要查看Python中安装的OpenCV版本,可以使用以下方法:使用命令行工具、在Python脚本中使用cv2模块、使用包管理工具。其中,最常用的方法是使用Python脚本中的cv2模块来查看OpenCV的版本,因为这种方法简单直接,而且可以在编写代码时随时检查版本。 具体来说,可以在Python脚本中导入cv2模块,然后打印出cv2的版本信息。下面是一个...
首先,您可以直接在终端中使用Python的交互模式来查看OpenCV的版本。以下是代码示例: python-c"import cv2; print(cv2.__version__)" 1. 这条命令通过Python的命令行接口导入cv2模块,并打印其版本。 3.2 编写脚本查看 如果您想将其集成到脚本中,可以创建一个名为check_opencv_version.py的Python文件,内容如下: i...
1.使用Python检查OpenCV版本 OpenCV版本包含在cv2.__version__变量,你可以这样访问: $ python >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '3.0.0' 1. 2. 3. 4. cv2.__version__变量是一个简单的字符串,你可以分为主要和次要版本: $ python >>> (major, minor, _) = cv2.__version__.split(".")...
Check the manual build section if you wish to compile the bindings from source to enable additional modules such as CUDA. Installation and Usage If you have previous/other manually installed (= not installed viapip) version of OpenCV installed (e.g. cv2 module in the root of Python's site...
#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>int main() {std::cout << "OpenCV version: " << CV_VERSION << std::endl;return 0;} 执行如下命令构建代码: sudo g++ test.cpp -o check_versionpkg-config --cflags --libs opencv4 ...
Refreshed OpenCV-Python repository: Updated dependencies on Linux Partially solved actions/checkout@3 step issue on Github Updated MacOS to version 13. Refreshed setup.py and related scripts in 5.x branch. Merged 4.x->5.x. Works on Mac M1 update for CI. ...
sudo apt install libopencv-dev python3-opencv 上面的命令将会安装所有必要的软件包,来运行 OpenCV: 通过导入cv2模块,并且打印 OpenCV 版本来验证安装结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python3-c"import cv2; print(cv2.__version__)" ...
BUILD_opencv_python - >不言自明。创建使用Python语言的OpenCV的二进制文件。 再次按配置按钮,确保没有报告错误。如果是这种情况,可以通过按下“生成”按钮来告诉CMake创建项目文件。转到构建目录并打开创建的OpenCV解决方案。根据您选择的上述选项,您可以选择多少项目可能包含相当多的项目,以便在启动时可以在IDE上容忍...
对FFMpeg checkout 版本n4.2.5,实际得到master版本,导致后续OpenCV 4.5.4编译错误。使用“git checkout -b n4.2.hankf.01 remotes/origin/release/4.2”,解决问题,后续OpenCV编译成功。 FFMpeg编译信息。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ~/proj/slam$ git clone git://source.ffmpeg.org/...
Python:CV2.drawContours(image, contours, contourIdx, color) → image 其中: image:目标图像,直接修改目标的像素点,实现绘制。 contours:需要绘制的边缘数组。 contourIdx:需要绘制的边缘索引,如果全部绘制则为 -1。 color:绘制的颜色,为 BGR 格式的 Scalar 。