今天在windowsserver2008R2python3.6.8环境下安装opencv4.0，importcv2时报错，如下图所示：参考https://stackoverflow.com/questions

之前把Pytorch训练的分割网络模型用libtorch进行部署折腾了很久，还是很顺利的部署上了，后来换上cuda版本的libtorch速度一下子快多了，比用pytorch做inference要快一些。但是我发布程序的时候不想打包libtorch库（虽然它也很小），于是就尝试仅用OpenCV来部署pytorch模型。OpenCV4的dnn模块目前支持Caffe，Tensorflow，Onnx，To

1.brewinstallopencv2.brewinstallqt-creator.pro文件的书写TEMPLATE=appCONFIG+=consolec++11CONFIG-=app_bundleCONFIG-=qt SOURCES+=\main.cppINCLUDEPATH+=/usr/local/Cellar/opencv/4.1.0_2/include/opencv4/opencv2/

上一篇的代码如果然后处理下面图片就会失效，因为没有明显的轮廓信息。但观察图片就会发现图中每行文字都在一条直线上，所以这时候考虑用霍夫检查，通过画出的每行直线计算角度然后矫正图片。1.图片灰度化2.canny运算，找出文字轮廓3霍夫检测，得到每行直线4计算角度矫正图片#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;doubleCalcDegree

Python安装OpenCV4.0的命令：pipinstallopencv-python安装完成后：需要到OpenCV官方GitHub下载人脸检测的分类器：https://github.com/opencv

第1次写博客格式啥的还不是很好，前期配置了OpenCv4.0，然后因为OpenCv自身的人脸检测功能速度相比于仕琪老师自己写的库而言更慢一点，然后又配置了一下于仕琪老师的库。

今天装OpenCV4.0来尝鲜新产品，结果由于之前是使用的OpenCV3.1，所以按照套路重新配置了环境和属性表，可是一直都报错LINK:fatalerrorLNK1104:无法打开文件“opencv_world310d.lib

Summary：一文读懂OpenCV4.0所有新特性Author：AmusiDate：2018-11-28微信公众号：CVergithub：https://github.com/amusi知乎专栏：https

知识点：像素值统计-最小(min)-最大(max)-均值(mean)-标准方差(standarddeviation)API知识点-最大最小值minMaxLoc-计算均值与标准方差meanStdDev#ifndefDAY10#defineDAY10#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;voidday10(){//读取一张灰度图像Mats

中，分析了OpenCV4.0之后不能使用LSD的原因。直到现在，我难受的无法入睡，一直在想怎么解决，我分析了好久想了几个路线。从github上找LSD作者源码，花点时间移植，修复部分细节bug。

之前已经完成了OpenCV4.0安装以及其他一些环境配置，详情见https://blog.csdn.net/u012180635/article/details/82143340OpenCV从RealSense

OpenCV4.0出来已经好一阵了，一直用老版本3.4，今天折腾一下这个新版的。

在C++中我们常用的二维码解析库是zbar和opencv4.0，前者效果更佳，后者刚刚面世。在Java中我们常用的是Zxing库来解析二维码，Zxing库的使用已经十分成熟了。

知识点：图像均值与高斯模糊：均值模糊，是卷积核的系数完全一致。上一节我们便实现了自定义版本的均值模糊与API版本的均值模糊；高斯模糊，考虑了中心像素距离的影响，对距离中心像素使用高斯分布公式生成不同的权重系数给卷积核，然后用此卷积核完成图像卷积得到输出结果就是图像高斯模糊之后的输出。相关API：voidGaussianBlur(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizeks

基于opencv4.0pyzbar和python实现二维码实时检测+定位1.写在前面opencv4.0终于发布了，以后应该视觉的项目都是基于opencv4.0版本的，所以现在也是升级到4.0版本，具体和

opencv下载首先，我们可以从官网下载与自己电脑操作系统对应的opencv版本官网地址大家可以根据自己的需求和习惯，选择适合自己的。在这里我选择Windows，下载，最终会下载一个EXE程序，load，选择安装路径等基本的操作就不详细介绍了。最终，我们会下载下图这些文件配置包含路径首先，打开vs，建立一个工程，2015和2017在建立工程上有所变化，15选择建立一个win32控制台应用程序，在向

