1.OpenCV的源码编译
2.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
3.OpenCV:Mat源码解读
4.MacBook(m1)源码编译opencv
5.OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的文档系统镜像
6.OpenCV OpenCV 源码编译并实现 CUDA 加速 (Windows)

OpenCV的编译

       为获得OpenCV的完整功能和优化性能，自行编译是源码必不可少的。以下是文档Windows 环境下，使用Visual Studio 在x平台上编译OpenCV 4.2.0的源码步骤详解。

       首先，文档卡密系统下单系统源码你需要安装CMake和Doxygen工具。源码CMake是文档跨平台的构建工具，对于OpenCV源码的源码支持使其适用于不同平台。在cmake.org下载并安装cmake-3..0-win-x.msi，文档同时，源码Doxygen用于生成文档，文档可从stack.nl/~dimitri/doxygen下载最新版本。源码

       接着，文档从GitHub下载OpenCV 4.2.0的源码source.zip和opencv_contrib源码。将它们解压到同一文件夹中，准备后续编译。

       在CMake中，设置Visual Studio win为编译工具，然后配置源文件和目标目录。在配置过程中，CMake可能需要从网络下载某些文件，需要手动处理下载或下载失败的问题。重要的是，对编译选项进行调整，如设置BUILD_DOCS为TRUE以生成文档，BUILD_SHARED_LIBS为FALSE创建静态库，以及BUILD_opencv_world为TRUE打包库。jupyter notebook源码记得在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH中指定opencv_contrib的路径。

       生成的OpenCV工程文件（sln文件）可用于Visual Studio 打开，但鉴于工程庞大，建议仅编译Opencv_WORLD项目并生成Debug和Release版本的库，它们会存储在build/lib/debug和build/lib/release目录中，可供后续使用。

OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）

       OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的，特别针对ARM Neon架构，旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的魅力，揭示其独特的功能点，如accumulate函数的多变接口，包括square accumulate和addweight，后者展示了创新的处理策略。

       Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同，采用了seperateFilter算法，而非传统的O(1)复杂度，展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是，行方向移位求和和normalize系数的量化计算，都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节，不妨直接查看其源码，那里充满了值得学习的见解和实践经验。

       Carotene在指令处理上展现出了高效能，如一次性执行乘系数、c corba 源码类型转换和右移等操作，通过vqrdmulhq_s等矢量化指令，实现了寄存器数据的复用。对于边界处理，left_border通过set_lane技术轻松搞定，而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现，行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成，即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下，Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。

       在模糊处理上，GaussianBlur遵循Blur的优化思路，对gauss_kernel进行了量化。另外，还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子，它们巧妙地结合了neon指令和宏定义，为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计，充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。

       总的来说，Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源，无论是对于开发者还是对性能追求者来说，都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣，jts源码下载不要犹豫，立即投身于源码的世界，你会发现其中隐藏的无数精彩。

OpenCV:Mat源码解读

       OpenCV中的核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，我们可以了解到Mat如何管理内存、与Sub-mat的关系，以及如何支持不同数据类型。本文旨在提供对Mat类的深入理解，帮助你掌握Mat的内存管理机制、数据结构设计，以及Mat中数据类型的表示方式。通过本文，你将对Mat的基本构成有清晰的认识，并理解内存分配的策略。

       Mat类的实现类似于一个容器，主要构造和析构不同类型的Mat。Mat的内部数据存储在UMatData结构中，通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size（大小）和step（步长）组成，便于计算每个维度所需的内存空间。

       UMatData结构隐藏了内存配置的细节，而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的内存管理。以CPU的底层实现为例，这里仅展示其基本架构。理解了这些，免费源码交易Mat的基本构造就有了基础概念。

       Mat的类型设计是其独特之处，用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示，如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型，如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中，depth用低5位表示，其余位用于通道数。

       通过实际数据类型的例子，如通道的8U类型m0和其子Matm2，可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化，以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化，而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。

