1.Ubuntu18.04 安装 c++版本Opencv3.4+opencv_contrib-3.4 全过程
2.OpenCV下载和安装(包含所有平台)!
3.MacBook(m1)源码编译opencv
4.OpenCV安装教程(全网最细,源码小白直接上手!网站!源码!网站)
5.概述在Linux下编译安装OpenCV的源码步骤
6.opencv4.5.4安装(CPU和GPU两种版本)
Ubuntu18.04 安装 c++版本Opencv3.4+opencv_contrib-3.4 全过程
为了进行目标跟踪程序的开发,我需要在Ubuntu .上安装C++版本的网站趣兔商城源码OpenCV 3.4和opencv_contrib-3.4,这个过程涉及手动下载和编译,源码相对Python版本的网站安装更为复杂。我将分享自己经历的源码完整安装步骤,希望能帮助到有需要的网站朋友。步骤一:安装依赖
首先,源码确保你的网站系统已安装必要的基础依赖,例如CMake、源码Git、网站cmake3、源码build-essential等。你可以使用apt-get或sudo命令来安装。步骤二:下载源码
从GitHub获取最新版本的opencv-3.4和opencv_contrib-3.4:opencv-3.4:访问/opencv/opencv/releases,下载对应版本的opencv-3.4.zip
opencv_contrib-3.4:同样在GitHub上找到/opencv/opencv_contrib/releases,下载opencv_contrib-3.4.zip
确保两个版本要保持一致。步骤三:解压缩并准备编译
将两个zip文件解压缩到同一文件夹,opencv_contrib-3.4文件夹放入opencv-3.4文件夹中。步骤四:编译OpenCV
进入opencv-3.4目录,创建build文件夹,然后执行以下编译命令,这里可以使用-D选项自定义编译参数,具体含义请参考官方文档。 命令示例:`cmake -DWITH_opencv_contrib=ON ..`(注意添加对应选项) 编译时,贵阳到深圳源码指定线程数(例如),可以使用`nproc`命令查看。执行`make -j`开始编译。步骤五:配置环境变量
编译完成后,执行`make install`安装OpenCV。接下来,编辑系统环境变量,添加以下内容: (此处省略环境变量设置的具体代码,直接执行`source /path/to/opencv-build/installation/setup_path.sh`来更新环境变量)步骤六:测试安装
最后,验证安装是否成功,运行`pkg-config --modversion opencv`,如果显示OpenCV的版本号,说明安装已成功。OpenCV下载和安装(包含所有平台)!
在 OpenCV 的官方网站上,可以下载其最新完整版本以及多数 release 版本的源码。如今,OpenCV 使用 Git 进行版本管理,同时也利用 Cmake 进行工程构建。
在 Windows 中,可通过下载 EXE 文件,该文件会将预编译好的 OpenCV 解压到本地,适配不同版本的 Visual Studio。然而,Windows 缺乏包含 debug 版本库的预编译版本,因此需要在项目启动前手动编译。需额外设置环境变量 OPENCV_DIR,通过 `setx` 命令将其路径设置为 `D:\OpenCV\Build\x\vc`。意见调查源码静态链接 OpenCV 仅需此步,若需动态链接库(DLL),需确保编译器能访问 `%OPENCV_DIR%\bin`。针对 Windows ,可于系统属性 -> 环境变量中添加 `%OPENCV_DIR%\bin` 到 path 变量。
使用源代码进行 OpenCV 编译,步骤包括运行 CMake GUI,设置 OpenCV 源码目录以及构建目标文件夹,配置编译器(或选择 MinGW 构建文件),使用 Visual Studio 打开生成的解决方案进行编译。Linux 环境下,需准备 GCC、GLIBC、GTK+ 2.x或更高版本、cmake、libtbb等库,下载源代码后通过 `./configure --enable-shared`、`make`、`sudo make install` 进行编译。
注意在 Ubuntu、Debian、SuSE等 Linux 发行版中,可能提供内置 OpenCV,否则需使用源代码安装,安装要求包括 Python 2.6 或更高版本、NumPy、ffmpeg 的旅游订房源码 libav* 库与头文件等。Linux 与 Windows 类似,CMake 配置允许自定义构建选项,如构建指定例子、增加 Python 支持或启用 CUDA 功能。当编译完成时,文件将安装在指定目录,利用 IPP 进行加速,除非通过 CMake 指令明确禁用。
Mac 系统安装 OpenCV 类似于 Linux,Xcode 提供了构建和调试所需的大多数工具。Mac 默认采用 Cocoa 替代 GTK+、QTKit 替代 ffmpeg、GDC 替代 TBB 和 OpenMP。从 GitHub 的 OpenCV Git 仓库下载最新版本,Linux 用户可执行 `git clone /opencv/opencv.git`。在编程路上,不断进阶与探索是值得的。
MacBook(m1)源码编译opencv
首先,从GitHub上获取OpenCV的源代码是实现MacBook (m1)本地编译的关键步骤。你可以通过运行以下命令来拉取最新版本:
bash
git clone /opencvopencv.git
如果你想锁定特定的版本,比如2.1分支,可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的版本号:
bash
git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git
接下来,为了进行编译,你需要准备一个专门的构建目录,这可以通过以下命令创建:
bash
mkdir opencv_build
cd opencv_build
然后,运行CMake来配置编译环境:
bash
cmake ..
