为何需要自行编译opencv451与opencv_contrib451? 因为在3.0之后版本的Opencv对Sift、Sufer等新算法没有提供直接编译好的动态库来加载使用，因此必须自己编译。这是因为Sift、Sufer算法专利现在是属于哥伦比亚大学，因此opencv对这部分内容及“所谓的”不稳定模块全都放到opencv_contrib中。且只在它的Github中能够找到，opencv的官网上是
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2024-08-28 20:53:04
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OpenCV 是业界使用最为广泛的计算机视觉库，随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，OpenCV 自3.3开始加入对深度学习推理的支持，即OpenCV DNN模块。它支持TensorFlow、Caffe、Torch、DarkNet、ONNX 和 OpenVINO 格式的网络模型，开发者无需考虑模型格式的差异，直接调用DNN模块相关接口即可快速创建深度学习应用。OpenVINO是英特尔推出的视觉
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2024-07-31 13:11:19
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目录一、ffmpeg安装和编译二、opencv安装和编译1、安装依赖2、下载源代码3、编译4、环境配置4.1 指定库路径 4.2 获取头文件路径三、配置成果 一、ffmpeg安装和编译 因为opencv和ffmpeg的兼容性问题，所以在安装ffmpeg的时候不能选择高于ffmpeg 4
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2024-04-25 05:57:01
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文章目录环境下载安装opencv配置环境变量编译opencvffmpeg 配置测试程序采用opencv打开一张图片Qtcreator 新增组建打包与运行windows (单个exe)windows xxx（安装包）linux xxxx问题总结shellffmpeg 用法常用命令 环境WindowsQt5CmakeOpencvffmpeg下载qt5下载，参考如下链接的说明：QT5下载 Opencv
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2024-02-22 16:15:30
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在开始这篇博文之前，我心里一直忐忑不安七上八下。因为从最初的安装编译环境开始一直到最终编译完成，这整个工程堪称规模宏大，而且路途中陷阱重重，稍不注意就有可能前功尽弃。在将从前编译出的库删掉之后，我心里甚至有些许怀疑自己还能不能再次成功编译出来。不过既然走到了这一步，就是爬，也得爬到终点！闲话到此，开始进入正题。1、编译环境的搭建：在开始之前，首先确定当前系统没有安装过mingw。方法是打开cmd命
在Linux系统中，红帽是备受推崇的操作系统，而在红帽系统中，常用的开源库包括OpenCV和FFmpeg。这两个开源库在Linux系统上被广泛应用于图像处理和多媒体处理方面，为用户提供了丰富的功能和工具。
OpenCV是一个用于计算机视觉的开源计算机视觉库，它提供了很多用于图像处理和分析的函数。在Linux系统中，OpenCV可以方便地安装和调用，让用户可以轻松地实现各种图像处理功能，如图像检测
原创
2024-04-12 09:37:35
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关于这个问题，网上有很多现成的方法，但是很多方法也都存在问题，所以自己总结一下，把自己的安装过程记录下来，也方便以后查阅。1.需要的包： GCC 4.4.x 或更高 CMake 2.8.7 或更高 Git GTK+2
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2024-10-22 06:38:33
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将dll库文件放入对应程序目录下面 12. 雷神总结音视频学习方法 13. ffmpeg sdk中的数据结构和函数总结和记录：AVFormatContext 描述媒体文件或媒体流构成和基本信息（包含码
mpeg本文以H264视频流为例，讲解解码流数据的步骤。 为突出重点，本文只专注于讨论解码视频流数据，不涉及其它（如开发环境的配置等）。如果您需要这方面的信息，请和我联系。 准备变量 定义AVCodecContext。如果您使用类，可以定义成类成员。我这里定义成全局变量。
static AVCodecContext * g_pCodecCtx = NULL;
定义一个AVFrame，AVFr
前言如果你没有兴趣看完本文，只想获得可编译的代码或编译后的产物，可以直接点击下面的链接，跟随步骤编译代码或直接下载我编译好的产物注：编译顺序要按照 x264 -> FFmpeg -> OpenCV 这样来x264FFmpegOpenCV起因最近在做一个视频生成的app，使用OpenCV库实现，用的是C语言，一开始我是在mac_x86上书写代码，fourcc视频编码器选择的是mp4v，视
在上一篇文章 FFmpeg学习(四)：FFmpeg API 介绍与通用 API 分析 中，我们简单的讲解了一下FFmpeg 的API基本概念，并分析了一下通用API，本文我们将分析 FFmpeg 在编解码时使用的API。一、FFmpeg 解码 API 分析1. avformat_open_input 分析函数 avformat_open_input 会根据所提供的文件路径判断文
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2024-10-21 17:21:15
