参考blog:https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/79411767直接进行,完全没问题sudoapt-getinstallbuild-essentiallibgtk2.0-devlibavcodec-devlibavformat-devlibjpeg.devlibtiff4.devlibswscale-devlibjasper-devm

背景ubuntu18.04是科学计算常用的系统，opencv3.4是视觉领域常用的依赖库，本文描述系统安装opencv的过程。

注意你要是“源码编译”装过别的版本的opencv4尽量重刷一下系统在按照本教程安装，nvidia自带的OPENCV可以直接覆盖不用删除，删文件太累了对于我小白！opencv/opencvat3.4(github.com)下载地址sudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0-devpkg-configliba

我刷机的系统是Jetpack4.5.1，默认已经安装了opencv4.4.1，为了重新安装opencv我先卸载掉默认安装的opencv。nvidia@nvidia-desktop:~$sudoaptpurgelibopencv*再来看一下，opencv已经被完全卸载了。接下来就简单了，直接用热心人士直接写好的脚本进行安装，哈哈。https://github.com/jetsonhacks/buil

目录1安装教程（本教程参考网络课程资料）1.1安装前准备1.2安装Pangolin(建议源码安装)1.3安装OpenCV3.4(建议源码安装)1.4安装Eigen3.3.7(建议源码安装)1.5安装运行

目录1、安装依赖项2、源码安装3、使用cmakegui编译3、自定义安装4、路径配置4.1、设置扫描路径4.2、设置python环境变量4.3、添加Lib添加进环境变量5、验证6、卸载系统环境：ubuntu18.04、opencv3.4.9。不使用cuda、dnn、opencv_contrib，完整安装、配置环境变量的验证过程。1、安装依赖项step1、cmakegccg++等系统工具sudoap

图像拼接|OpenCV3.4stitching源码分析（一）续前言OpenCV与VLFeat的SIFT实现之对比opencvvlfeat参考前言图像拼接|——OpenCV3.4stitching模块分析（一）续上一篇讲了OpenCV几种特征检测方法，其中默认的是surf算法，但个人感觉sift效果更好一些。实际上在很多计算机视觉项目中，特征检测更多使用的是vlfeat的sift实现，下面我们就来看

Opencv3.4对于ffmpeg支持的版本比较低，我这里选用ffmpeg4.5(.

前言OpenCV3.3正式发布后，对深度学习（dnn模块）提供了更好的支持，dnn模块目前支持Caffe、TensorFlow、Torch、PyTorch等深度学习框架。另外，新版本中使用预训练深度学习模型的API同时兼容C++和Python，让系列操作变得非常简便从硬盘加载模型；对输入图像进行预处理；将图像输入网络，获取输出的分类。当然，我们不能、也不该用OpenCV训练深度学习模型，但这个新版

很通俗的来说，haar算法计算特征就是用一块区域内黑色的值减去白色的值。但是一张图片像素点是非常多的，如果用普通的方法去计算一块区域的值，效率相当低下。这里有一种加速计算的方法--积分图：定义如下：（维基百科贴过来的“—”）积分图每一点（x，y）都是这个点对应左上角区域所有值的和并且只需要遍历一遍图像就可得到积分图。而对于任意一点(x,y)积分图可这样计算I(x,y)=i(x,y)+I(x-1,y

按照网上的办法，在QT中pro文件末尾添加以下代码来引入OpenCV的库和头文件：INCLUDEPATH+=D:\OpenCV3.4\opencv\build_mingw\install\x64\mingw

文章目录运行结果编译文件源码解读模糊运行结果读取原始图像为图像添加椒盐噪声为图像添加高斯噪声中值滤波双边滤波编译文件#ubuntu16.04cmake_minimum_required(VERSION2.8)project(imageBasics)set(CMAKE_BUILD_TYPE"Debug")#添加c++11标准支持set(CMAKE_CXX_FLAGS"-std=c++11-O2")#

文章目录运行结果编译文件源码解读多通道图像混合图像混合和同时显示多张图像图像混合两张图像叠加控件调整透明度运行结果编译文件cmake_minimum_required(VERSION2.8)project(imageBasics)set(CMAKE_BUILD_TYPE"Debug")#添加c++11标准支持set(CMAKE_CXX_FLAGS"-std=c++11-O2")#寻找OpenCV库

文章目录运行结果编译源码源码解读运行结果整个SLAM问题的核心就是求变换矩阵（旋转矩阵+平移向量）编译源码cmake_minimum_required(VERSION2.8)project(imageBasics)set(CMAKE_BUILD_TYPE"Debug")#添加c++11标准支持set(CMAKE_CXX_FLAGS"-std=c++11-O2")#寻找OpenCV库find_pac

