1.opencvԴ?源码뾵??
2.linux+jdk8+opencv341最轻最小docker基础镜像制作
3.Conda和Pip配置国内镜像源方法
4.玩转Atlas 200DK（五）OpenCV的安装
5.如何从源码编译OpenCV4Android库
6.Python安装OpenCV库超时失败解决

opencvԴ?뾵??

       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。镜像首先，源码选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台，镜像并建议更换源至清华源，源码以确保下载过程顺利，镜像spdif音频输出源码输出避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。源码对于远程操作需求，镜像外接屏幕或使用VNC远程连接是源码可行方案，同时通过tee命令记录编译过程，镜像以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。源码

       安装系统镜像，镜像完成OpenCV安装后，源码生成的镜像镜像文件大小仅4.G，压缩后为2.G，源码直接烧录至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、弧形卫星源码图像工具包、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，压力支撑精品源码执行相关代码。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。

linux+jdk8+opencv最轻最小docker基础镜像制作

       为在Docker容器中集成Linux、JDK8和OpenCV3.4.1，我们需要创建一个轻量级的基础镜像。首先，尝试使用CentOS7、JDK8和OpenCV的组合，但发现镜像体积过大。然后，我们转向了更轻量级的openjdk:8-jre-alpine作为起点，添加OpenCV编译产物。经过一系列操作，最终的jre-alpine-opencv基础镜像体积缩减至约M。

       以下是制作过程的简化版：

       1. 开始时，使用openjdk:8-jre-alpine作为基础镜像，但由于需要OpenCV，所以考虑增加它。但是，直接在alpine基础上添加OpenCV会导致镜像过大，体积超过M。

       2. 为解决此问题，我们尝试了从CentOS7开始，但体积达M，多群同步源码于是放弃了。不过，这个过程中我们学会了如何在CentOS7上安装OpenCV并编译，然后修复了so文件警告。

       3. 后来，我们决定在openjdk:8-jre-alpine基础上添加OpenCV，通过将CentOS7容器中的OpenCV编译产物复制到alpine容器，创建出了jre-alpine-opencv镜像，体积控制在M，实现了最小体积的要求。

       可以直接从以下地址下载已打包好的镜像：

       docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/...

       docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com...

Conda和Pip配置国内镜像源方法

       当使用Anaconda进行新功能安装时，由于依赖国外网络，下载速度往往受限。为了提升效率，更换为国内镜像源至关重要。本文将介绍如何在Windows和Linux系统上为Conda和Pip配置国内镜像源。

       首先，通过Anaconda Prompt或命令行查看当前的镜像源。如果没有配置，会出现默认的国外源。要永久性地添加国内镜像，执行以下步骤：

       运行命令查看现有镜像源

       添加新的镜像源，如清华大学源：`conda config --add channels /anaconda/pkgs/main`

       同样，设置搜索时显示的通道地址，如`conda config --set anaconda channel_priority strict`

       遇到Conda无法找到包或安装失败时，可以利用Pip来安装，例如安装OpenCV：

       使用pip安装时，狗粮朔源码可以指定国内镜像，如指定清华大学镜像：`pip install opencv-python -i /simple/`

       除了清华大学，还有其他可选的国内镜像，如阿里云（`mirrors.aliyun.com/pypi/`）、中国科技大学（`pypi.mirrors.ustc.edu.cn/`）、华中理工大学（`pypi.hustunique.com/`）和豆瓣（`pypi.douban.com/simple/`）。根据需要选择合适的镜像源，以优化安装速度。

       通过这些步骤，您可以有效地切换到国内镜像，大大提高Conda和Pip的下载速度和包管理效率。

玩转Atlas DK（五）OpenCV的安装

       在玩转Atlas DK的过程中，OpenCV的安装是一个关键步骤。由于需要进行交叉编译，即在x开发环境为aarch设备生成可执行程序，这增加了安装的复杂性。特别是对于mksd制卡方式，与dd镜像方式有所区别，后者可能包含预编译好的包，可以简化部分操作。

       首先，打开预设的YoLoV3样例工程，如果遇到OpenCV依赖问题，可以参考CANN训练营的龙哥提供的解决方案。对于dd镜像制卡的运行环境，用户可以直接拷贝预先准备的OpenCV库和头文件到指定路径。而在mksd制卡环境下，需要在DK上本地安装OpenCV。