       最后，Mat的高效使用不仅依赖于基础计算，MatExpr起到了桥梁作用，它向上简化接口，向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性，你将能够更有效地利用OpenCV的Mat进行数据处理。

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、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（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的系统镜像

       本文提供了一套简洁明了的OpenCV安装教程，旨在帮助开发者实现一次成功安装。首先，选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台，并建议更换源至清华源，以确保下载过程顺利，避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。对于远程操作需求，外接屏幕或使用VNC远程连接是可行方案，同时通过tee命令记录编译过程，以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。

       安装系统镜像，完成OpenCV安装后，生成的镜像文件大小仅4.G，压缩后为2.G，直接烧录至TF卡即可使用。该系统已预装VNC等必备软件，配置了静态IP，提供详尽的使用指南，包括树莓派和Windows系统间的文件复制和传输方法。系统兼容树莓派4和3型号，对于有补充需求之处，将在文章末尾进行说明。

       正式安装OpenCV，首先确保安装所需的依赖工具和图像、视频库。按照步骤逐一进行，包括安装构建必需工具、图像工具包、视频工具包、GTK2.0以及优化函数包。在编译OpenCV源码前，下载并解压OpenCV3.4.3及opencv_contrib3.4.3（选择版本时需确保二者版本号一致）。

       采用直接下载或wget下载两种方法获取源码，解压后进入源码目录。创建release文件夹，用于存放cmake编译时产生的临时文件。设置cmake编译参数，安装目录默认为/usr/local，确保参数正确配置，尤其是对于root用户下的cmake命令，需修改OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值为绝对路径。

       编译过程中，确认进度到达%，以验证安装成功。进行其他配置，包括设置库路径，以便于使用OpenCV库，也可选择不进行设置。配置opencv.conf和bash.bashrc文件，进行必要的参数添加，重启树莓派或重新登录用户后，测试OpenCV使用是否正常。

       演示Python程序使用OpenCV画一条直线，确保Python编译器已安装，执行相关代码。系统镜像中额外提供远程连接和文件传输功能的说明，包括使用VNC或Putty等工具远程控制树莓派的方法，以及如何在树莓派与Windows系统间进行复制粘贴，通过autocutsel软件简化操作流程。

OpenCV OpenCV 源码编译并实现 CUDA 加速 (Windows)

       本文介绍了如何在Windows系统上使用OpenCV源码自行编译代码文件，实现CUDA加速，以满足对处理时间要求较高的场景。OpenCV是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库，支持Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统。

       在实际使用中，OpenCV处理数据可能无法满足某些高速场景的需求，这时可以结合CUDA加速。为了实现CUDA加速，需要自行编译支持CUDA的依赖包。在本次文章中，我们将演示如何在Windows环境下使用CMake-gui + VS进行OpenCV源码的编译。

       首先，确保环境准备充分。本次编译平台是Windows 系统，使用CMake-gui + VS进行编译。需要下载两个源码，分别是opencv和opencv_contrib，并保证版本一致，本文使用的版本为4.8.0。将两个文件解压到同一文件夹下。

       然后，利用CMake创建并配置项目。在CMake软件中设置项目源码路径，并创建build文件夹，进行配置。在第一次配置后，输出编译平台选择，本文选择Visual Studio ，编译平台为x。配置中添加opencv_contrib模块引用，选择WITH_CUDA和OPENCV_DNN_CUDA，以及其他相关选项。配置完成后，检查异常并解决。

       在解决异常后，使用Visual Studio打开生成的OpenCV.sln解决方案文件，并运行ALL_BUILD项目。编译完成后，将获得包含依赖项的install文件夹和python_loader文件夹，用于支持Python API和C++ API的使用。

       项目编译完成后，通过cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()接口方法检查CUDA设备是否存在。输出结果为1，表明CUDA设备已正确安装，项目编译成功。

       总结，通过本文的步骤，实现了OpenCV源码编译并结合CUDA加速，提高了处理时间要求较高的场景的性能。后续将结合所编译的库进行项目开发与性能对比。