文章目录运行结果算法原理Mat表示图像图像指针与矩阵格式转换：Mat转uchar*及uchar*转Mat代码实现编译文件源码详解指针访问像素生成透明图像运行结果算法原理图中红点的坐标是（2，1）还是（1，2）答案是（2，1）！为什么？看清了我问的是坐标！！不是行列！！那么（2，1）和（1，2）究竟有什么不同？（2，1）表示的是红点的坐标，就是红点的x坐标是2，y坐标是1。（1，2）表示的是红点的行

这篇博客将介绍如何使用Python，OpenCV的内置对象跟踪器进行对象跟踪（单目标追踪）；并将简单介绍OpenCV库中内置的八种对象跟踪算法（截至OpenCV3.4），包括：CSRT、KCF、Boosting

先下载好opencv3.4.1+VTK7.1+PCL1.8.1安装包。点击此处下载安装包一定要依次执行下面安装命令，不包括删除命令一、安装opencv：1、解压opencv进入解压后目录文件夹，打开终端：mkdirbuildcdbuild或自行创建build文件夹2、安装依赖库sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallcmakesudoapt-getinstallbui

文章目录前言一、使用VMware安装ubuntu16.04二、LINUX基本指令1.LINUX简单介绍2.基本指令三、配置GCC1.GCC简介2.安装GCC3.安装并不同的GCC版本4.GCC基本命令四、配置qtcreator1.为什么选择qtcreator2.安装qtcreator3.使用qtcreator配置C++运行环境五、配置Opencv1.下载opencv2.安装opencv3.测试六、

Ubuntu18下OpenCV3.4的安装与使用示例安装环境：VirtualBox虚拟机Ubuntu18.04系统OpenCV版本：3.4.14本机环境：Windows10文章目录Ubuntu18下OpenCV3.4

下文中如果出现文档与图片不相符的情况，请以文档为准。如果当中安装的一些库不明白是干嘛的，请参考这篇博客https://blog.csdn.net/hjxu2016/article/details/823904341.去官网下载opencv，在本教程中选用的时opencv3.4.0，其他版本的配置方法异曲同工。下载链接http://opencv.org/releases.html，选择sources

关注公众号，点击底部菜单更新列表初学者必读致初学者-如何学习OpenCV图像处理开发者必读OpenCV框架介绍OpenCV3.4发布啦！

jetsonxaviernx自带的opencv版本是4.1，有的时候，我们需要3.x版本的opencv，这时候就需要我们自己编译opencv。脚本如下：set-efolder=${HOME}/srcmkdir-p$folderecho"**Purgeoldopencvinstallation"sudoapt-getpurge-ylibopencv*echo"**Installrequirement

下载：本机环境win10，python3.6.4，opencv3.4在cpython官网下载cpython的python3.6发行版：https://www.python.org/downloads/release

//---------------------------【腐蚀操作】------------------------------------------//---------------------------------------------------------------------------------------#include//opencvhighgui模块头文件#inclu

conan上传库操作：这边以上传opencv3.4.0为例：conan用户名zhangsanconan仓库名sen创建opencv3.4目录分别将opencv的include,lib拷贝到所创建的目录opencv3.4

掌握使用YOLOv4进行人脸口罩佩戴检测(识别)的方法课程演示环境：Windows10；CUDA10.2;cuDNN7.6.5;Python3.7;VisualStudio2019;OpenCV3.4课程链接

https://pan.baidu.com/s/1wgwdpSdhggA6e5gIh00cOA提取码:4j7k下载后我们解压这个文件：OpenCV+dll，会出现两个文件四个文件2，我们在D盘新建一个名字为opencv3.4

由于初学opencv，踩了一些坑，现贴出来分享分享，让大家少走弯路。opencv_traincascade.exe是新版opencv带的，包含了haar，LBP，Hog三种特征值训练方法。之前老的版本opencv_haartraining集成在这里边了。做人脸识别有三个步骤：1、正负样本采集和生成描述文件。使用dir/b>neg.txt生成负样本描述文件使用dir/b>pos.txt生成正样本描述

OpenCV3.4stitching源码分析（一）前言特征点检测源码应用前言图像拼接|——OpenCV3.4stitching模块分析（一）特征点检测参考opencv_赵春江的专栏_zhaocj-CSDN博客特征点检测OpenCV3.4

更新使用opencv3.4版本的时候把vs弄坏了，以下是处理过程，可以先看总结再看过程Vs出错（发生一个或多个错误）2018.1.18卸载中选择修复修复之后还是不行，于是加载了更新（其实并不需要）网上说把

