1.【CV实战】Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
2.MacBook(m1)源码编译opencv
3.vscode配置opencv
4.魔改ZXING源码实现商业级DM码检测能力
5.Opencv源码交叉编译Android库
6.win10 cmake源码编译安装opencv（c++,修改qt）（解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频）

【CV实战】Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo

       在Linux环境下，特别是源码源码Ubuntu .中安装OpenCV-3.4.x版本，需要理解其源码编译过程，调试本文将详细说明从源码编译到安装，修改以及测试demo的源码源码全过程。安装步骤分为源码下载、调试怎么查看数组源码使用`apt-get`安装依赖项、修改从源码构建安装OpenCV、源码源码配置环境、调试验证安装情况以及卸载。修改在Linux环境下，源码源码确保系统稳定运行是调试关键步骤之一。以下为详细流程：

       1. 源码下载

       从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。修改选择版本时，源码源码考虑与项目的调试兼容性以及对最新特性的需求。

       2. apt-get安装

       Ubuntu下，OpenCV安装可通过两种方式：直接使用`$ sudo apt-get install python-opencv`进行快速安装，适用于仅在Python环境中使用OpenCV的情况；推荐从源码构建安装，以获取更新的代码版本，增强稳定性和可控性。

       3. 从源码安装

       从源码构建安装时，可选择默认安装位置或自定义安装位置。默认位置通常为`/usr/local`，而自定义位置需要额外配置。

       3.1 构建依赖项

       确保安装`cmake`, `gcc`, `g++`等构建工具。对于Python支持，选择安装Python 2和/或Python 3的特定模块。安装`GTK`支持用于图形界面应用，365运动源码以及处理库（根据需要）。使用`cmake`下载`ippcv`库，注意**问题。

       3.2 默认位置安装

       使用`git`或下载的压缩包解压后，切换到源码目录，执行`cmake`命令以构建`CMakeLists.txt`，并创建`makefile`。指定构建参数时，`CMAKE_INSTALL_PREFIX`用于设置安装路径，通常为`/usr/local`。根据需要选择构建类型（`DEBUG`或`RELEASE`）和是否启用CUDA加速。

       3.3 自定义位置安装

       自定义安装时，使用`cmake`命令时需添加`-DCMAKE_INSTALL_PREFIX`参数，指向自定义安装目录。在安装后，还需配置扫描路径和设置环境变量，确保其他项目能够正确引用OpenCV库。

       配置

       配置步骤包括将OpenCV的`lib`路径添加到系统配置中，以便其他项目能够引用OpenCV库。通常，这涉及编辑`ld.so.conf`文件或通过环境变量设置。

       验证查看版本

       在终端或Python环境中，通过`pkg-config`命令或Python导入`cv2`模块查看OpenCV版本。

       C++和Python demo测试

       执行官方提供的示例代码，验证OpenCV功能。在C++环境中，通过指定`OpenCV_DIR`变量路径来正确引用库文件。车间填报 源码在Python环境中，确保导入路径设置正确。

       卸载

       卸载OpenCV时，使用`make uninstall`命令。注意，仅删除了文件，留下的空文件夹可能需要手动删除。

       通过遵循上述步骤，即可在Ubuntu .系统中成功安装OpenCV，并进行测试验证。确保安装过程的每个环节都得到正确配置，以避免潜在的问题和冲突。

MacBook(m1)源码编译opencv

       首先，从GitHub上获取OpenCV的源代码是实现MacBook (m1)本地编译的关键步骤。你可以通过运行以下命令来拉取最新版本:

       bash

       git clone /opencvopencv.git

       如果你想锁定特定的版本，比如2.1分支，可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的版本号:

       bash

       git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git

       接下来，为了进行编译，你需要准备一个专门的构建目录，这可以通过以下命令创建:

       bash

       mkdir opencv_build

       cd opencv_build

       然后，运行CMake来配置编译环境:

       bash

       cmake ..

       配置完成后，开始编译安装过程:

       bash

       make

       sudo make install

       整个过程涉及到了从GitHub获取源代码、创建编译目录、配置CMake并执行编译和安装。最后，务必确认你的目录结构包括了源代码、构建目录以及安装后的怎样提交源码文件。

vscode配置opencv

       本文旨在详细记录如何在VSCode中配置OpenCV环境。配置OpenCV的首要步骤涉及三个关键组件：VSCode安装包、MinGW-w和OpenCV源码。与使用VS Studio不同，在VSCode中，直接使用编译好的OpenCV库不可行，因此需要借助MinGW-w和CMake对OpenCV源码进行重新编译。在进行编译前，确保C:\Users目录下的用户名不包含中文字符，否则可能导致编译错误。对于害怕修改注册表风险的用户，可以选择下载并配置编译好的OpenCV库作为替代方案。以下是详细步骤：

       1. 安装MinGW-w

       从sourceforge.net/project中下载MinGW-w的安装文件。完成后，将D:\mingw\bin添加到环境变量路径中。具体路径应根据您的安装位置进行调整。

       2. 下载并解压编译好的OpenCV库

       从github.com/huihut/OpenC网址下载适合您的版本的编译好的OpenCV库。解压库至计算机上的任意位置。

       3. 配置VSCode

       VSCode配置可以有两种方式进行。一种是在VSCode中安装code-runner工具，修改code-runner.executorMap设置。在vscode界面中输入runner.executorMap进行搜索，然后打开settings.json文件编辑。在文件中添加或更新"code-runner.executorMap"配置，为"cpp"设置指定的g++命令，包括头文件路径、依赖库路径和库名称。源码期货指标注意，库名称应根据下载的OpenCV库中的实际内容进行调整。

