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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-06-21 10:52:05
                            
                                74阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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
                            
                                104阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            #include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace cv;using namespace std; int main() { Mat src = imread("D:\\images\\1.jpg"); if (src.e            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2018-06-12 19:26:00
                            
                                173阅读
                            
                                                                                    
                                2评论
                            
                                                 
                 
                
                             
         
            
            
            
            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
                            
                                51阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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
                            
                                116阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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
                            
                                65阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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
                            
                                55阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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
                            
                                561阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2022-11-09 13:56:20
                            
                                1050阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            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
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            <二>经典例子这一次这几个例子要我自己一下子写出来应该是不可能的,先主要感受以下OpenCV的一些有趣的功能吧。(溜走(1)彩色目标跟踪:Camshift①Cameshift算法:根据鼠标框区域的色度光谱来进行摄像头读入的视频目标追踪。 ②代码和示例往往能够更生动形象的进行理解 注:代码来源于OpenCV官方例程,每个用户的下载里面都有,这里的代码文件名为:camshiftdemo.c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-05 19:52:02
                            
                                123阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            OpenCV 3.3中给出了支持向量机(Support Vector Machines)的实现,即cv::ml::SVM类,
此类的声明在include/opencv2/ml.hpp文件中,实现在modules/ml/src/svm.cpp文件中,它既支持两分类,也支持多分类,还支持回归等,
OpenCV中SVM的实现源自libsvm库。其中:
(1)、cv::ml::SVM类:继承自cv::ml            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-16 08:29:48
                            
                                29阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            opencv官网一.插值法1.最近邻插值上图可看出f(p)=f(Q11),缺点可能出现明显的块状。2.线性插值3.双线性插值通过线性插值确定R1和R2,最终在确定P二.cv2.putText 图片添加文字import cv2
img = cv2.imread('caijian.jpg')
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
imgzi = cv2.putText(im            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-10 03:16:46
                            
                                187阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
                         
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2017-07-24 23:37:00
                            
                                269阅读
                            
                                                                                    
                                2评论
                            
                                                 
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Spark on YARN:自带例子解析
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架,而 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 的资源管理器,用来处理大数据的批处理任务。Spark on YARN 结合了两者的优点,使得大数据处理变得卓越而高效。在本文中,我们将探讨如何使用 Spark on YARN,借助自带的例子来理解其            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-23 03:46:02
                            
                                45阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Hadoop wordcount实例Hadoop环境搭建成功后,运行一下wordcount实例 1、终端切换到root:su- 2、启动HDFS,如果是第一次用的话,先格式化namenode: hdfs namenode -format(格式化一次就行,总格式化会导致集群id不一致,会报错,不要问我咋知道的?) 3、在HDFS创建目录:/data/wordcount存放本地上传的文件,/outpu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-12 13:19:41
                            
                                112阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            一.环境准备Ubuntu16.04
ROS-kinetic
opencv3.3.1
video-stream-opencv(Python)
或者usb_cam (c++)
一个USB摄像头video-stream-opencv是USB摄像头驱动,关于它的介绍,请看github:https://github.com/ros-drivers/video_stream_opencv 二. 在R            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-16 20:17:31
                            
                                167阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            一.安装ros由于直接下载opencv实在是遇到了及其多的问题,最后没有办法下载下来,询问老师之后发现可能是因为买到的板子是翻版的,所以才会出现那那么多的错误。其实在网上包括官网有各种各样的教程对直接下载opencv进行了讲解,主要内容是下载相关的库文件,然后解压下载的opencv版本,再进行编译,可是由于每个板子的型号不同,下载的opencv版本也不同,跟着网上走总是出现各种问题,总是显示缺失各            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-14 14:54:00
                            
                                118阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                    