       在编译阶段，可能会遇到CMakeLists.txt配置问题，这时需要调整link_librarys设置以匹配实际路径。修正后，重新编译，通常可以成功。接着，进行YOLOV3模型的转换，包括从Caffe下载模型，然后在DK上进行模型转换，并将转换后的离线模型拷贝回开发环境。

       在MindStudio中运行样例代码，YoLoV3的预测功能正常运行，本地输出结果验证了模型的准确性。最后，回到dvpp的venc项目，类似之前的步骤，进行工程的编译和运行，整个过程需要细心处理。

       以上就是关于OpenCV在Atlas DK上安装和使用的详细步骤，后续还有更多实践内容等待探索。

如何从源码编译OpenCV4Android库

       本文介绍如何从源码编译OpenCV4Android库，解决实际应用中遇到的问题。

       通常，Android平台已有官方提供的OpenCV库，但实际应用中可能会遇到无法同时使用SNPE（高性能神经网络加速库）和OpenCV的问题，因为SNPE使用的STL链接的是libc++，而OpenCV默认使用的是gnu_stl，这会导致gradle配置无法正常编译。

       为解决此问题，需要自行编译OpenCV4Android库，可选择在Linux下基于NDK编译，或在Windows中使用MinGW编译。本文选择前者，便于生成Docker镜像，方便部署。

       对于已经配置好的编译镜像，可通过Docker命令启动，并设置环境变量。若需修改NDK或SDK版本，同样更新环境变量。然后进入目录开始编译，修改编译选项。

       若从头开始搭建编译环境，首先生成基于Ubuntu.的Docker基础容器，安装基础工具，如vim、ant或gradle。安装与配置Cmake，确保版本为3.6或以上，以支持HTTPS，避免编译过程中的文件下载失败。安装JDK和Android SDK，并配置环境变量。

       下载OpenCV源码和contrib库，选择合适的分支以避免编译错误。编译过程可使用指定配置文件ndk-.config.py，选择需要编译的指令集、STL库等。

       完成编译后，即可得到OpenCV-Android-SDK库，适用于Android Studio中的Java或C++接口使用，提供方便的计算机视觉功能。

Python安装OpenCV库超时失败解决

       当试图通过pip安装opencv-python时，可能会遇到超时问题，这通常源于网络连接不稳定或服务器响应缓慢。为解决此问题，你可以尝试以下方法：

       1. 检查网络连接，确保其稳定。如有必要，更换网络环境以提高下载速度。

       2. 使用国内镜像源加速下载，如阿里云、豆瓣等。更换pip源的命令示例：`pip install -i /pypi/simple/ opencv-python`。

       同样地，在Python中使用PyInstaller时，如果下载速度慢，可以更换镜像源。例如，配置阿里云镜像源：`pip config set global.index-url /pypi/simple/`，然后安装pyinstaller：`pip install pyinstaller`。

       在下载Python包时，确保网络稳定，优先选择国内镜像源以避免安装失败。对于国内用户，可以考虑使用如腾讯云、华为云等提供的镜像服务。如果在虚拟环境中，记得在该环境中设置镜像源。

       要打包Python脚本成exe文件，可以使用PyInstaller，如将yuv_player.py转换为test.exe，命令为`pyinstaller --onefile yuv_player.py --name test`。确认安装成功，可通过查看终端输出、查找pyinstaller.exe位置以及尝试打包简单脚本来验证。

       此外，PyInstaller打包的程序可能带有控制台窗口，可以使用`--noconsole`或`-w`参数隐藏它。如果需要在非控制台环境下运行，确保理解控制台输出对程序的重要性。

       除了PyInstaller，还有其他打包工具如Nuitka、py2exe、cx_Freeze等，选择取决于项目需求和平台支持。例如，Nuitka可以提高性能，而py2exe专为Windows设计。

       最后，如果要打包位exe文件，使用`pyinstaller --onefile --noconsole your_script.py`命令，并确保在目标位系统上运行生成的可执行文件。

anaconda安装opencv错误如何解决?

       解决Anaconda安装OpenCV问题，步骤清晰明了。

       方案一：利用梯子，直接命令行运行conda install name，解决网络慢问题。

       方案二：通过清华tuna镜像站下载，提高速度，解决网络不稳定问题。

       方案三：直接官网下载合适的OpenCV版本，执行exe文件安装，再将cv2.pyd复制到指定目录，完成安装。

       方案四：利用pip和whl包，配置环境变量，下载并安装最新版本OpenCV。

       无论选择哪种方案，安装后通过导入cv2模块并测试，即可验证安装成功。