FROM python:3.9-slim # 将工作目录设置为 当前目录 WORKDIR /opt/app/ # 将当前目录内容复制到容器中 ADD . /opt/app/ RUN apt-getupdate RUN apt install-y g++RUN apt install-y cmake RUN apt install-y make RUN apt install-y wget unzip RUN apt-get-y install build-essential libgtk2.0-dev ...
在为Docker构建镜像时,如果OpenCV cmake找不到CUDA,这可能是因为缺少必要的依赖或配置不正确。下面是一些解决该问题的步骤和建议: 1. 确保CUDA已正确安装:CUDA是用于GPU...
可能有读者使用Ubuntu 14.04或者Ubuntu 18.04，不过安装OpenCV 4.0的方法和步骤都是相似的。
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想要制造与本地环境相同的image,必须利用Dockerfile来实现,这类似于CmakeLists能很好地声明预编译组织结构一样,Dockerfile能很好地说明将要生成的Image中应该包含什么,做什么。例如,我想要一个基于Ubuntu16.04的image,并且拷贝我本地的可执行文件和库文件以及其他数据或是配置文件(步骤1里面说明),具体的Dockerfile语法...
docker run -it --name my-opencv-container my-opencv-image /bin/bash:以my-opencv-image镜像创建并启动一个名为my-opencv-container的容器,并打开一个终端会话。 步骤5: 验证 OpenCV 安装 在容器中运行 Python 并导入 OpenCV 进行验证: python3-c"import cv2; print(cv2.__version__)" ...
(https://towardsdatascience.com/building-a-real-time-object-recognition-app-with-tensorflow-and-opencv-b7a2b4ebdc32)开始探索实时目标检测问题,这促使我研究 Python 多进程库,使用这篇文章(https://www.pyimagesearch.com/2015/12/21/increasing-webcam-fps-with-python-and-opencv/)中介绍的方法提高每秒...
Docker容器中的OpenCV:轻松构建可移植的计算机视觉环境 简介: 引言 简介: 计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域,可以应用于目标检测、图像识别、人脸识别等各种任务。 不同的开发环境、操作系统和硬件配置可能导致部署和运行计算机视觉应用的困难。 目的和重要性:...
cd opencv && \ git checkout 3.0.0 && \ cd ~ && git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git && \ cd opencv_contrib && \ git checkout 3.0.0 && \ cd ~/opencv && mkdir -p build && cd build && \ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ ...
-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \ -D BUILD_EXAMPLES=ON \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D BUILD_DOCS=ON \ -D BUILD_TESTS=ON \ -D BUILD_PERF_TESTS=ON \ -D BUILD_opencv_python2=OFF \ -D BUILD_opencv_python3=ON \