这里面我用的比较多的语言是C++,所以想着将这个examples里面的案例单独的编译一下,在原本的脚本中修改修改就可以将每个cpp文件生成一个可执行文件。 我首先将cpp文件夹摘出来,然后新建一个build文件夹,将编译结果存在这里。 在build文件夹下执行下面的命令就可以生成项目和编译: cmake ../cpp make 在cpp文件夹的C...
$ cd /full/path/to/opencv-4.0.0/ $ mkdir build $ cd build $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/full/path/to/opencv-4.0.0/build -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/full/path/to/opencv_contrib-4.0.0/modules ../...
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/full/path/to/opencv-4.0.0/build -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/full/path/to/opencv_contrib-4.0.0/modules ../ 现在是安装 OpenCV 4.0.0 的时候了。 转到/full/path/to/opencv-4...
mkdir-p build&&cd build 使用CMake 命令配置 OpenCV 构建: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE\-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \-DINSTALL_C_EXAMPLES=ON\-DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON\-DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON\-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~...
7. 使用配置构建cmake,并包括克隆的额外模块的路径 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/data/workspace_adas/soft -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/data/workspace...
INSTALL_C_EXAMPLES :将在install文件夹中编译出一些示例程序(但都是.exe,因此想参考最好还是看sources中的源代码) 不建议勾选 BUILD_DOCS :生成文档,需要安装Doxygen,文档可在官网查看。 BUILD_opencv_ts :一些单元测试代码,参考文章1 。 INSTALL_TESTS :与开发无关,参考文章1 。 BUILD_opencv_saliency :文章2...
对于MaixCAM,因为使用了 Linux, 并且性能基本能够支撑使用Python版本的OpenCV,所以除了使用maix模块,你也可以直接使用cv2模块。 本文例程以及更多可以在MaixPy/examples/vision/opencv 中找到。 注意OpenCV 的函数基本都是 CPU 计算的,能使用 maix 的模块尽量不使用 OpenCV,因为 maix 有很多函数都是经过硬件加速过的...
-D CMAKE_BUILD_TYPE=Debug \ -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \ -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \ -D WITH_CUDA=ON \ -D WITH_FFMPEG=ON \ -D WITH_GTK_2_X=ON \ -D WITH_OPENGL=ON \ -D WITH_TBB=ON \ -D WITH_CUBLAS=1 \ -D CUDA_ARCH_BIN=8.6 \ ...
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模板图从下图中截取并保存template.png: 测试图像12张,来自Halcon例程图片,路径如下: C:\Users\Public\Documents\MVTec\HALCON-20.11-Steady\examples\images\modules 匹配结果: 后记 可以添加匹配分数阈值和NMS实现多目标匹配,后续还会介绍其他匹配方法的实现,敬请期待。