8对数极坐标函数logPolar（OpenCV3.X新特性）voidlogPolar(src,dst,Point2fcenter,doubleM,intflags)src:输入图像矩阵dst:输出图像矩阵

文章目录1.整体架构1.1OpenCV3.01.2Opencv4.xX.Opencvcheatsheet（小抄）1.整体架构1.1OpenCV3.0对于Opencv3.x版本，网上最常见的图，图自OpenCVTutorial-Itseez

环境条件，首先需要安装opencv3.x版本，这个opencv是在执行testbench的时候才有用，个人理解就是能够生成处理后的图片，方便对比处理效果。不安装并不影响生成RTLkernel。

1.SVM介绍占个坑，以后再说2.OpenCV3.x下SVM接口介绍官方文档OpenCV3.x与OpenCV2.x中SVM的接口有了很大变化，在接口上使用了虚函数取代以前的定义。

1.问题描述：在ubuntu系统中，把opencv3.x升级到opencv4之后，自己的c++代码编译出现下面问题：lpr_chinese_det.cpp:8:10:fatalerror:opencv2

在使用sift算法做匹配时，编译报错：fatalerror:opencv2/nonfree/nonfree.hpp:没有那个文件或目录#include上网查阅，基本都在说下载opencv-nonfree：sudoapt-getupdatesudoadd-apt-repository--yesppa:xqms/opencv-nonfreesudoapt-getupdatesudoapt-getins

安装方法见：关于运行DynaSLAM源码这档子事(OpenCV3.x版)论文笔记见：论文笔记-DynaSLAM:Tracking,MappingandInpaintinginDynamicScenes如果有什么不同的理解

该操作可以大幅度提高人脸识别的准确率与稳定性，但是早期的OpenCV版本不支持人脸Landmark检测，因此一般都是通过对人脸进行分割，然后通过角点检测来寻找眼睛两个角点，连线之后根据它们有水平线的角度，旋转实现人脸对齐之后在提取人脸区域，OpenCV3

网上解决方案大概是这两种，但是num_worker变成0训练效率降低很多主要原因我猜想是在dataloader里使用了opencv占用内存较大原来的opencv是安装python的时候自己安装好的，尝试升级opencv3

在opencv3.x以后的版本中，ocl模块进行了重构，无需专门调用ocl模块中的算法，也无需定义HAVE_OPE

这篇记录是对于OpenCV3.x的版本的！对于3.x的版本的修改在第四大点，前面都是通用的部分。

文件交互cp指令cpMakefile.config/mntcp/mnt/Makefile.configMakefile.config报错cannotfind-lopencv_imgcodecs显而易见缺少opencv3

OpenCV3.x与之前版本的不同1）以C++风格API为主，C风格的API最终可能会取消。2）C++API更加简洁，引入很多C++面向对象的特性3）算法都将继承自cv::Algorithm接口。

opencv3.x代码结构OpenCV3.x与之前版本的不同1）以C++风格API为主，C风格的API最终可能会取消。

：caffe环境配置第二篇前面已经配置好了，ubuntu下的GPU版本的caffe的环境，就差opencv2.4.10，上一篇已经讲了，为了保持原生态和兼容性，选择了opencv2.4.10，以前知道opencv3

在vscode中使用opencv2.4.12，在已安装opencv3.x的情况下之前我们讲了如何编译opencv2.4.12的方法，本文讲如何在vscode中使用opencv2412。

UMat对象起源OpenCV3中引入了一个新的图像容器对象UMat，它跟Mat有着多数相似的功能和相同的API函数，但是代表的意义却太不一样。要说到UMat对象的来龙去脉，必须首先从OpenCL来开始说，OpenCL是一个面向异构系统通用的并行编程标准，这个标准最早是苹果公司提出，后来变成了一个国际标准，目的是通过它开发通用的GPU计算软件，中国的华为是该标准的成员之一。说的直白点就是如果CPU或

此外，还需要一下依赖库eigenopencvceres其中eigen与opencv已经装好（注意版本，eigen3.3.3，opencv3.x，不建议过高），因此我直接跳到安装ceres的步骤ceres

在之前的版本(Opencv3.x)个人感觉其实现效果不理想，于是自己写了一遍，效果比OpenCV好。今天与OpenCV460比发现效果却比不过460的实现。这里直接附上代码。

详细指令步骤可以参考下面这位老哥的博客：JetsonXavierNX安装opencv3.x

OpenCV3.x版本，增加了DNN模块，支持直接载入深度学习框架训练好的模型。如何往模型中传入数据，这就要查看blogFromImage()函数。

目录一、安装opencv1、前置安装条件2.安装环境3.下载opencv3.4.114.解压安装包5.开始安装6.检查是否安装成功二、显示图片和播放视频1、显示图片2、播放视频三、打开摄像头并显示图像1.虚拟机获取摄像头权限四、问题回答1.问题一问题二五、总结参考资料一、安装opencv1、前置安装条件开始安装opencv前，必须安装，否则后续安装出错sudoapt-getinstallbuild

坑1：第三方算法已经不在opencv3.x的主版本中，只有2.x才有，3.x版本必须安装配置contrib，需要下载对应的opencv源码，contrib源码，CMake自己编译对应的版本。

1.错误描述：使用OpenCV3.X进行特征检测类算法实现，使用SIFT、SURF、ORB算法函数进行例程学习改进时，参考学习别人的例程时，经常出现错误提示：未声明的标识符：SurfFeatureDetector

