/?winzoom=1在本教程中，给大家介绍基于opencv3.0的目标跟踪的API， 我们将学习如何以及何时使用OpenCV 3.2中提供的6种不同的跟踪器-BOOSTING，MIL，KCF
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2024-05-24 15:48:45
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**Opencv 学习笔记.1**笔记是个好东西~记着记着就发现问题了/捂脸（顺便也磨磨性子外加练习用键盘啦）import cv2 as cv
src = cv.imread("D:/sourses/picture/001.jpg")
cv.namedWindow("image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("image",src)
cv.waitKey(0)
cv
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2024-09-05 11:04:36
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2017-07-24 23:37:00
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2. ubuntu下,opencv3.x安装一直downloading这个包,要看超时信息里的下载路径,把它放到下载路径中,比如我的opencv3.2.0源文件路径为/home/han/software/...
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2017-04-08 23:43:00
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