1.OpenCV Carotene 源码阅读(持续更新)
2.MacBook(m1)源码编译opencv
3.OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
4.OpenCV安装教程(编译源码,源码一次成功)提供安装好OpenCV的源码系统镜像
5.学习OpenCV4OpenCV源码中的examples的编译方法
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,源码旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。源码这款库以其清晰的源码代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的源码读写6类的源码魅力,揭示其独特的源码功能点,如accumulate函数的源码多变接口,包括square accumulate和addweight,源码后者展示了创新的源码处理策略。
Carotene的源码Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同,采用了seperateFilter算法,源码而非传统的源码O(1)复杂度,展示了其在效率优化上的源码独到之处。值得一提的源码是,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、类型转换和右移等操作,源码连连看通过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。
总的任务宝app源码来说,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,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。
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缠论函数源码文件。
OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
MacOS上OpenCV源码编译与使用教程
在视觉任务中,开源库OpenCV经常被用到,它支持多种语言接口,适用于多平台。在MacOS上直接安装包不可用时,我们需要自行编译。本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手,详细展示源码编译与配置过程。1. 下载源码并解压
首先,从官网下载对应版本(4.8.0)的源码,确保opencv与opencv_contrib的版本一致。通过命令行进行下载,解压后放置于工作目录。2. 准备CMake
OpenCV支持CMake编译,需要先安装。创建编译文件夹,然后使用CMake指令配置编译环境,注意指定opencv和opencv_contrib的路径。3. CMake编译与下载依赖
完成CMake配置后,进行make编译,注意网络通畅以确保第三方库的下载。编译成功后,chromium os源码下载会生成所需文件。4. 安装与案例测试
执行make install,安装OpenCV到指定路径。接着,创建一个C++文件main.cpp,编写简单代码以读取并展示,通过CMakeLists.txt文件配置编译路径。5. VS Code环境测试
在VS Code中,通过CMakeLists.txt配置并编译main.cpp,确认OpenCV库路径正确,运行程序,成功处理。总结
通过上述步骤,您已在MacOS上成功源码编译并配置了OpenCV,实现了处理功能。在实际项目中,这将为您提供灵活的环境和更好的控制。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。
学习OpenCV4OpenCV源码中的examples的编译方法
为了提供一种更直观的方式解答关于学习OpenCV4中`examples`编译方法的问题,以下内容将详细介绍此过程,并提供相应的步骤和资源。
首先,建议参考这篇总结详细的自动驾驶感知算法学习文章,它对OpenCV的学习提供了全面的指导。
此文章适用于零基础入门学习者,特别适合在校学生和想要转行的工程师,因为自动驾驶领域正处于快速发展阶段,掌握相关知识对未来的职业发展至关重要。
同时,我创建了一个GitHub仓库,分享了学习资源和项目代码,有兴趣的朋友可以访问并关注,以获取更多学习材料和交流机会。
在B站分享的视频内容也非常丰富,涵盖了自动驾驶和C++等主题,欢迎观看。
本文内容参考自《学习OpenCV4:基于Python的算法实战》一书,这本书包含了多个案例,全面覆盖了OpenCV的各个模块,是入门学习的理想选择。
在OpenCV源码中,包含有许多算法使用案例,这些案例涵盖了多种编程语言。我主要使用C++,因此计划将`examples`目录下的案例单独编译,通过调整原有脚本即可生成每个C++文件的可执行文件。
我将`cpp`文件夹提取出来,并新建了一个`build`文件夹,将编译结果存储于此。在`build`文件夹中执行特定命令即可完成项目的生成和编译。
在`cpp`文件夹的`CMakeLists.txt`文件中增加相应的调用,即可实现将文件转换为可执行文件的目标。
面对约个案例文件,手动编写调用过程可能会显得繁琐,因此我计划开发代码自动获取所有`cpp`文件,提取文件名,并生成对应的可执行文件。虽然此功能尚未完成,但编译流程的调整部分已经完成。
如果您对上述流程感兴趣,可以获取公众号或群里的相关编译文件。
总结所述内容,通过上述步骤和资源,您可以更高效地编译OpenCV4中的`examples`,并为自己的学习或项目开发提供更多实践机会。
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