Advertisement

OpenCV-Python：自动CI工具链可生成预编译的OpenCV-Python及headless版本...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：OpenCV-Python的自动CI工具链能够生成预编译的OpenCV-Python及其无头版本，简化开发流程并提升效率。 车轮上的OpenCV是一个非官方的预构建仅CPU版本的Python OpenCV软件包。如果您需要启用其他模块（如CUDA），请参考手动编译部分进行操作。 安装与使用： 如果之前已经通过手动方式或其他途径安装了OpenCV，请在安装前先卸载已有的OpenCV，以避免出现冲突问题。 确保您的pip版本为最新版（最低支持版本19.3）：`pip install --upgrade pip` 用命令 `pip -V` 查看当前的pip版本。例如，在Linux发行版中，默认附带的可能是非常旧的pip版本，这可能会导致许多意外的问题，特别是在处理manylinux格式时。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • OpenCV-Python：自动CI工具链可生成预编译的OpenCV-Python及headless版本...
    优质
    简介：OpenCV-Python的自动CI工具链能够生成预编译的OpenCV-Python及其无头版本，简化开发流程并提升效率。 车轮上的OpenCV是一个非官方的预构建仅CPU版本的Python OpenCV软件包。如果您需要启用其他模块（如CUDA），请参考手动编译部分进行操作。 安装与使用： 如果之前已经通过手动方式或其他途径安装了OpenCV，请在安装前先卸载已有的OpenCV，以避免出现冲突问题。 确保您的pip版本为最新版（最低支持版本19.3）：`pip install --upgrade pip` 用命令 `pip -V` 查看当前的pip版本。例如，在Linux发行版中，默认附带的可能是非常旧的pip版本，这可能会导致许多意外的问题，特别是在处理manylinux格式时。
     
  • 预编译的OpenCV 4.5.0与VS2019、CUDA及Python 3.8集成
    优质
    本项目提供了一套详尽的指南和资源，用于在Windows环境下使用Visual Studio 2019将OpenCV 4.5.0预编译版本与CUDA加速技术以及Python 3.8语言环境无缝集成。 OpenCV 4.5.0 x64, VS2019 with CUDA all modules and Python 3.8 bindings (Debug) are configured as follows: Compatible with CUDA 11.1 binaries for compute capability 3.5-8.6, --use_fast_math enabled, cv::cuda). cuDNN version is 8.0.4 (DNN_BACKEND_CUDA). Additionally, Nvidia’s NVDECODE hardware video decoder and Intel Quick Sync hardware video encoder/decoder are included (cv::cudacodec::VideoReader and cv::CAP_INTEL_MFX respectively).
     
  • OpenCV-4.5.1预编译动态链接库
    优质
    OpenCV-4.5.1预编译动态链接库提供了快速部署计算机视觉应用所需的核心函数和算法，适用于Windows系统，无需重新编译即可使用。 在使用OpenCV-4.5.1动态链接库时，只需将头文件添加到工程中，并导入相应的dll文件即可开始使用。
     
  • OpenCV各版本编译自动化的脚本
    优质
    简介：本项目提供了一套自动化脚本，用于简化和标准化不同版本OpenCV的编译过程，提高开发效率。 运行对应版本的.sh文件可以一键下载依赖、编译并安装OpenCV。
     
  • 预编译的MINGW64 OpenCV 3.4.10版本
    优质
    本资源提供预编译的MINGW64版OpenCV 3.4.10库文件，便于开发者快速集成和使用计算机视觉功能，无需自行编译。 mingw64 编译好的 OpenCV3.4.10 文件解压即可使用。
     
  • opencv-python和opencv-contrib-python 3.4.1.15的win64版本
    优质
    本资源提供OpenCV及其扩展模块在Windows 64位系统下的Python绑定库，适用于计算机视觉开发与研究。版本为3.4.1.15。 opencv-python 3.4.1.15 和 opencv-contrib-python 3.4.1.15 的 Windows 64位版本支持 Python 3.4、3.5 和 3.6 版本。
     
