本安装方法目前已在ubuntu 16.04进行测试，其他ubuntu版本应该也适用。安装所需依赖项在Linux下我们需要编译安装，而编译OpenCV需要必要的软件包。下面是必要的软件包：GCC 4.4.x或者更高GTK+2.x或者更高，包括它的头文件(libgtk2.0-dev)pkg-config带有开发包的Python 2.6或者更高和Numpy 1.5或者更高(python-dev, pyt
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2024-04-16 05:28:44
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本文内容的主要组成部分： 1.opencv简介 2.搭建环境介绍 3.opencv配置 4.简单测试配置效果 5.总结 1.opencv简介OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效—
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2024-08-03 15:57:39
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需要声明的是：1）官网下载的已经编译好了的opencv只提供了x64编译版本库，未提供x86编译版本的，如果需要在x86平台上使用opencv，那就得自己手动编译opencv源码为32位。2）官网下载的已经编译好了的opencv目录下有vc14跟vc15两个目录，这两个目录分别存放的是经过vs2015编译的库跟经过vs2017编译的库。调用别人的库只要环境配置好了就可以在任意IDE调用，编译好的库
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2024-09-25 07:43:19
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1、安装OpencvSharp我使用的是VS2013 社区版，安装OpencvSharp3.0在线安装方法：进入Tools，打开NuGet的包管理器搜索Opencv安装之后就可以使用，无需再做其他配置。但是有个问题就是每新建一个解决方案就得重新下载安装，对网速慢的小伙伴很不友好。离线安装方法：打开一个已经安装过OpencvSharp3的解决方案的目录，在Package目录下有OpencvSharp
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2024-03-12 14:49:34
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图像处理之积分图应用三（基于NCC快速相似度匹配算法）基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结果在0到1之间，所以特别容易量化比较结果，只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏。传统的NCC比较方法
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2024-08-04 13:20:27
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下面开始介绍如何配置，我用的系统是win8.1 64位系统，vs用的是vs3013 ultimate，先到官网下载opencv 我用的的版本是最新的版本3.0 ALPHA，下载下来直接执行即可，实际上就是解压，我解压到D:\Program Files文件夹下。配置环境变量，右击我的电脑选择属性，在左侧选择高级系统设置，会弹出系统属性对话框，点击环境变量，点击新建环境变量，变量名可以任意，
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2024-04-08 09:39:38
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Basic Drawing使用cv :: Point在图像中定义2D点。使用cv :: Scalar和它为什么有用使用OpenCV函数cv :: line绘制一条线使用OpenCV函数cv :: ellipse绘制一个椭圆使用OpenCV函数cv :: rectangle绘制一个矩形使用OpenCV函数cv :: circle绘制一个圆使用OpenCV函数cv :: fillPoly绘制一个填充的
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2024-04-29 14:25:13
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vs2019配置opencv4.5.4---源码编译0. 前言1 工具准备1.1 python1.2 opencv4.5.4源码1.3 cmake2 下载安装编译过程2.1 安装python2.1.1 安装过程2.2 python环境变量配置2.3 numpy安装2.4 安装cmake3 属性配置3.1 属性表配置3.2 永久属性表设置3.3 依赖配置4 缺失文件替换测试代码和结果代码结果5.在
一、准备工作：1.下载OpenCV安装包： 到OpenCV的官网（http://opencv.org/）下载最新版本的OpenCV安装包，由于OpenCV针对不同平台都有安装程序，所以我们只需要根据当前开发环境选择合适的平台版本即可，这里我们是在win7 64bit操作系统下进行开发，所以应该下载OpenCV for Windows：opencv-3.1.0.exe&nb
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2024-03-25 04:32:51
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简介1. 框架结构 1. 框架结构source文件夹 (1) 3rdparty: 第三方库，比如 ffmpeg，png图片的开源解码库 (2) apps: 进行haar分类器训练的工具，opencv 进行人脸检测便是基于haar分类器。 (3) cmake: 生成工程项目时 cmake 的依赖文件 (4) data: opencv 库以及范例中用到的资源文件 [1] haar 物体检测的分
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2024-08-12 21:06:31
