1.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
2.MacBook(m1)源码编译opencv
3.OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
4.OpenCV安装教程（编译源码，源码一次成功）提供安装好OpenCV的源码系统镜像
5.学习OpenCV4OpenCV源码中的examples的编译方法

OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）

       OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的，特别针对ARM Neon架构，源码旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。源码这款库以其清晰的源码代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的源码皮纹分析源码魅力，揭示其独特的源码功能点，如accumulate函数的源码多变接口，包括square accumulate和addweight，源码后者展示了创新的源码处理策略。

       Carotene的源码Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同，采用了seperateFilter算法，源码而非传统的源码O(1)复杂度，展示了其在效率优化上的源码独到之处。值得一提的源码是，行方向移位求和和normalize系数的量化计算，都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节，不妨直接查看其源码，那里充满了值得学习的见解和实践经验。

       Carotene在指令处理上展现出了高效能，如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作，apicloud实例源码通过vqrdmulhq_s等矢量化指令，实现了寄存器数据的复用。对于边界处理，left_border通过set_lane技术轻松搞定，而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现，行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成，即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下，Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。

       在模糊处理上，GaussianBlur遵循Blur的优化思路，对gauss_kernel进行了量化。另外，还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子，它们巧妙地结合了neon指令和宏定义，为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计，充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。

       总的收购系统源码来说，Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源，无论是对于开发者还是对性能追求者来说，都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣，不要犹豫，立即投身于源码的世界，你会发现其中隐藏的无数精彩。

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美颜java源码文件。

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，小区管家源码会生成所需文件。

       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。

OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的系统镜像

       本文提供了一套简洁明了的OpenCV安装教程，旨在帮助开发者实现一次成功安装。首先，选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台，并建议更换源至清华源，以确保下载过程顺利，避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。对于远程操作需求，外接屏幕或使用VNC远程连接是可行方案，同时通过tee命令记录编译过程，以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。

       安装系统镜像，完成OpenCV安装后，生成的镜像文件大小仅4.G，压缩后为2.G，直接烧录至TF卡即可使用。该系统已预装VNC等必备软件，配置了静态IP，提供详尽的使用指南，包括树莓派和Windows系统间的文件复制和传输方法。系统兼容树莓派4和3型号，对于有补充需求之处，将在文章末尾进行说明。

       正式安装OpenCV，首先确保安装所需的依赖工具和图像、视频库。按照步骤逐一进行，包括安装构建必需工具、图像工具包、视频工具包、GTK2.0以及优化函数包。在编译OpenCV源码前，下载并解压OpenCV3.4.3及opencv_contrib3.4.3（选择版本时需确保二者版本号一致）。

       采用直接下载或wget下载两种方法获取源码，解压后进入源码目录。创建release文件夹，用于存放cmake编译时产生的临时文件。设置cmake编译参数，安装目录默认为/usr/local，确保参数正确配置，尤其是对于root用户下的cmake命令，需修改OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值为绝对路径。

       编译过程中，确认进度到达%，以验证安装成功。进行其他配置，包括设置库路径，以便于使用OpenCV库，也可选择不进行设置。配置opencv.conf和bash.bashrc文件，进行必要的参数添加，重启树莓派或重新登录用户后，测试OpenCV使用是否正常。

       演示Python程序使用OpenCV画一条直线，确保Python编译器已安装，执行相关代码。系统镜像中额外提供远程连接和文件传输功能的说明，包括使用VNC或Putty等工具远程控制树莓派的方法，以及如何在树莓派与Windows系统间进行复制粘贴，通过autocutsel软件简化操作流程。

学习OpenCV4OpenCV源码中的examples的编译方法

       为了提供一种更直观的方式解答关于学习OpenCV4中`examples`编译方法的问题，以下内容将详细介绍此过程，并提供相应的步骤和资源。

       首先，建议参考这篇总结详细的自动驾驶感知算法学习文章，它对OpenCV的学习提供了全面的指导。

       此文章适用于零基础入门学习者，特别适合在校学生和想要转行的工程师，因为自动驾驶领域正处于快速发展阶段，掌握相关知识对未来的职业发展至关重要。

       同时，我创建了一个GitHub仓库，分享了学习资源和项目代码，有兴趣的朋友可以访问并关注，以获取更多学习材料和交流机会。

       在B站分享的视频内容也非常丰富，涵盖了自动驾驶和C++等主题，欢迎观看。

       本文内容参考自《学习OpenCV4：基于Python的算法实战》一书，这本书包含了多个案例，全面覆盖了OpenCV的各个模块，是入门学习的理想选择。

       在OpenCV源码中，包含有许多算法使用案例，这些案例涵盖了多种编程语言。我主要使用C++，因此计划将`examples`目录下的案例单独编译，通过调整原有脚本即可生成每个C++文件的可执行文件。

       我将`cpp`文件夹提取出来，并新建了一个`build`文件夹，将编译结果存储于此。在`build`文件夹中执行特定命令即可完成项目的生成和编译。

       在`cpp`文件夹的`CMakeLists.txt`文件中增加相应的调用，即可实现将文件转换为可执行文件的目标。

       面对约个案例文件，手动编写调用过程可能会显得繁琐，因此我计划开发代码自动获取所有`cpp`文件，提取文件名，并生成对应的可执行文件。虽然此功能尚未完成，但编译流程的调整部分已经完成。

       如果您对上述流程感兴趣，可以获取公众号或群里的相关编译文件。

       总结所述内容，通过上述步骤和资源，您可以更高效地编译OpenCV4中的`examples`，并为自己的学习或项目开发提供更多实践机会。