make[1]: *** [modules/core/CMakeFiles/opencv_perf_core.dir/all] 错误 1. 2. 3. 4. 5. 分析: 经查,与编译libopencv_highgui.so.2.4.5时参数有关,修改编译pencv_perf_core的文件 /home/wjq/Documents/opencv/opencv-2.4.9/build/modules/imgproc/CmakeFiles/opencv_perf_imgproc.dir/link.txt ...
ADD_EXECUTABLE(OpenCV_Example Image_show.c) //这里括号里面的两个参数分别是工程项目名和我们要编译文件名的意思,记住中间一空格键隔开 TARGET_LINK_LIBRARIES(OpenCV_Example ${OpenCV_LIBS}) //这是我们链接到OpenCV库的环节,我们只要更改前面第一个参数位我们的工程项目名即可 #MESSAGE(STATUS"OpenCV_LIBS: $...
3、打开cmake-gui开始编译 总的流程是两次Make,一次generate,其他情况一路回车。其中下载ipp比较消耗时间。 其中,第一次configure是读出有哪些需要配置的内容的,第二次configure是确认这些需要配置的内容,generate是生成make可以编译的内容。 而后进入目录(比如上图的opencv_bin目录)进行 make sudo make install 我建议...
只需一小会,编译所依赖的packages便全部安装完毕了(这也是我喜欢Linux的原因之一,安装package十分的便利)。接着就是开始编译了,实际上编译只需要三行命令就可以完成。不过在此之前,还要在解压后的opencv-XXX 文件夹内建立一个build文件夹,编译生成的makefiles、project files、object files和output files会放在build文件...
5 第二步，build。为了加快编译速度，一般会使用多线程的方法：make -j7 # 同时使用七个线程 6 第三步，安装。sudo make install 7 如果到现在你还没遇到任何问题，那么恭喜你，你已经成功在Linux上安装了OpenCV。为了测试你的OpenCV能否在Python上使用，可以运行一段小代码，读取一张图片并显示出来：import ...
OpenCV的官方下载网址是http://opencv.org/releases.html,我选择的是最新3.2.0版本,对于Windows用户,可直接下载exe文件安装,过程十分简单,这里就不再多说了,如果遇到问题可以看看官方的安装指南,对于Linux用户,可下载OpenCV源码自行编译,在官网上下载zip格式的源码压缩包。
5、开始编译:make -j4,如果编译过程中遇到问题“g++: internal compiler error: Killed (program cc1plus)”,可能是由于内存消耗殆尽,创建创建虚拟内存。 6、开始安装:make install 7、查看安装路径:/usr/local/lib/,发现多了很多opencv的动态链接库文件: ...
OpenCV的官方下载网址是http://opencv.org/releases.html,我选择的是最新3.2.0版本,对于Windows用户,可直接下载exe文件安装,过程十分简单,这里就不再多说了,如果遇到问题可以看看官方的安装指南,对于Linux用户,可下载OpenCV源码自行编译,在官网上下载zip格式的源码压缩包。
build命令为：make -j7，使用7个线程加速编译。安装命令为：sudo make install。至此，Linux环境下成功安装OpenCV。为了验证Python环境中的使用情况，可以尝试运行一段代码：读取图片并显示。代码如下：import cv2image = cv2.imread（“logo.png”， 1）cv2.imshow（“Hello， world！”， image）cv2....
在脚本内把cmake编译,make编译,make install安装封装成三个函数。其中MacOS M1不支持CUDA Gstream,只能进行原生编译。 把需要的函数进行反注释,然后运行脚本即可。 如linux/install.sh脚本: # dependency #安装下载依赖 # run_cmake_Norm #原始OpenCV cmake编译 # run_cmake_GStream #带GStream的cmake编译 # ...