配置完成后,开始编译安装过程:
bash
make
sudo make install
整个过程涉及到了从GitHub获取源代码、狗头打赏源码创建编译目录、配置CMake并执行编译和安装。最后,务必确认你的目录结构包括了源代码、构建目录以及安装后的文件。
OpenCV安装教程(全网最细,小白直接上手!!!)
OpenCV是用于计算机视觉的库,适用于Python、Ruby和MATLAB。在VSLAM技术研究中,经常需要在Ubuntu系统上安装不同版本的OpenCV。以下为OpenCV3.3.1版本在Ubuntu系统下的安装教程,适合初学者。
一、下载OpenCV源码
欲安装OpenCV3.3.1版本,可关注公众号「3D视觉工坊」,在后台回复「OpenCV3.3.1_linux」获取安装包下载链接。
二、检查已安装的OpenCV版本
在终端输入命令`pkg-config --modversion opencv`查看当前安装的OpenCV版本。
三、安装OpenCV
下载并解压OpenCV3.3.1的源码安装包后,执行如下命令进行安装,安装路径为`/home/yongqi/workspace/2_ProgramFiles/OpenCV3.3.1`。
四、配置OpenCV环境
配置OpenCV的lib路径,以完成环境设置。
五、测试OpenCV版本
完成配置后,系统显示的OpenCV版本应为3.3.1。
六、学习OpenCV
提供一份包含G资料的《人工智能自学视频》资料包,内容包括人工智能基础入门、AI框架实战、图像识别、OpenCV、机器学习等,以及国内外知名资源、AI论文等。
资料在网盘中整理整齐,欢迎下载!分享给有需要的伙伴。如果需要使用OpenCV2.4.9版本,只需调整第四步的pkgconfig路径即可。
概述在Linux下编译安装OpenCV的步骤
OpenCV是一个计算机视觉库,支持Windows、Linux、MacOS等操作系统。在Linux环境中安装OpenCV主要涉及源码编译。官网的下载链接为opencv.org/releases.htm...
选择最新版本3.2.0,Linux用户需下载zip格式源码。安装所需的软件包包括GCC 4.4.x或更高版本,CMake 2.8.7或更高,Git,GTK+2.x或更高(包括headers),pkg-config,Python 2.6或更高版本及Numpy 1.5或更高版本的开发包,ffmpeg或libav的开发包:libavcodec-dev,libavformat-dev,libswscale-dev。可选包有libtbb2和libtbb-dev,libdc 2.x,libjpeg-dev,libpng-dev,libtiff-dev,libjasper-dev,libdc--dev,CUDA Toolkit 6.5或更高版本。这些包通过apt-get命令直接安装,打开终端,输入相关命令即可。安装完毕后,在解压后的opencv-XXX目录内建立build文件夹,编译的makefiles、project files、object files和output files存放于此。
开始编译,只需三行命令:配置、build和安装。配置命令为:$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 。。参数CMAKE_BUILD_TYPE表示构建类型,有Release和Debug两种;CMAKE_INSTALL_PREFIX指定安装目录,一般为/usr/local。可选参数包括BUILD_DOCS和BUILD_EXAMPLES,前者构建文档,后者构建所有示例。若配置命令无法执行,去掉-D后面的空格。build命令为:make -j7,使用7个线程加速编译。安装命令为:sudo make install。
至此,Linux环境下成功安装OpenCV。为了验证Python环境中的使用情况,可以尝试运行一段代码:读取并显示。代码如下:import cv2image = cv2.imread(“logo.png”, 1)cv2.imshow(“Hello, world!”, image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()若在运行时遇到错误,请检查路径是否改为绝对路径。成功运行后,将看到显示的。
opencv4.5.4安装(CPU和GPU两种版本)
安装OpenCV 4.5.4,支持CPU和GPU版本,你需要遵循以下步骤:
1. 首先,检查是否有cmake和make工具,然后安装必要的依赖,如sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev等。
2. 如果遇到与nvidia相关的依赖库问题,如找不到libavcodec-dev,需要更换nvidia源。参考NVIDIA Developer Forums的说明,备份并替换原有的apt源列表。
3. 访问opencv.org/releases/,下载opencv4.5.4和opencv_contrib4.5.4的源代码包。
4. 解压下载的文件,将opencv_contrib放入opencv目录中,然后在build目录下运行cmake命令,指定相关选项,如WITH_FFMPEG、CUDA相关设置等。
5. 若编译时遇到ffmpeg链接问题,根据博客《OpenCV结合CUVIDEC解码视频流》的建议,可能需要安装ffmpeg和相关开发环境库,并将头文件适当地重定向。对于OpenCV 4.5.1,可能需要编译ffmpeg源代码以匹配。
6. 编译完成后,执行sudo make -j4,然后安装。将opencv4.pc文件复制到pkgconfig文件夹,并配置环境变量,包括LD_LIBRARY_PATH和PKG_CONFIG_PATH。
7. 测试安装通过pkg-config opencv4 --modversion,如果返回版本信息,安装成功。在opencv的示例目录下,运行cmake .,make,然后运行opencv_example来验证。
8. 最后,将OpenCV的bin、include、lib和share文件夹复制到你的项目第三方库目录中。
在整个过程中,记得解决特定问题,如cuDNN版本确认和环境变量设置等。如果遇到找不到库文件的情况,可以使用ldd命令或搜索库文件并添加到环境变量中。
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