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系统配置为Windows 10，搭配Visual Studio 2010和Thrift 0.9.3。

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简介：
经过了漫长的调试过程，并遭遇了诸多技术难题，最终我成功完成了编译工作，现与大家分享这份成果。

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  • OpenMVG与OpenMVS在Windows 10和Visual Studio 2015下的配置指南
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    本指南旨在为使用Windows 10及Visual Studio 2015环境的用户提供详细的步骤说明，介绍如何成功安装并配置开源多视角几何库（OpenMVG）与多视图立体重建工具包（OpenMVS），以支持高精度3D模型构建。 OpenMVG（开放式多视图几何）与OpenMVS（开放式多视角立体视觉系统）的配置过程涉及几个步骤。首先需要安装必要的依赖项，并确保环境满足要求。然后下载并编译OpenMVG，接着进行同样的操作以获取和设置OpenMVS。整个过程中需注意按照官方文档指导完成每一步骤，包括正确配置路径以及解决可能出现的问题。
     
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    本教程详解如何在Visual Studio环境中配置OpenCV与FFmpeg，涵盖环境搭建、库文件导入及项目集成步骤，助力开发者高效开发视频处理应用。 包含opencv3.4.4.exe和ffmpeg-dev-shared。
     
  • Windows 10下Python环境搭建及配置指南
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    本指南详述了在Windows 10操作系统中搭建和配置Python开发环境的过程，包括安装Python、设置路径变量以及安装常用库等步骤。适合初学者参考学习。 本段落详细介绍了在Windows10系统下搭建与配置Python环境的方法，具有一定的参考价值，适合对这一主题感兴趣的读者阅读。
     
  • 在 Visual Studio 2019 中配置 CUDA 10.1 和 TensorFlow-GPU 1.14.0
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    本教程详细介绍如何在Visual Studio 2019环境下安装和配置CUDA 10.1以及TensorFlow-GPU版本1.14.0，为深度学习项目搭建开发环境。 本段落主要介绍了在Visual Studio 2019下配置CUDA 10.1与TensorFlow-GPU 1.14.0的过程，并通过示例代码详细讲解了相关步骤，对学习或工作中需要使用这些工具的读者具有一定的参考价值。希望以下内容能帮助大家更好地理解和应用这些技术。
     
  • 在 Visual Studio 2012 中配置 Kinect V2.0 和 PCL 1.7.2 (kinect2_grabber...)
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    本教程详细介绍如何在Visual Studio 2012中安装和配置Kinect V2.0及PCL 1.7.2，包括设置kinect2_grabber等步骤。 本段落介绍在VS2012开发平台上配置PCL 1.7.2、Kinect V 2.0 SDK 和 OpenCV 2.4.9 的过程，并利用最新的 Kinect V 2.0 设备获取场景中的深度图像和彩色图像，将这些数据转换并保存为 PCL 数据库使用的 PCD 点云格式。之后通过编程算法编写程序来显示点云的PCD文件。
     
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    本指南详细介绍了在Windows 10操作系统中搭建Android Studio开发环境的步骤，并提供丰富的图文说明。适合初学者快速入门安卓应用开发。 在Windows 10操作系统下配置Android Studio开发环境需要一系列步骤来完成： 一、安装Java JDK 首先，你需要安装Java Development Kit (JDK)作为基础环境。你可以从Oracle官方网站下载合适的版本（32位或64位）并进行安装。整个过程中会提示你选择两次文件夹路径：第一次是“jdk”，第二次则是“jre”。完成后需要配置系统环境变量。 二、设置环境变量 在Windows 10中，你需要添加三个重要的环境变量：JAVA_HOME, Path 和 CLASSPATH。通过计算机属性进入高级系统设置，在那里你可以新建或编辑现有系统变量。将JAVA_HOME指向你安装JDK的路径；对于Path，新增%JAVA_HOME%\bin和%JAVA_HOME%\jre\bin；CLASSPATH则需要填入;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar。 三、安装Android Studio 接下来是下载并安装Android Studio。访问官方网站获取适用于Windows系统的安装文件，并完成安装过程。在设置代理时，选择适当的选项可以解决网络连接问题。启动向导后，请选择自定义（custom）模式来指定SDK的存放位置。 四、配置Android Studio 成功安装之后，你需要进行一些基本的配置工作，包括设定正确的SDK路径以及处理可能遇到的问题如Emulator错误或Intel HAXM相关的问题等。 五、创建模拟器设备 为了能够在虚拟环境中测试你的应用，在Android Studio中需要建立一个基于特定API版本（例如15）的模拟器设备。如果出现任何问题，请确保下载了对应的Android SDK API版本以解决问题。 六、编写第一个应用程序 最后一步是构建和运行你自己的首个Android程序，比如“Hello World”。你需要在项目的Manifest文件里加入读写SD卡权限，并进行编译与测试。 以上就是Windows 10系统下配置Android Studio开发环境的完整流程。按照这些步骤操作可以帮助开发者更高效地创建、调试以及发布高质量的移动应用项目。
     