C++使用opencv4.0调用tensorflow训练的ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型并进行物体识别安装所需软件/库Step0.确保已安装python或Anaconda3Step1

这篇博客是对之前博客《在win10下配置VS2017搭载OpenCV4.0》的补充，还没有配置好VS2017+OpenCV的小伙伴可以参考一下我之前的博客。一、为什么用CMake？

下载完成后，也没多想就直接编译安装，后来发现下载的居然是opencv4.0！？我在terminal中，切换到该opencv源码目录下，使用gitbranch命令行查看源码的分支，特么的居然

其实刚开始的时候是想用构建opencv环境的，下载的是opencv4.0版本，用于抓取一帧图像，期间参考了别人的方法，大家可以去他的博客里头去看看，觉得他的流程不错。

前言：不得不说网上搜到的垃圾配置方案真是多，基本上没几个能用的，东拼西凑花了一上午弄好了自己的环境opencv4.0下载，vs2019下载不说废话，直接上图干净利落1、创建新空白项目2、添加一个主文件3

VS2015和opencv4.0的安装与配置1.VS2015的下载与安装1.1VS2015下载1.2VS2015的安装1.3设置VS20152.openc4.0的下载与解压3.opencv的在VS2015

OpenCV4.0DNN-googleNetOpenCV4.0最近发布，其中一大亮点便是加入DNN；之前的文章中介绍了OpenCV4.0的编译，本系列就通过GoogleNet的demo来窥探OpenCV4.0

编译及环境搭建一、搭建准备二、编译步骤1、安装好Qt和CMake2、使用CMake编译三、编译contrib四、测试1、Qt工程2、结果注参考一、搭建准备1、IDE（1）在win10下使用Qt5.10.1（2）Qt安装包链接（3）鉴于网上安装教程很多，安装步骤见链接。2、OpenCV（1）点击4.0.0版本下载3、编译工具（1）CMake-gui，对应CMake下载链接（2）Qt中tool下的gc

项目源码detection的下载#安装opencv4.0及以上#安装cmake3.0以上版本gitclonehttps://github.com/ndrwk/detection.git有源码测试测试代码

起因我这个人喜欢没事就去招聘网站刷刷招聘信息，也不全是为了找工作，因为我个人觉得从招聘信息中，我可以了解到行业的大方向，了解现在市场上的用人单位都需要一个程序员具备什么样的素质和技能，程序员这个职业，一辈子都需要学习和进步，如果技术固步自封，不深入底层或者不拓展技术视野，那么成为一个十年开发一年经验的程序员就不远了，于是我打开了招聘网站，随便刷了刷就发现了问题。问题就是，对于初级程序员，市面上的公

在每次新建一个项目时总是出现debug模式为x86，但是opencv4.0仅支持x64，因此在需要调整为x64。

1、安装python3.6（1）进入python的windows的下载地址https://www.python.org/downloads/windows/选择：DownloadWindowsx86-64executableinstaller（2）选择custom安装好了，同时选中，AddPython3.6toPATH（3）点击next（4）记住，下面的选项全部选中好了（5）安装完毕（6）编写一行

运行环境visualstudio2017（2019也可）opencv3.4（410也可）xml文件从OpenCV目录里找C:\OpenCV4.0\opencv\sources\data\haarcascades

OpenCV4.0学习笔记（6）图像亮度与对比度的调整原理对于图像上的任意一点的像素f(x,y)应有g(x,y)=af(x,y)+b其中对于1.两图像像素点之间分别乘以系数a，导致两像素点像素值之间的差值增大

找了很久配置OpenCV4.0，网上的大神们有很多配置方法，但是我觉得OpenCV3版本可能跟4还是略有一点不同。我电脑里面很早就有VS2017，在下面就不介绍了，直接从OpenCV开始。

VS2019opencv配置(亲测可行)vs2019专业版、win1064位操作系统、opencv-4.0OpenCV4.0配置1、下载OpenCV4.0，官网为opencv.org2、安装opencv

编译OpenCV4.0源码之前写过几篇关于OpenCV的博客，都是基于openCV3.14写的，10月份OpenCV发布了4.0的bate版本，我就切换到4.0版本上来。