       另一种方式不依赖code-runner工具，而是利用VSCode自带的调试功能。创建launch.json、tasks.json和c_cpp_properties.json文件以配置环境。在launch.json中设置"miDebuggerPath"路径，在c_cpp_properties.json中配置"includePath"和"compilerPath"路径，在tasks.json中定义编译命令，包括-I、-L和-l参数。确保在每次打开cpp文件时进行编译，避免使用${ file}参数时可能发生的错误。

       测试用例

       配置完成后，编写并运行测试代码以验证OpenCV环境是否成功设置。以下是示例代码，确保在进行编译和运行时能够正确执行。

魔改ZXING源码实现商业级DM码检测能力

       通过深入研究《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书，我们掌握了核心技术，实现了商业级的DM码检测能力。DM码，作为一种由美国国际资料公司发明的高密度二维码，以其尺寸小、信息量大和强大的纠错能力而著称，特别适用于小零件标识、商品防伪等领域。

       ZXing-CPP，一个源自Java的开源条码库，经过改良，如今在处理DM码等工业级二维码上表现出色。然而，为了满足商业级的高精度和容错性需求，我们对ZXing源码进行了深度定制。定位部分，我们结合传统图像分析和深度学习实现了精准定位；预处理阶段，我们利用OpenCV实现形态学、二值化和降噪滤波，优化了解码效率和精度；而在解码策略上，我们针对ZXING的短板进行了优化，使其解码能力大幅提升。

       通过将ZXING与OpenCV深度融合，我们开发出三种解码策略：快速、平衡和优化，提供完善的参数界面和SDK。对比在线收费的商业库，如Halcon和VP等，我们的DM码解码性能超越了它们，展现了强大的商业级竞争力。

Opencv源码交叉编译Android库

       本文主要介绍了如何在Android平台上进行OpenCV（版本2.4.）的源码交叉编译，并将其集成到Android应用中。首先，你需要确保已下载并配置好NDK（yourNDKPath），以及指定编译文件的存放路径（yourInstallPath）。在OpenCV根目录下，运行特定命令开始编译过程，这将生成所需的头文件、静态库和动态库。

       接下来，你需要在你的项目中引入编译好的OpenCV库。这包括在CMakeLists.txt文件中配置工程，以便正确链接OpenCV库。完成配置后，进行工程的编译，确保所有的依赖项都已正确集成。

       在Android设备上进行测试时，将编译的可执行文件与文件一起推送至设备，然后在终端执行程序。执行过程会输出相关结果。

       总结来说，将标准编译工具链替换为NDK提供的交叉编译工具链是关键步骤。整个过程虽然需要一些设置，但一旦理清流程，实际操作并不复杂。有兴趣的开发者可以参考GitHub上的相关代码，通过star来表示支持。

win cmake源码编译安装opencv（c++,qt）（解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频）

       要使用Qt与Windows上的OpenCV，当默认的msvc版本不满足需求时，需要通过源码编译安装，并配合cmake工具。以下是详细的步骤：

       首先，下载OpenCV sources版本，同时确保已经安装了cmake编译工具，这里推荐选择对应版本的MinGW版本。在Qt的mingw环境中，需将mingw的bin路径（例如：D:\Programs\Qt\Qt5..\Tools\mingw_\bin）添加到环境变量，验证配置成功可通过在cmd中输入gcc -v。

       解压OpenCV到指定位置，创建一个build文件夹。使用cmake-gui，设置源码路径和build文件夹，配置为MinGW Makefiles。初次配置可能遇到问题，如ffmpeg下载失败，这时需要重命名ffmpeg.cmake为ffmpeg.txt，修改其中的下载地址为/。

       在cmake-gui中，勾选with_qt和with_opengl，取消opencv_enable_allocator_stats和与python相关的选项。如果需要python支持，可以使用pip安装。配置完成后，再次点击configure并生成makefile，确保所有路径正确。

       在build文件夹中，通过mingw-make -j（根据你的CPU核心数设置线程数，例如）开始编译，最后执行mingw-make install。安装后，别忘了将安装路径（如D:\Programs\opencv3.4.\build\install\x\mingw\bin）添加到系统环境变量。

       通过这些步骤，你就可以在Qt环境中成功安装并使用OpenCV处理视频了，无需担心ffmpeg下载失败的问题。

OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV

       MacOS上OpenCV源码编译与使用教程

       在视觉任务中，开源库OpenCV经常被用到，它支持多种语言接口，适用于多平台。在MacOS上直接安装包不可用时，我们需要自行编译。本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手，详细展示源码编译与配置过程。

       1. 下载源码并解压

       首先，从官网下载对应版本（4.8.0）的源码，确保opencv与opencv_contrib的版本一致。通过命令行进行下载，解压后放置于工作目录。

       2. 准备CMake

       OpenCV支持CMake编译，需要先安装。创建编译文件夹，然后使用CMake指令配置编译环境，注意指定opencv和opencv_contrib的路径。

       3. CMake编译与下载依赖

       完成CMake配置后，进行make编译，注意网络通畅以确保第三方库的下载。编译成功后，会生成所需文件。

       4. 安装与案例测试

       执行make install，安装OpenCV到指定路径。接着，创建一个C++文件main.cpp，编写简单代码以读取并展示，通过CMakeLists.txt文件配置编译路径。

       5. VS Code环境测试

       在VS Code中，通过CMakeLists.txt配置并编译main.cpp，确认OpenCV库路径正确，运行程序，成功处理。

       总结

       通过上述步骤，您已在MacOS上成功源码编译并配置了OpenCV，实现了处理功能。在实际项目中，这将为您提供灵活的环境和更好的控制。