文章目录不能成功下载的其它文件不能成功下载 FFmpeg 或 IPPICV首先前往GitHub下载相应的库。复制库文件修改 cmake 文件FFmpeg的配置ippicv的配置 测试使用的 OpenCV 版本 需要用到的文件：链接: 提取码: 5286不能成功下载的其它文件如果有使用 opencv_contrib 可能会出现某些文件下载不成功的问题，目前发现的有以下格式的文件：wechat_q
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2024-05-20 12:32:37
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OpenCV4.4.0+VS2017 环境配置1.准备工具1.OpenCV4.4安装包，下载地址：opencv-4.4.0-vc14_vc15.exe（下载速度可能会很慢!)2.VS2017, 若是机器上没有安装，可以在线安装，也可以下载离线安装包，特别的大（大于20G）,安装比较慢。3.安装环境：Win10 64位操作系统2.详细步骤1.下载OpenCV自解压程序直接访问OpenCV下载页面：O
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2024-05-25 14:54:42
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目录1. 问题：2. 环境3. 代码3. 怀疑方向4. 方向错误（新现象）1. 问题： 在一个大型的项目里面，使用了opencv，且自己编译的时候添加了opencv cuda的支持，且编译的是libopencv_world，在一个比较充足资源的机器是能正常运行的：2. 环境 内存：32G 显存：16G或者8G
学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为2300字，预计阅读6分钟前言前一篇《实践|OpenCV4.2使用DNN进行人脸检测一（图片篇）》我们已经实现了人脸检测的主要方法，这一篇我们来看看加载视频中实时检测效果，检测来说其实也都是一样的，主要就是把播放的视频每帧通过检测去进行处理，代码我会直接贴出来，这里主要是想说的核心点，Debug和Relese的运行效果差异之大程序代码 微卡智
我在下面的源代码中结合了denfromufa和{a2}提出的解决方案，并做了一些全面的清理，这样您就可以看到您的代码是怎样的了。您还将注意到可读性的小改进，因为我使用C\7.0/.NET4.7编写了重构代码。在实算法优化虽然denfromula正确地指出了实现问题，并且HouseCat提到了使用更多的CPU资源，但真正的收益取决于减少图像搜索算法中执行的操作数。在TURBO STAGE 1-假设M
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2024-08-05 09:10:25
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在算法开发过程中，涉及基于opencv的rtsp流硬解码，这里设计结合当前所有的资料，实现了现有opengl相关的所有跟视频硬解码相关的功能，下面对opencv4.7.0的编译流程进行说明：一、准备工作下载opencv ：opencv-4.7.0-windows.exe；下载vs2019：Visual Studio Enterprise 20
1、Opencv DNN1.1 opencv DNNOpenCV DNN githubDeep Neural Networks (dnn module)（opencv dnn 教程）TensorFlow Object Detection APIROS工程不使用ROS自带的OpenCVhttps://github.com/Smorodov/Multitarget-trackerhttps://git
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2024-05-22 22:22:48
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1. 背景正常官方推荐的exe安装，调用cv::dnn模块运行，超级慢，而且打印信息：setUpNet DNN module was not built with CUDA backend; switching to CPU即使加上加速代码，依然超级慢，跑512x512图像，分割网络需要1s，2080ti 7.5算力：this->loc_net.setPreferableBackend(cv
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2024-05-06 17:59:41
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# 如何解决Android opencv sdk下载太慢的问题
## 一、整体流程
在解决Android opencv sdk下载慢的问题时，我们可以采取以下步骤：
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开始
Download Android opencv sdk
section 结束
Comple
原创
2024-05-12 07:06:50
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1.研究背景横穿马路的行人运动速度太快、太慢或者突变都可能影响驾驶者的判断,从而导致交通事故。车载辅助系统应能够在交通路口为驾驶者提供异常行人的速度预判信息。文献[1-2]通过对不同红绿灯情形进行建模分析并实际采集某路段的交通视频,分析红绿灯与行人穿越马路的方式对行人安全性的影响,这种方法主要研究交通环境与行人安全的关系,受实际环境的影响较大。文献[3]同样以分析交通环境为主,主要研究夜间情况下交
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2024-08-29 15:59:02
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OpenCV学习笔记（五十一）——imge stitching图像拼接stitching stitching是OpenCV2.4.0一个新模块，功能是实现图像拼接，所有的相关函数都被封装在Stitcher类当中。这个类当中我们可能用到的成员函数有createDefault、estimateTransform、composePanorama、stitch。其内部实现的过程是非常繁琐的，需要很多算法