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目录一、Ubuntu 服务器版安装Opencv1.Opencv介绍2.Ubuntu 安装OpencvA.桌面组件的安装B.安装Opencv二、Opencv图像处理1.提取图像边缘实例2.gcc/g++链接语句解释：3.用`makefile`编译图像边缘实例三、总结 一、Ubuntu 服务器版安装Opencv1.Opencv介绍OpenCV（Open Source Computer Vision
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2024-03-05 11:57:32
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OpenCV是计算机视觉开源库，由一系列C、C++类构成，包含了大量的C++、Python接口，主要的算法包括图像处理、机器视觉等。做计算机视觉、SLAM等方向必须要掌握opencv的使用。使用OpenCV已经好久一段时间了，主要用到的就那几个主要的模块，现在对OpenCV的框架个各模块的功能做一个介绍。主要模块介绍：1.【core】核心模块OpenCV基本数据结构动态数据结构绘图函数数组操作相关
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2024-03-31 09:13:23
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至于环境自己想去搭建，搭建完直接拷贝运行即可。 这个是实时的视频提取前景物#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
VideoCapture cap; // 定义VideoCapture类用以打开指定视频
Mat source, image, foreGroun
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2024-08-06 08:38:34
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一共两个文件夹，opencv和opencv2两个文件件。 opencv包含着旧版的头文件。 opencv2包含着具有时代意义的新版的Opencv2系列的头文件。 opencv这个文件夹包含各种头文件。这里面大概是opencv1.0最核心的，而且是保留下来的内容的头文件，可以把它看成整体理解为一个组件。 opencv2下opencv_modules.hp文件，存放的是opencv2中的新模块构造相关
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2024-04-26 22:08:38
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最近几天在安装opencv，也看了网上的一些帖子，结合自己遇到的一些问题写了点内容。准备：1. opencv最新的版本是3.10，可以到官网下载http://opencv.org/。官网下载提取后会得到两个文件夹：build和sources。我们需要用到的是sources，用CMake重新编译sources里的内容，再添加contrib库。build里的内容是官网已经编译好的，有其他博
在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。在前面的章节中，我们讨论了如何使用诸如图像形态学变换、阈值算法、图像金字塔、图像轮廓、边缘检测等方法对图像进行分割。本节介绍使
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2024-08-09 11:28:04
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一、OpenCV的下载与安装下载完成后会得到一个 opencv-3.4.15-vc14_vc15.exe 文件,点击运行后会生成一个文件夹。 此文件夹为下一步工程创建使用，文件夹可移动、复制和重命名，这里命名如下：二、VS2019创建OpenCV基础工程2.1、创建VS工程2.2、附加包含目录附加包含目录：$(SolutionDir)\OpenCV3.4.15\opencv\build\inclu
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2024-02-28 10:17:33
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Opencv快速入门(C++版）前言1、图像的读取与显示所使用的API接口：代码演示：2、图像色彩空间转换所使用的API接口：代码演示：3、图像对象的创建与赋值所使用的API接口：代码演示：4、像素的读写操作所使用的API接口：代码演示：5、像素的算术操作所使用的API接口：代码演示：6、滚动条调整图像亮度与对比度所使用的API接口：代码演示：7、键盘响应所使用的API接口：代码演示：8、Ope
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2024-05-06 11:43:05
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实现通道分离和合并的api及其演示void QuickDemo::channel_demo(Mat& img)
{
vector<Mat>mv;
//通道分离用到的api是split
//参数说明:(将要进行分离的图像,分离通道后产生的图像所放置的容器)
//此处采用vector
split(img,mv);
//下面使用merge进行演示
//如果我们只想要其
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2024-03-24 21:55:46
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图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
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2024-07-26 10:35:47
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