Ubuntu下 OpenCV3.4.1和OpenCV_Contrib3.4.1的配置说明目前OpenCV4官方版本已经更新到了4.4.0版，OpenCV3也已经更新到了3.4.11，但理论OpenCV3各个版本的配置方法相同，下面以3.4.1为例配置；许多项目由于要使用一些OpenCV中已经集成到contrib中的模块，所以需要重新编译OpenCV和OpenCV_Contrib，之前安装配置一直没
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2024-05-16 12:05:59
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文章目录前言一、函数解析1、与（bitwise_and）2、或（bitwise_or）3、非（bitwise_not）4、异或（bitwise_xor）二、代码示例三、结果展示四、官方教程 前言最近心血来潮，想具体的去学习一下图像处理，所以报了知识星球的一个OpenCV研习社，将自己每天的学习，分享一下。写个 blog 加深一下知识。一、函数解析1、与（bitwise_and）CV_EXPORT
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2024-04-29 16:04:14
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网络区别就不说了，ipad笔记记录了，这里只说其他的区别1 输入区别1.1 yolov3没什么特别的数据增强方式1.2 yolov4Mosaic数据增强Yolov4中使用的Mosaic是参考2019年底提出的CutMix数据增强的方式，但CutMix只使用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强则采用了4张图片，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接。 这里首先要了解为什么要
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2024-05-08 23:49:47
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1、主要工作（1）OpenCV_contrib简介；（2）OpenCV 3.1.0，Cmake 3.6.2，OpenCV_contrib下载；（3）OpenCV 3.1.0开发环境搭建；（4）用CMake编译OpenCV3.1.0和OpenCV_contrib；（5）用VS2013生成解决方案；（6）重新配置环境；2、工作具体内容2.1 OpenCV_contrib简介为什么要安装Ope
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2024-10-23 10:36:11
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前言：为什么要装opencv_contrib opencv3的版本之后只包含基本内容，众多著名的检测算子（如SIFT、SURF和ORB等内容）因为版权问题转移到了一个名为xfeature2d的第三方库中，而opencv_contrib就包含了xfeature2d这个库的内容，因此必须安装opencv_contrib。如果本来已经装了OpenCV，想要再装OpenCV_contrib，不必卸载Ope
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2024-09-02 09:48:48
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opencv4.4.0配置opencv_contrib4.4.0教程（保证opencv-contrib4.4.0安装成功）（一）下载安装opencv和opencv_contrib以及cmake下载下载方法：opencv和opencv_contrib可以直接通过github可以直接下载，输入网址github.com进入主页，搜索opencv关键词，第一二个就是需要的，注意两个版本需要为4.4.0.c
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2024-05-10 21:49:01
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网上opencv安装有几种方法：pip install一键安装、编译安装、安装包一键安装，在尝试了前面两种安装方法，经历无数次刷系统、换源和改配置文件后，我果断用最后一种方法。方法一、编译安装opencv31、系统安装和配置该方法配置环境为：树莓派3B系统Raspberry Pi OS（2020-05-27）16G储存卡系统安装方法2、更换更新源和下载源（很重要的一步，不同系统的源可能不一样）这一
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2024-03-08 16:43:03
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ubuntu 安装OpenCV3版本后安装OpenCV4，且多版本共存 1.安装依赖 必须要安装的依赖，通过命令安装：sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev1如果需要其他的功能，还需安装一些依赖，命令：s
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2024-03-06 23:19:03
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与版本2.4相比，OpenCV 3.0引入了许多新算法和功能。有些模块已被重写，有些已经重组。尽管2.4中的大多数算法仍然存在，但接口可能不同。本节描述了一般性的最显着变化，过渡操作的所有细节和示例都在本文档的下一部分中。1、贡献存储库 https://github.com/opencv/opencv_contrib这是一个适用于所有新算法，实验算法和非免费算法的地方。与主存储库相比，它
OpenCV 中文官方文档：http://woshicver.com/图像基本操作：访问像素值并修改它们访问图像属性设置感兴趣区域(ROI)分割和合并图像图像运算主要有：图像加法和图像融合实现效果：涂红一块区域；复制一块区域；仅显示蓝色通道；将红色通道置0import numpy as np
import cv2 as cv
# 访问和修改像素值
image = cv.imread("keyb
