Firefly1126中SDK目录下APP内相关程序编译使用问题 Firefly1126路径下/SDK/app/内的相关程序样例具有很高的参考价值，但是相关的编译资料不全，而且官方教程比较杂乱，这里根据本人的一些编译经验进行总结归纳，最终实现app内的程序编译-运行-实现。这里以sdk/app/firefly_rkmedia_demo内
1、架构师 2、安全攻防 3、逆向编程 4、iOS进阶 5、底层开发 6、swift3.0开发 小编为大家整理一下，不管做ios开发几年的都可以看一下，疏通与总结这几年自己的ios编程之路，程序员之路，也许是告别你的编程之路，也许是再次点燃你内心的星星之火。
开始 cv版本2.4.9 编译器vs2019 资料书：OpenCV3编程入门（毛星云） 配置 按照网上教程。 遇到的问题 运行测试程序遇到的问题： OpenCV Error: Assertion failed (size.width>0 && size.height>0) in cv::imshow, file ........\opencv\modules\highgui\src\window.cpp, line 261 原因是
1、首先下载OpenCV的exe自解压程序 http://opencv.org/上找到OpenCV windows版下载下来 2、双击打开选择一个目录，它会把所有东西解压到你那个目录 sources目录：OpenCV是开源的，所以里面放的是OpenCV的源码和一些例子 build：我们配置环境就需要使用编译好的OpenCV 3、配置环境变量
视觉SLAM14讲ch8报错问题的解决（第二版） 0.问题描述 在运行ch8实践部分代码时遇到了下面的错误： std::bind(&OpticalFlowTracker::calculateOpticalFlow, &tracker, placeholders::_1)); … std::bind(&JacobianAccumulator::accumulate_jacobian, &jaco_accu, std::placeholder
因为对opencv还不够熟练，所以在调试的时候浪费了很多时间，网上找的代码也时各种版本参杂，试了好久老是报错， 在这里自己记录一下。 我在ubuntu1804下进行，opencv版本是3.4.10及对应的contrib。测试主要有三个文件，png图片一张，cpp文件一个以及一个CMakeLists.txt。 CMakeLists
下载相应的source与contrib，并解压，新建build文件夹（不要在source文件夹里新建build文件夹）。 对应版本的压缩包 source文件夹 contrib文件夹 新建的build文件夹与source、contrib文件夹并列 cmake —— 设置source与build目录，即刚才解压过的source文件夹和
opencv3视频透视变换【C++】 上一篇博客通过用鼠标选择特征点，完成透视变换，实现了视频视角的校正。 实现目标 在透视变换的基础上，利用帧差法检测运动物体，并用矩形框出。 程序 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/core/core
概述 准备工作 静态编译opencv3 在项目中使用opencv3静态库（不用.dll） 可能出现的问题 准备工作 安装 visual studio 2019 在我的博文中有写：安装VS 2019 已安装的可以跳过。 安装cmake 在我的博文中有写：安装cmake 下载opencv 下载连接：opencv 下载 这里我选择的是opencv3.4.1
我使用的语言为python,识别率不高,只是简单实现了人脸识别的步骤,参考<OpenCV3 计算机视觉>,部分的opencv库接口有所改变. import cv2import os def generate(dirname): face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/home/yuanqi/opencv-3.4.6/yuanqi opencv/casca
三、Mat对象（获取图像的基一些基本信息，构造一张简单图像） 1、 获取一张与目标图像大小类型一样的初始化图像 Mat dst;//定义图像名dst dst = Mat(src.size(), src.type());//使dst与src大小类型一致 dst = Scalar(127, 0, 255);//可以得到一张BGR任意配色的背景图，长度与通道数
学习方法总结: 通过视频学习初步了解理论知识点+相关API用法 梳理知识点,从课本中查阅相关数学理论支撑 回调函数:主函数调用回调函数,主函数执行完毕后, 执行回调函数 createTrackbar 原型: createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname，int* value,
imread()加载图像 imread加载图像文件成为Mat对象 imread（图像文件名，图像类型，p3） p3是附加操作 IMREAD_UNCHANGED(<0)不做改变加载图像 IMREAD_GRAYSCALE(0)原图作为灰度图像加载进来 IMREAD_COLOR(>0)原图作为RGB图像加载进来 namedWindow 创建一个openCV窗口，自动创建与释
1 写在前面： 说到OpenCV3的入门学习资料，应该首先推荐毛星云编著的《OpenCV3编程入门》书籍，这本书浅显移动，并没有太高深的理论实践，但是内容丰富全面地讲述了OpenCV3的主要内容，非常适合入门视觉处理的童鞋学习和参考，下面给出一个可以下载该书高清带标签PDF和源码的资源链接 百度云盘
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opencv3 安装教程 下载附件中名为opencv-3.1.0.zip的压缩包； 解压在任意位置，最好在/home下； 创建build文件夹，用于存放编译生成的文件； mkdir build;cd build 首先进行编译运行，在build路径下执行cmake ..，出现如下图所示的执行结果即为完成； 5. 相同路径下执行make -j4，如下
1 //-----------------------------------【头文件包含部分】-------------------------------------- 2 // 描述：包含程序所依赖的头文件 3 //----------------------------------------------------------------------------------------------- 4 5 #include
因为opencv3.x中去除了opencv2.x中不稳定的模块，所以要想在opencv3中用扩展contrib模块就要自己使用Cmake编译了，因为要用到sift/surf算法，但是3.0以后这些算法都放到了在xfeacture模块中，并不在主模块中，于是我就开始了艰难的配置过程。。网上有很多教程，但在我原先的opencv3.4.0已有
Opencv中有两个主要用于轮廓发现的API：findContours发现轮廓，drawContours绘制轮廓。 轮廓发现的原理：是基于图像的边缘提取的基础上，寻找对象的轮廓的方法。因此边缘提取的阈值大小会影响到轮廓最终的结果好坏。 #17,轮廓发现 import cv2 as cv import numpy as np def image_C
threshold()函数源码 double cv::threshold( InputArray _src, OutputArray _dst, double thresh, double maxval, int type ){ // enum //{ // CV_THRESH_BINARY =0, /**< value = value > threshold ? max_value : 0 */ // CV_THRESH_BINARY_INV =1,
一、FitLine()函数原型 CV_EXPORTS_W void fitLine( InputArray points, // 待输入点集（一般为二维数组或vector点集） OutputArray line, // 输出点集（一个是方向向量，另一个是拟合直线上的点）（Vec4f（2d)或Vec6f(3d)的vector） int distType, // 距离类型