本人一直是使用Opencv等图像库进行图像处理，Opencv3.4以后直接把DNN的部份加入到了标准库里面直接使用，因此与Tensorflow结合就更加方便了，在进行图像识别的应用场景也更加地方便。

本人使用的是GTX1050Ti，cuda11.0，opencv3.4，vs2019编译darknet：解决方法：右击项目–>属性–>CUDAC/C++-->Device修改CodeGeneration

以前使用的jectpack3.3，上次搞Isaac就装成了jetpack4.2.2，我以前编译了tx2+cuda9的opencv版本，但是直接拿到1804下不能用，由于编译器的版本不对，所以就得重新编译了主要参考https://github.com/jetsonhacks/buildOpenCVTX2编译过程中会出一些错误，记录在下面libGL.so的错误，脚本里面有一个建立软连接，1804不需要

目前是Xcode9.2，OpenCV3.4。未来的朋友请注意版本。应用SIFT啊SURF啥的算法的朋友可能需要用到opencv里的module。至于如何配置Opencv在我的文章里有介绍。

形态学操作常常用在二值化的图像，和灰度图像中，直接用在三通道的彩色图像中效果不明显，因此可将其二值化。开操作open：先腐蚀后膨胀。假设背景为黑色，可以把前景离散的小对象去掉。闭操作close：先膨胀后腐蚀。假设背景为黑色，可以填充前景里的小洞。Matkernel=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(7,7));//设置核morphologyEx(src,d

1.下载相应的库opencv3.4和opencv_contrib下载地址：https://github.com/opencvCMake下载地址：https://cmake.org/download/2.

踩坑opencv3.4官方例子量图片匹配img3=cv.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,matches[:10],flags=2)，第六个函数outimg官方没有，很多书也是复制粘贴并没有实际操作会报错

一直用VS2010，最近开始使用opencv，但是最新的opencv3.4好像只有VC14的版本，不想换VS版本了，所以选择了比较老的opencv2.4.10。

安卓javac++视频实时传输要做一个视频实时传输并别图像追踪识别的项目。本项目先采用TCP建立链接，然后在用UDP实时传输，用压缩图像帧内为JPEG的方式，加快传输速率。下图是转的。。。我采用的是第五种方案，为了牺牲了流量（局域网不怕），选了高FPS的。安卓代码参考的别人的参考这里publicclassMainActivityextendsAppCompatActivityimplementsS

实验环境：Ubuntu16.04,NvidiaK40,CUDA9.0,OpenCV3.4,FFmepg3.3.1,IntelE5-2630v32.4GHz首先需要安装CUDA，安装过程请参考NVIDIA

记opencv3.4环境下OCR识别使用到的图像增强算法黑色增强voidfilteredblack(constMat&inputImage){MathsvImage;Matjiangzao,jiangzao2

文章目录1.安装软件包2.下载源码3.配置cmake4.编译源码5.参考链接本文主要介绍在Ubuntu16.04.4(虚拟机)下安装OpenCV3.4的过程1.安装软件包输入以下命令sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0

opencv3.4编译安装Pre.前期准备下载OpenCV源码包进入OpenCV官方下载页面https://opencv.org/releases.html选择Sources类型下载（这里以Opencv3.4.0

foundIntelIPP(ICVversion):2017.0.3[2017.0.3]at:D:/opencv/opencv_3_4_0/opencv/my_build/3rdparty/ippicv/ippicv_winfoundIntelIPPIWsources:2017.0.3at:D:/opencv/opencv_3_4_0/opencv/my_build/3rdparty/ippicv

CMake官网下载最新版cmakeOpencv官网下载2.4.13.6版本的sources源码压缩包按照OpenCV3.4源码编译打开工程代码，选择工程文件夹，以及编译后新建文件夹，Configure+

1安装opencv说明本文安装参考https://blog.csdn.net/public669/article/details/99044895由于当时没有截图就转载了其内容，也可以直接看他的内容，记录下来只为以后自己需要的时候方便。安装cmakesudoapt-getinstallcmake安装需要的依赖环境sudoapt-getinstallbuild-essentiallibgtk2.0-

1:下载源码opencv3.4,解压源码后，在解压后的目录中创建build文件夹，cdbuild2:安装依赖包sudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0

1.安装Qt在Ubuntu下安装qt非常简单，可以参考下面的安装方法：https://blog.csdn.net/wuweifeng_2017/article/details/783222492.安装opencv3.4

要强调的是现在最新的版本是OpenCV3.4.2，然而看github上面说OpenCV3.4

caffe-ssd的路径为/home/zhai/experiment/caffe-ssd-master/caffe首先说下环境：ubuntu16.04，cuda9，cudnn7.5，python2.7.12，opencv3.4