最近需要通过采集卡采集图像，想偷巧一点，就用OpenCV的VideoCapture的类来获取图像，通过网上找了一些例子尝试了一下，果然能获取到了。代码如下：#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){VideoCapturecap;cap.open(0);while(1){Matfra

SLAM十四讲第七讲orb_cv代码使用OpenCV4.0报错identifier“CV_LOAD_IMAGE_COLOR”isundefinedImread()函数在OpenCV中存在如下定义CV_EXPORTS_WMatimread

#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){VideoCapturecapture;capture.open("E:/openvinoR1/test_image_video/capture06.MP4");if(!capture.isOpened()){printf("cannotopencapture.

一、下载OpenCV4.0并安装①直接跳到官网https://opencv.org/下载；②这样下载比较慢。

1、第一步安装opencvsudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0-devpkg-configlibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-devsudoapt-getinstallpython-devpython-numpylibtbb2libtbb-devlibjp

一、前言及思路简析目前车牌识别系统在各小区门口随处可见，识别效果貌似都还可以。查阅资料后，发现整个过程又可以细化为车牌定位、畸变校正、车牌分割和内容识别四部分。本篇随笔主要介绍车牌定位及畸变校正两部分，在python环境下通过opencv实现。1.1车牌定位目前主流的车牌定位方法从大的方面来说可以分为两类：一种是基于车牌的背景颜色特征；另一种基于车牌的轮廓形状特征。基于颜色特征的又可分为两类：一种

参考https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/73823569修改#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;voidm_calibration(vector&FilesName,Sizeboard_size,Sizesquare_siz

为算法的硬件优化加速提供计算图支持Objdetect新增QR码的检测和解码实现了流行的KinectFusion算法非常高效且高质量的DIS密集光流算法已经从opencv_contrib转移到opencv/video模块二．Opencv4.0

太久没用ubuntu了，都忘了怎么用了。记录一下方便自己看。文章目录1.配置Opencv41.1更新库1.2下载Opencv1.3配置Opencv2.试用Opencv42.1第一个简单的Opencv程序1.配置Opencv4方法适用于opencv所有版本1.1更新库Ctrl+Alt+T呼出终端，输入：sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallbuild-essentia

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术前几天OpenCV4.0-Alpha发布，其中新增实例分割MaskRCNN模型是这次发布的亮点之一。图像实例分割即将图像中目标检测出来并进行像素级分割。昨天learnopencv.com博主SatyaMallick发表博文，详述了使用新版OpenCV加载TensorFlowObjectDetectionModelZone中的MaskRCNN模型实现目标

1、下载python3.7.1（1）从以下地址下载：https://www.python.org/downloads/release/python-371/下载win64位的（2）选择addtopath，选择customizeinstallation（3）安装的内容都选上（4）点击disablepathlengthlimit比较好一些（5）安装完毕（6）编写一行代码看看正确否2、安装NUMPY（1

python3.6.73.6.7是我安装时最新版本sudoapt-getinstallpython3之后用命令，如果文件为abc.py,则使用python3abc.pymxnet网上很多教程安装mxnet非常复杂，其实下面这个命令足矣。（已多次安装）pipinstallmxnet这是之前写的一个说明，https://blog.csdn.net/YeziTong/article/details/85

VS2015+OpenCV4.2.0使用stitch函数实现四图拼接使用平台：VS2015+OpenCV4.2.0网上见到的教程用的都是OpenCV4.0以下的，然而在新的版本的OpenCV拼接函数有点不一样

在尝试了三个版本之后决定最终用opencv4.0的版本。

darknet最好使用OpenCV3.3版本，OpenCV4.0以上会有各种错误，尚未跑通（darknetissue中有相关讨论，可以参考，需要更改C++11和opencv相关选项）。

https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLogOpenCVChangeLogsversion:4.0.04.0.0-alpha:September,20184.0.0-beta:October,2018WearemovingtowardsOpenCV4.0gold.Hereiswhat'snewinOpenCV4.0alpha/beta:OpenCV

本文主要解决编译orb_slam的过程中出现的一些问题，且如何将opencv的版本替换成opencv4.0以上的版本。