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2024-04-04 10:39:57
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# Opencv4 兼容 Android 混淆项目方案
## 引言
在 Android 开发中，使用 OpenCV 进行图像处理和计算机视觉任务越来越普遍。然而，当应用程序的 APK 包混淆时，OpenCV 的部分代码和相应的 JNI 调用可能会导致运行时错误。在本项目方案中，我们将讨论如何编写混淆规则，以确保 OpenCV4 在 Android 项目中的成功集成，并提供示例代码及相关的步骤。
想自学opencv，写个博客记录下。 opencv-4下载地址：百度云，提取码：ollh vs2017下载及安装：请参考这位大佬上述工作准备完毕后： 1、解压opencv-4压缩包，解压到一个你喜欢的路径下，只要能找到就行。一般路径名不要出现中文，遇到过挺多库是因为路径中出现中文导致出现问题的。 2、配置环境变量 右键此电脑->属性->高级系统设置->环境变量，找到path 把刚
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2024-02-04 14:19:01
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一、环境搭建1、opencv4下载注意改名可以关注opencv学堂公众号进行opencv4下载，但是注意下载下来的是zip压缩包格式要将其修改为.exe格式再运行就会生成include、build的。注意这里配置好的是x64位的，因此后面需配置release的64位的配置管理器下运行，以及相关路径配置。2、配置管理器路径包含注意；配置的时候要注意自己dll所支持的是什么配置，当前是release的
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2024-08-09 17:15:16
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基于Darknet框架利用YOLOV3/V4跑通自己数据一、Darknet框架安装 其中，打开Makefile文件：GPU=0 #是否打开GPU,1-打开，0-关闭
CUDNN=0 #同时打开gpu和cudnn才能进行gpu加速
CUDNN_HALF=0 #对于TITAN v100等显卡，打开这个选项，速度还能提升3倍多
OPENCV=0 #是否打开opencv，其实在darknet中
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2024-08-20 23:19:23
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目录一、代码+注释quickopencv.hquickdemo.cpp源.cpp二、相关图片012.图像色彩空间转换（提取轮廓然后换绿幕021.图像旋转 027.图像卷积操作（会变模糊，且卷积核尺寸越大则越模糊 028.高斯模糊029.高斯双边模糊（可磨皮操作一、代码+注释quickopencv.h#pragma once
#include <opencv2
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2024-04-01 10:39:33
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opencv知识点：创建和操作综合人工神经网络 - dnn::Net类读取以TensorFlow框架格式存储的网络模型 - readNetFromTensorflow从图像创建4维blob - blobFromImage设置网络的新输入值- Net::setInput运行正向传递以计算指定层的输出 - Net::forward本课所解决的问题：如何运行opencv4提供的人脸检测模型1.OpenC
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2024-05-13 21:51:36
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2015 年 6 月，OpenCV 3.0 发布。时隔三年半，OpenCV 4.0 终于发布。至此，OpenCV 已经走过了近 18 个年头。OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此我们根本不需
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2024-04-30 17:35:11
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# 如何将 Python 中的 OpenCV 版本从 OpenCV 4 回退到 OpenCV 3
在进行计算机视觉项目时，不同版本的 OpenCV 可能会有些许差异，导致代码的不兼容。若你在某个项目中发现 OpenCV 4 不再适用，可能需要回退到 OpenCV 3。本文将详细指导你如何完成这一过程。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 操作
第一步：更新驱动ubuntu 16.04的更新管理器集成了驱动更新，选择安装nivdia的驱动第二步：安装cudasudo apt-get install nvidia-cuda-toolkitcuda是7.5.18版，安装完后重启，在终端输入nivdia-smi,有结果则驱动和cuda安装成功。但是cuda只支持gcc5.0以下，即使后续用cmake编译opencv成功，gpu还是无法调用第三步
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2023-09-05 17:41:39
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官方文档链接：https://docs.opencv.org/4.2.0/d6/d6d/tutorial_mat_the_basic_image_container.html目标 (Goal)我们有多种方式可以从现实世界中获取数字图像：数字照相机，扫描仪，计算机断层扫描和磁共振成像等等。在任何情况下，我们看到的都是图像。然而，当我们将其转换为数字设备时，我们记录的是图像中每个点的数值。例如在上图中
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2024-04-16 22:49:11
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