文章目录前言一、写在前面重要的事二、正文1.安装步骤2.编译及配置总结前言在学习OpenCV特征检测与匹配时，因为OpenCV3.x版本将SIFT、SURF、ORB算子等的源代码从官方发行的基础版移除，

最关键的不同在于OpenCV3.x的

o任务1：Anaconda3、scikit-learn、OpenCV3.X、PyTorch1.8.X、torchvision0.9.X库的安装与配置。

1、找到自己当时解压后的opencv3.X源码，当时编译时自己新建了一个build文件夹，编译后的文件都放在这个文件夹里面，所以进到该文件夹中，开始操作。

vs2010以前的下载opencv2.x就好了，更高版本的vs可以体验opencv3.x，自己cmake一下也是可以跨版本使用的，然而何必那么麻烦呢==当你需

一、原理参考大神的博客，介绍的非常详细SIFT算法详解二、函数介绍opencv3.x中的部分函数有改变：SIFT、SURF等都在cv.xfeatures2d模块中函数sift.detect()可以在图像中找到关键点

OpenCV3.x与之前版本的不同1）以C++风格API为主，C风格的API最终可能会取消。2）C++API更加简洁，引入很多C++面向对象的特性3）算法都将继承自cv::Algorithm接口。

切记：1、安装iai-kinect之前最好安装opencv,但是一定要注意版本，可以安装OpenCV2.X，不要安装OpenCV3.X（注意：Op

OpenCV4..1.2在macOS中安装后，文件目录已和OpenCV3.X不同。

问题没解决前环境配置：Anaconda2（Python2.7.15）、opencv3.20问题1：AttributeError:'module'objecthasnoattribute'SIFT'或'SURF'原因：opencv3

本文链接：https://blog.csdn.net/kekong0713/article/details/527982591.新版本的opencv3.X系列在提升稳定性的同时也砍掉了一些常用的函数库，

opencv3.x中部分函数有改变：1.SIFT：可以采用help(cv2.xfeatures2d)查询2.drawKeypoints：同样采用help()方法查询opencv3版本sift,surf及其他不稳定的算法函数都放在

代码环境：Windows10，python3.6，opencv3.x，tensorflow-gpu，face-net的mtcnn模块mtcnn代码下载：https://github.com/davidsandberg

可以说OpenCVC++SDK可以做到绝大多数事情，在OpenCV3.x版本上用Java都可以完成，这样就为很多Java开发者学习O

其它版本的VS也可以按照以下步骤设置，OpenCV3.X和4.X好像没那么麻烦，请参考其它博客。

#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//用voidglob(Stringpattern,std::vector&result,boolrecursive=false);当recursive为false时，仅仅遍历指定文件夹内符合模式的文件，当recursive为true时，会同时遍历指定文件夹的子文件夹//pat

对于OpenCV-Python，OpenCV2.x和OpenCV3.x的函数使用方式有很大不同。网上很多教程都还是基于OpenCV2.x，此版本已经逐渐被弃用。

opencv3.x基础—774人已学习课程介绍介绍opencv框架结构；利用cmake和opencv源码编译自己能用的opencv库；介绍初级opencv常用的数据类型和一些基本API函数。

IDE：vs2015依赖项：opencv3.x一.对图像做中值滤波opencv现成的函数cv::Matsrc1=imread("test1.png");cv::MatsrcGray;//转换为二值图像cvtColor

目前网络上，使用opencv和MFC显示图片的方法大致分为以下几种：1：将opencv的显示对话框嵌入到MFC窗口2：使用CvvImage类显示图片3：自己写代码将Mat结构转换为CImage结构方法1过于取巧，缺陷明显。方法2需要将opencv自2.x起就弃用的CvvImage类导入工程。方法3比较复杂，看他们的代码好像还要循环拷贝图像数据。今天给大家介绍另外一种方法，是用google在国外网站

在比较早的opencv版本中，设置视频编码格式用的方法是：fourcc=cv2.cv.FOURCC(*'XVID')而在opencv3.x版本中，该方式已弃用，如果使用会报如下错误：AttributeError

上一篇讲到如何在Unity中识别人脸位置但是不能区分id，本文将说明如何通过自定义训练的方式，实现识别不同的人脸，也就是能够区分出张三是张三，李四是李四核心思想，就是利用opencv3.x自带的工具：opencv_createsamples.exeopencv_traincascade.exe

__version__python中使用的opencv版本被系统变量PYTHONPATH控制着，可以在终端echo一下如果要使用opencv3.x的版本，用vi或gedit打开home目录下的.bashrc

因为人脸模型训练模块在opencv_contrib模块中，而在opencv2.x版本中是有这个模块的，但考虑到此模块的不稳定性，opencv3.x版本将此模块去掉了，所以若需要应用opencv_contrib

#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//用voidglob(Stringpattern,std::vector&result,boolrecursive=false);当recursive为false时，仅仅遍历指定文件夹内符合模式的文件，当recursive为true时，会同时遍历指定文件夹的子文件夹//pat

cv2.xfeatures2d找不到Opencv3.0-moduleobjecthasnoattribute‘xfeatures2d’本人使用环境：OpenCV3.4.0Python3.5cv2.__version__查看opencv版本号开始安装opencv是通过：sudopython3-mpipinstallopencv-pythonxfeatures2d目前在opencv-contrib可以