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2024-02-27 09:55:01
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目录一.安装opencv二 配置环境三 实例四 总结五参考文献一.安装opencv1下载在虚拟机内打开浏览器输入网址Release OpenCV 3.4.15 · opencv/opencv · GitHub，选择官网下载，找出opencv3.4.15下载。2 解压将下载好的zip文件移动到主目录进行解压。3使用cmake安装opencv在终端输入以下代码 然后在输入以下代码
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2024-02-28 23:34:14
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在过去的几年里，深度学习已经成为人工智能领域发展最快的领域之一。它已经取得了显著的成果，特别是在计算机视觉领域。例如，自动驾驶汽车，使计算机用接近人类的能力来识别物体。OpenCV的评价非常高，因为它包含了最先进的计算机视觉和机器学习算法。当深度学习技术部署到机器和物联网设备中时，你将运行预先训练的深度学习模型。世界级的计算机视觉软件和运行深度学习模型的能力，都是在廉价的硬件上实现的。
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2024-03-01 20:19:10
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之前写过一篇博客测试出Dlib自带的人脸检测模块速率很慢，在博客里有提及更换其他人脸检测模块或者对其进行速率优化。惯例先放最好的结果，可以看出来已经可以优化到10ms而不怎么掉帧了……回到之前的不优化的效果：载入模型先不谈，人脸检测需要花费100ms左右，特征点定位只需要3.5ms，故而为了提高帧率，人脸检测模块的更换或者优化是很有必要的。1.Opencv人脸检测
首先试下传闻中效果很差但
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2023-07-16 19:24:17
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# 安装OpenCV的快速指南
在数据科学和计算机视觉的领域中，OpenCV（开放计算机视觉库）是一个非常流行且广泛使用的库。尽管大多数用户在使用时体验良好，但在使用`pip install opencv_python`命令安装OpenCV时，很多人反映速度较慢。本文将介绍快速安装OpenCV的方法，并提供一些有用的代码示例以及关系图和旅行图，以便更好地理解整个过程。
## 1. 安装Open
之前体验了下OpenCV3.x的OpenCL，体验简直糟糕《OpenCV3.x-OpenCL的糟糕体验》！于是今天打算用OpenCV2.x的OpenCL做一下GPU加速实验，因为2.x和3.x的编码实现不一样。实验环境：Windows10 + OpenCV249 + AMD Radeon R5 M430 实验算法：OpenCV的灰度模板匹配。为什么说是郁闷的体验呢？因为我看到了GPU的加
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2024-03-29 06:55:53
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文章目录OpenCV-Python: 核心操作11 程序性能检测及优化11.1 使用 OpenCV 检测程序效率11.2 OpenCV 中的默认优化11.3 在 IPython 中检测程序效率11.4 更多 IPython 的魔法命令11.5 效率优化技术 OpenCV-Python: 核心操作11 程序性能检测及优化目标 在图像处理中你每秒钟都要做大量的运算，所以你的程序不仅要能给出正确的结果
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2024-03-28 16:53:36
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本文训练Tesseract用的方法主要参考文章 ，下面自写下自己的训练记录！一、准备若干张待训练图片（我这里准备了10张），并全部转化为tif格式，我这里使用的转换软件是iSee，下载链接：iSee.rar_免费高速下载|百度网盘-分享无限制，具体使用方法如下图所示：我准备的待训练图片（已转化为tif格式）下载链接：train2_tiff.rar_免费高速下载|百度网盘-分享
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2024-05-25 16:26:59
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Ubuntu下配置OpencvUbuntu下安装Opencv3.4.11.安装opencv（1）官网上下载opencv3.4.1（2）解压并进入到解压包中（3）安装cmake和依赖库（4）安装完cmake之后执行命令 ,创建编译文件夹，并进入创建的目录（5）执行命令，进行编译2、配置一些Opencv的编译环境（1）首先将Opencv的库添加到路径，从而可以让系统找到（2）配置bash Ubunt
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2024-07-18 07:01:40
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SVM的理论知识见 SVM的一些总结与认识 --入门级 之前一直以为，用SVM做多分类，不就是用多个SVM分类么，请形状类似于一个二叉树，如下： 即，将所有样本当作输入，其中在训练第一个分类器SVM_1的时候，其正样本为属于类别1的样本，其负样本为剩余的其他所有样本，这就称为 一对其余法，这样做虽然训练的时间从道理上来讲是相对较快的，但是它会带来一系列的问题： 1. 有可能有一个样本在
