1.10分钟！源码用Python实现简单的实现人脸识别技术（附源码）
2.OpenCV中几种卷积的实现方式
3.OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
4.win10 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）
5.OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的源码系统镜像
6.Opencv源码交叉编译Android库
10分钟！用Python实现简单的实现人脸识别技术（附源码）
Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的源码胶水特性，通过调用特定的实现mirai源码解析库包即可实现。这里介绍的源码是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、实现引入相关包、源码创建模型、实现以及最后的源码人脸识别过程。首先，实现需确保正确区分人脸的源码分类器可用，可以使用预训练的实现模型以提高准确度。所用的源码包主要包括：CV2（OpenCV）用于图像识别与摄像头调用，os用于文件操作，numpy进行数学运算，PIL用于图像处理。
为了实现人脸识别，需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时，确保目录名中无中文字符，以免引发错误。这样，程序就可以识别出目标对象。
然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。
创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner）存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。
接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程，将此整合到一个统一的文件中。现在，前端源码案例程序可以识别并确认目标对象。
通过其他组合，如集成检测与开机检测等功能，可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后，你将掌握Python简单人脸识别技术。
若遇到问题，首先确保使用Python 2.7版本，并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误（如“module 'object' has no attribute 'face'”），使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题，请随时联系博主获取帮助。
OpenCV中几种卷积的实现方式
自从opencv引入dnn模块后，卷积实现方式不断扩展，以适应PC、手机、边缘计算设备的部署需求。目前，可调用CUDA、OpenCL、Tengine、Vulkan实现卷积。Tengine、Vulkan特别适用于移动设备和边缘计算，它们内部是如何实现的？
Vulkan是一个渲染库，与OpenGL、DirectX等GPU渲染库相比，移动设备上使用较多，而深度学习模型又需要在移动设备上部署。因此，探索是否可以使用Vulkan实现卷积等深度学习操作。
接下来，让我们看看OpenCV是如何使用Vulkan实现深度神经网络中的卷积。
打开OpenCV源码库的modules/dnn/src目录，可以看到最后一个文件夹是vkcom。"vkcom"这个名字由"Vulkan"库本身与"comp"（glsl语言的源代码后缀）组成。glsl语言可以通过以下命令编译：“vkcom”。GLSL是OpenGL着色语言，用于编写OpenGL着色器的spring源码口诀编程语言，通常与并行处理功能强大的GPU结合使用。深度学习操作如卷积、池化都是对图像颜色的处理，因此可以将这些操作实现为着色器，用GLSL编写，然后使用Vulkan调用GPU。
Vulkan实现的卷积代码示例如下：
代码中指定了输入输出变量（第3、6、9、行）。在第行计算了输出变量convolved_image_data的值。第行开始的for循环遍历卷积核的c、w、h，计算单个像素位置的卷积结果。显然，这个卷积仅计算一个像素位置的卷积结果，卷积核的滑动过程由Vulkan管理GPU，多个GPU计算单元并行完成。
在OpenCV中，文件conv.comp首先被编译为二进制，然后将此二进制作为字符串放入conv_spv.cpp中。cpp文件定义了conv_spv数组，其中包含编译后的卷积着色器执行代码。由OpBase::createShaderModule函数将此二进制送入vkCreateShaderModule，从而调度GPU。
通过分析代码，可以看到Vulkan实现的算子被调用的方式，这同样适用于CUDA、OpenCL、Ngraph、Inference Engine等实现的算子。
Vulkan渲染库在OpenCV中的调用逻辑已经阐述完毕。Tengine是如何使用的？在convolution_layer.cpp的forward函数的行，调用了tengine_forward(tengine_graph)。
Tengine_forward来自teng_run_graph函数，我们只需调用库即可得到结果。传入的graph是卷积图，由create_conv_graph在第行创建。create_conv_graph使用create_conv_node、源码资源收集create_input_node生成卷积算子所需的图。
使用Tengine相对使用Vulkan、CUDA等库完成算子，要简单许多。调用库内的函数生成节点，使用节点构建图即可，无需自己实现算子内的计算。
本文概述了OpenCV中卷积实现方式的多样性，以下为总结：
本文详细分析了使用Vulkan用着色器实现卷积计算的方法及其调用路径，这个路径在分析其他类型实现时也很有用。本文还探讨了不同库算子的兼容性。当然，不同算子兼容还涉及更多细节，本文仅关注卷积forward函数的传递。
本文后半部分简要介绍了Tengine在OpenCV中的集成。发现集成过程相对简单，在convolution_layer.cpp中直接运行Tengine库构建的卷积计算图。这也表明，如果存在更好的边缘计算库，很容易集成到OpenCV中。
通过几天的分析，我们已经了解了OpenCL、Vulkan、Tengine的实现方式。可以预计，CUDA、Halide、Inference Engine nn、Inference Engine NGraph等实现也会类似。
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thinkjs源码编译版本一致。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。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。
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。
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文件。
CV实战Ubuntu.源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
在Linux环境下，特别是Ubuntu .中安装OpenCV-3.4.x版本，需要理解其源码编译过程，本文将详细说明从源码编译到安装，以及测试demo的全过程。安装步骤分为源码下载、使用`apt-get`安装依赖项、从源码构建安装OpenCV、配置环境、验证安装情况以及卸载。在Linux环境下，确保系统稳定运行是关键步骤之一。以下为详细流程： 1. 源码下载 从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。选择版本时，考虑与项目的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，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。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。
