适用Cmake的CMakeLists.txt来编译一个OpenCV的测试例子。 CMakeLists.txt的写法为: project( main )#添加头文件路径include_directories(/usr/local/opencv347/include /usr/local/opencv347/include/opencv /usr/local/opencv347/include/opencv2)#添加库文件路径link_directories(/usr/local/opencv347/lib) add...
近日,安装opencv环境,总会使用简单opencv的代码进一步测试是否安装成功,又不想总是写代码cpp与CMakeLists.txt文件。为此,本文将简单记录此demo代码,便于以后测试直接复制。 main.cpp 代码如下: #include<iostream>//#include "opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/highgui.hpp"#include"opencv2/opencv.hpp"usingn...
Build成功后,在C:\OpenCV\build\install\x64\vc15\bin目录下会生成相应的动态库。如果有失败的,要查阅输出日志,具体问题具体解决。到此,本地编译OpenCV的工作就全部做完了。 (7)配置OpenCV环境变量。右击【此电脑 -> 属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量 -> 系统变量 -> 编辑Path -> 新建】,添加环境变量C:...
3.性能测量和改进技术 3-1.利用opencv测量性能 cv2.getTickCount() 函数返回从参考点到这个函数被执行的时钟数。所以在一个函数执行前后都调用getTickCount() ,就能得到这个函数的执行时间(时钟数)。 cv2.getTickFrequency 返回时钟频率,或者说每秒的时钟数。 例1,利用getTickCount()测试代码性能 # -*- coding: cp9...
setx OpenCV_DIR " C:\opencv-4.5.3\build" exit setx Path "%Path%: C:\opencv-4.5.3\build\x64\mingw\bin" exit 四、测试OpenCV 因为我们已经将 OpenCV 加进了环境变量,所以用 CMake 就可以搜索到相应的头文件和库文件。回到前面那个 helloworld 工程,更改CMakeLists.txt: 用find_package( OpenCV REQU...
例如我们创建了一个叫 test 的 C++ 控制台项目,在 test.cpp 输入以下 OpenCV 测试代码 #include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){Matsrc=imread("C:\\Users\\ABC\\Desktop\\test\\test.jpg");imshow("input",src);waitKey();destroyAllWindows(...
OpenCV就是一个很好的例子。Python API 被广泛使用，它允许人们更快地开发原型并了解图像处理，而无需...
#cmake_minimum_required(VERSION3.8)project("ZipTest")# 将源代码添加到此项目的可执行文件。add_executable(ZipTest"ZipTest.cpp""ZipTest.h")#TODO:如有需要,请添加测试并安装目标。 如果我们学习过上一篇博文的话就会理解这段配置代码文件,推荐读者复习一下。这里要说的关键是,在修改CMakeLists.txt文件之后...
OpenCV+CUDA配置与加速 基于最新编译好的OpenCV+CUDA支持的库,重新配置OpenCV开发环境,对比YOLOv5部署,CPU运行推理测试结果如下: 添加两行代码,启用GPU运行推理测试结果如下: this->net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);this->net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); ...
OpenCV+CUDA配置与加速 基于最新编译好的OpenCV+CUDA支持的库,重新配置OpenCV开发环境,对比YOLOv5部署,CPU运行推理测试结果如下: 添加两行代码,启用GPU运行推理测试结果如下: this->net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);this->net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); ...