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    这份文档提供了关于如何在Windows 10操作系统下配置和运行Detectron2的详细步骤和建议，旨在帮助开发者们克服环境搭建中的各种挑战。 ### Detectron2在Windows 10下的配置指南 #### 一、引言 Detectron2是Facebook AI Research团队推出的一款用于计算机视觉任务的开源库，主要用于目标检测、实例分割等高级计算机视觉应用。通常情况下，Detectron2推荐在Linux环境下进行部署与开发，但在某些情况下，用户可能更倾向于在Windows 10操作系统上进行配置和使用。本段落将详细介绍如何在Windows 10系统下成功安装并配置Detectron2，并解决过程中可能遇到的一些常见问题。 #### 二、环境搭建 ##### 1. 安装CUDA 10.1与cuDNN - **CUDA 10.1**: CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司提供的GPU加速平台，是实现深度学习框架高效运行的关键。在Windows 10环境下，建议安装CUDA 10.1版本。 - **cuDNN**: cuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络优化库，可以显著提高基于GPU的深度学习应用程序的性能。 ##### 2. 安装Python环境与PyTorch - **Python环境**: 搭建好CUDA与cuDNN后，接下来需要安装Python环境。推荐使用Anaconda作为Python环境管理工具。 - **创建虚拟环境**: 打开Anaconda Prompt，执行以下命令创建名为`detectron2`的虚拟环境： ```shell conda create --name detectron2 python=3.7 ``` 确保使用Python 3.7版本，因为Detectron2支持此版本的Python。 - **激活虚拟环境**: 使用以下命令激活虚拟环境： ```shell conda activate detectron2 ``` - **安装PyTorch**: PyTorch是Detectron2的基础依赖之一，可以通过pip安装。在虚拟环境中执行： ```shell pip install torch torchvision ``` ##### 3. 安装其他依赖 - **fvcore**: `fvcore`提供了各种基础功能，是Detectron2的依赖之一。 ```shell pip install fvcore ``` - **cocoapi**: `cocoapi`用于处理COCO数据集。 ```shell pip install cython pycocotools ``` - **Visual Studio 2019**: VS2019是编译一些源代码的必备工具。安装VS2019时，确保选择C++工作负载及相关组件。 ##### 4. 安装Detectron2 - **克隆源码仓库**: ```shell git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git cd detectron2 ``` - **安装依赖**: 在detectron2目录下执行以下命令安装依赖项。 ```shell pip install -r requirements.txt ``` - **构建并安装Detectron2**: 进行编译前需要设置编译环境变量。 ```shell call C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio2019EnterpriseVCAuxiliaryBuildvcvars64.bat pip install -e . ``` #### 三、解决常见问题 1. **编译警告与错误** - 编译过程中可能会遇到如下的警告信息：“Error checking compiler version for cl: [WinError 2] 系统找不到指定的文件”。这通常是由于编译环境未正确配置导致。 - 编译错误：“maskrcnn-benchmarkmaskrcnn_benchmarkcsrccudaROIAlign_cuda.cu(275): error: no instance of function template THCCeilDiv matches the argument list argument types are: (long long, long)”以及“rotateROI”部分的类似问题。这些问题主要是因为CUDA相关的模板函数不匹配。 2. **其他注意事项** - 确保所有依赖包版本均与系统兼容。 - 遇到问题时，可参考社区文档或GitHub上的issue追踪记录。 - 如果在安装过程中遇到问题，可以尝试查阅更多的在线资源或寻求社区帮助。 #### 四、测试验证 完成以上步骤后，可以通过运行示例程序来验证Detectron2是否正确安装。例如，在`detectron2`目录下运行如下命令： ```shell python demodemo.py --config-file configsCOCO-InstanceSegmentationmask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml --video-input pathtovideo.mp4 --output pathtooutput --opts MODEL.WEIGHTS pathtomodel.pth ``` 此命令将使用预训练的Mask R-CNN模型对视频进行实例分割。如果一切正常，将可以看到分割结果。 #### 五、结论 虽然Detectron2官方推荐在Linux环境下部署，但通过本段落介绍的方法，也可以顺利在Windows 10系统上完成配置。需要注意的是，由于Windows平台的限制，可能需要额外的配置步骤和调试