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之前在 中介绍过在Windows上通过vs2017编译FFmpeg源码进行单步调试的步骤，为了进一步熟悉FFmpeg这里以提取FFmpeg dshow mjpeg源码为例介绍其实现过程及注意事项：FFmpeg是用C实现的，为了加速，个别模块也有对应的汇编实现。之前在中介绍过从OpenCV中提取dshow mjpeg的步骤，但是OpenCV中只能拿到解码后的数据不能拿到解码前即编码的数据，而FFmp
ffmpeg的api我自己想写一个输入视频-》图像处理-》写视频的一个程序，首先自然是考虑使用opencv的视频处理的功能，但是如果纯粹使用opencv，处理出来的视频有个很大的缺点，那就是输出的文件中只有视频，而没有音频，所以最后选择使用opencv+ffmpeg的形式来写程序。但ffmpeg是面向过程的，编程很复杂，在参考我的另外一篇博文的基础上编写了下面的程序。我认为我写的程序
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2024-08-21 19:21:38
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以下方式在树莓派4b下编译，尽可能的开启了给各种优化，同样使用于不同的操作系统平台。1、ffmpeg开发环境完整目标库含有 avcodec、avdevice、avfilter、avformat、avutil、postproc、swresample 和swscale。1.1、源码编译使用源码编译，可以根据自身情况选择编译需要的模块，控制库的大小。 下面以通用方式说明，开启树莓派硬硬件加速功能。（1）
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2024-04-16 09:10:02
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最近公司需要用opencv调用某个解码模块进行解码，所以专门研究了一下。 下面是Opencv官方文档地址：https://docs.opencv.org/3.4.8/examples.html如何编译opencv+ffmpeg，把ffmpeg编译到opencv中有两种方式，一种是静态方式，一种是插件方式。一、下面是一个静态加载opencv+ffmpeg编译打包全解指南 这个有点麻烦了，还有更加简单
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2024-05-08 19:31:04
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图像中的离散傅里叶变换的相关理论较为简单，频域里面，对于一幅图像，高频部分代表了图像的细节、纹理信息；低频部分代表了图像的轮廓信息。 这里我们直接讲解OpenCV3.0中的离散傅里叶变换 1.dft()函数详解 dft()函数的作用是对一维或者二维浮点数组进行正向或反向离散傅里叶变换。 C++：void dft(InputArray src,OutputArray dst,int flag
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2024-04-09 12:46:34
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用ffmpeg解码，并且将解码后的视频传入opencv。通过查找相关资料进行快速学习实现了这个需求。现进行简单的记录和分享。ffmpeg 解码函数：len = avcodec_decode_video2(pInputCodecContext, dst, &nComplete, &InPack); dst 为 AVFrame *dst，
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2024-03-13 13:31:58
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背景最近使用FFmpeg编码时(264,265的软编和NVIDIA硬编)有不同程序的缓存。具体表现就是调用avcodec_send_frame多次后才能调用avcodec_receive_packet一次。自测x264缓存了40帧,h264_nvenc未做缓存，h264_nvenc编码8K时也有缓存。目的是降低编码延时，如果缓存40帧，帧率25的情况下接近2s了，不能接受。结论通过改变编码器线程数
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2024-04-05 12:28:41
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文章目录前言正文前置安装安装VPF编码使用 前言ffmpeg编译使用cuvid硬解方案试过了，不过解码出来的像素格式为YUV420， opencv中使用需要转成BGR，转色彩空间这部占用的CPU过高。因此需要将转色彩空间这步也用GPU来处理，NVIDIA 开源了适用于 Python 的视频处理框架「VideoProcessingFramework（VPF）」。该框架为开发人员提供了一个简单但功能
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2024-01-14 16:55:55
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# 使用 Python OpenCV 和 FFmpeg 解决乱码问题
在数字图像和视频处理的过程中，常常会碰到字符乱码的问题，尤其是在处理带有字幕的视频时。本文将指导您如何通过 Python 的 OpenCV 库和 FFmpeg 工具来处理这种情况。
## 流程概述
首先，我们需要明确解决乱码的整个工作流程。以下是处理过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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