文章目录1 简介2 定义mapper2.1 maven配置2.2 定义一个mapper2.3 组件映射（实验阶段）2.4 定制映射方法2.5 多个参数的映射方法2.6 映射嵌套类的属性2.7 更新已经存在的bean实例2.8 public字段的映射2.9 使用builder映射 略2.10 使用构造函数映射 略3 获得mapper方式4 数据类型转换5 collections的映射5.1 map
与无CUDA的编译相比，此次编译较为曲折，主要问题点：在生成ALL_BUILD时，总是在opencv_world项目处报ippiwd相关的错误。我几乎试遍了网上所有方法，均没有解决问题。后来就不再解决这个问题，而是找出几篇博客，比较他们之间的不同。发现主要差异点：1、CUDA的安装项不同。有些博客只安装了CUDA，有些还另外安装了cudnn。2、Cmake命令选项。有些博客只提示选中或设置某些命令
错误定位switch 语句编译报错Constant expression required解决方法 在常量前加 final 就可以了这样就不报错了，是不是很简单，哈哈哈
原创
2021-09-16 15:35:16
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switch表达式后面
原创
2023-05-29 11:51:52
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在上次用 CUDA实现导向滤波 后，想着导向滤波能以很小的mask还原高分辨率下的边缘，能不能搞点事情出来，当时正好在研究Darknet框架，然后又看到grabcut算法，用opencv试了下，感觉效果有点意思，后面想了下，这几个可以连在一起，先读取高分辨率的图像，然后用降低分辨率先通过yolov3算出人物框(非常稳定，不跳,几乎不会出现有人而找不到的情况)，再用grabcut算出低
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2024-08-01 16:38:29
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在AI如此火爆的今天，好像不学点AI的东西就落伍了。最近开始了AI中计算机视觉方面的学习。隐隐感觉人脸识别、图像识别会有广阔的应用空间，将来可能作为AI中最重要的输入，视觉输入，想想都是一件令人振奋的事情。还是遵循大道，从简入手。先学习下OpenCV的编译。1、OpenCV目前通过CMake进行编译。第一步从CMake官网下载CMake进行安装。 2、从OpenCV官网下载OpenCV
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2024-09-03 22:37:16
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Ts数组遍历报错：this expression is not callable
原创
2022-05-19 06:33:11
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目录一、算数运算符1.expr和let2.利用 [] 和 (()) 进行数值运算二、关系运算符-数字三、布尔运算符和逻辑运算符四、字符串运算符五、文件测试运算符六、实例：统计一个文件系统路径下的目录和文件数量Shell运算符一、算数运算符算术运算符顾名思义，其就是进行加减乘除数值运算，在 shell 中，bash 不支持原生的数学运算，需要利用第三方工具来如 let，expr1
最新版的OpenCV3.4可以使用下面的命令下载，或者在浏览器中下载：wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.1.tar.gz由于在github上下载大文件非常慢而且经常中断，个人觉得还是用有断点续传功能的浏览器下载好。无法忍受下载的龟速，所以网上搜了一下，csdn这里有位好同志共享了多个OpenCV版本的百度盘链接:我下载了opencv
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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解决find命令报错： paths must precede expression 在一天早上，想在服务器 /tmp 目录清
原创
2023-06-25 10:41:37
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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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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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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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Windows下编译OpenCV+OpenCV_Contrib0 OpenCV及OpenCV_Contrib1 准备工作2 CMake生成VS2017工程2.1 OpenCV4.0.1 编译配置2.2 OpenCV_Contrib4.0.1编译配置2.3 生成工程3 VS2017生成解决方案及安装文件4 VS2017配置OpenCV开发环境4.1 配置环境变量4.2 VS2017工程包含（incl
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2024-07-30 20:58:31
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目录Windows 7环境下安装1 下载并安装OpenVINO1-1 下载OpenVINO1-2 开始安装 1-3、安装完成2、opencv 安装编译2-1 下载opencv4.1.12-2 cmake下载安装2-3 编译opencv 3 opencv 配置openvino 编译3-1 debug模式: 3-2 Release模式:4、测试：4-1、使用&n
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2024-02-27 21:11:14
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intuition 虽然写的是win10+opencv4.01+opencv_contrib的编译过程，但各个系统各个版本大同小异，都可以作为参考。下面是编译过程。第一步，准备工作 首先安装cmake，下载地址在这：https://cmake.org/download/，之后去github下载opencv和对应版本的opencv_contrib，opencv下载地址:https://github.
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2024-05-06 11:05:05
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最近频繁重装Ubuntu系统o(╥﹏╥)o，对重装Ubuntu涉及的opencv做个总结。Ubuntu安装依赖项 cuda、cudnn等安装这里就不说了，主要为通过终端执行的相关依赖项安装指令，参考链接： ubuntu 18.04编译opencv3.4.3 with python3.6 cuda9.2 gdal Ubuntu 18.04源码编译安装OpenCV 4.0流程sudo a
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2024-09-02 07:28:36
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文章目录背景一、How to二、步骤1.生成工程文件2.打开工程文件编译3.验证总结 背景很多人都会觉得既然官方已经释放了opencv-python，为什么还要自己编译一遍呢？这是因为官方释放的版本缺少了很多深度学习相关的模块，如cuda加速等。这种情况下，就需要自行编译了（当然编译opencv-python有点多此一举的感觉，毕竟opencv是用C++写的，但是存在即合理，有些人就是喜欢用py
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2024-01-12 06:11:15
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二 编译准备
三 使用vs2015编译
step 1 用cmake转换工程文件sln
step 2 使用vs2015打开工程编译
step 3 配置运行opencv的环境
三 使用用QT编译opencv
四 QT中的opencv配置
添加opencv头文件和库文件
添加opencv
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2024-03-18 00:09:01
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