  • OpenCV 4.1.0的编译版本
    优质
    本简介提供关于如何构建和安装OpenCV 4.1.0库的指导，包括必要的依赖项及配置选项，帮助开发者顺利搭建开发环境。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台工具包，包含了众多计算机视觉、图像处理及机器学习功能。4.1.0版本为该软件的重要更新之一，带来了诸多新特性和性能改进，并且已适配于Visual Studio 2019，在Windows 10操作系统上运行的同时也整合了`contrib`模块，这部分通常包含一些实验性的或不太稳定的函数和扩展功能。 以下是OpenCV4.1.0的主要特性： 1. **DNN模块增强**：此版本对深度神经网络（DNN）的支持进行了显著提升，包括支持更多的模型框架如TensorFlow、Caffe及ONNX等，并优化了GPU加速以提高运行效率。 2. **aruco模块更新**：用于现实世界中标志检测和追踪的`aruco`模块在4.1.0版本得到了改进。对标记生成与检测进行了优化，使其更加稳定且高效。 3. **VideoIO模块改进**：视频读写功能得到增强，并支持更多格式及编码方式；同时通过硬件加速优化提升了视频处理的速度。 4. **图像处理更新**：引入了新的算法和功能，例如快速的双边滤波器、改进后的图像金字塔实现以及更高效的图像变换方法。 5. **机器学习模块升级**：包括SVM（支持向量机）、决策树等在内的多项机器学习技术得到了优化，使得训练及预测的速度更快，并且能支持更多类型的模型。 6. **Contrib模块**：此版本包含了`contrib`模块中的非核心但非常有用的扩展功能，如超分辨率、图像分割以及文字检测。这些特性对研究和开发阶段尤为有价值。 7. **多平台兼容性**：尽管我们着重于Windows 10与VS2019环境下的应用，OpenCV4.1.0同样支持Linux及Mac OS等其他操作系统，这得益于其跨平台设计的灵活性。 在Visual Studio 2019下编译OpenCV时，请确保正确配置了包括设置正确的编译器选项、链接库路径以及额外依赖项在内的各项参数。主要步骤如下： - 安装必要的第三方库如Boost、CUDA（若需GPU支持）、IPPICV等。 - 下载并解压源代码文件。 - 使用CMake工具来设置构建环境，指定源码位置和编译器信息，并选择所需的模块选项，特别是`WITH_CONTRIB`以包含贡献者提供的额外功能。 - 生成项目文件并在Visual Studio中打开进行编译。 完成上述步骤后，你将得到可以被其他开发项目引用的库文件（lib）以及头文件（include），从而直接使用OpenCV所提供的各种强大工具。通常在构建目录下会找到这些静态和动态链接库文件及配置文档等资源。 综上所述，对于Windows 10上的开发者而言，OpenCV4.1.0编译版本是一个功能丰富且易于集成的开发平台，特别适合从事计算机视觉、图像处理以及深度学习相关工作的人员。通过利用`contrib`模块中的前沿技术和应用，可以极大地拓展你的研究和开发边界。
     
  • Python中的OpenCV版本
    优质
    本文将介绍如何在Python环境中安装和管理不同版本的OpenCV库，帮助读者解决兼容性和功能需求问题。 Python版本的OpenCV提供了清晰易懂的PDF文档，涵盖了图像处理、识别等方面的常用方法。
     
  • opencv-python与opencv-contrib-python 3.4.1.15的Win64版本文件
    优质
    本资源提供OpenCV Python库及其扩展模块cv2 contrib在Windows 64位系统上运行所需的3.4.1.15版本文件，便于快速安装和使用。 适用于Windows 64位系统，对应Python 3.6版本，OpenCV为3.4.1.15版本；包含《opencv_contrib_python-3.4.1.15-cp36-cp36m-win_amd64.whl》和《opencv_python-3.4.1.15-cp36-cp36m-win_amd64.whl》两个文件。