Ubuntu安装opencv参考资料

最新推荐文章于 2024-10-29 16:41:04 发布
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本文汇集了多个技术博客的链接资源，涵盖Linux操作系统的使用技巧、个人经验分享及特定技术领域的深入探讨等内容，为读者提供丰富的学习资料。

http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132860.htm

http://www.cnblogs.com/dragonyo/p/6754599.html

http://www.cnblogs.com/paladinzxl/p/6749446.html

http://www.cnblogs.com/arkenstone/p/6490017.html


Ubuntu24.04 安装opencv4.10
weixin_42408707的博客
09-17 4894
Ubuntu24.04 安装opencv4.10。不同于Ubuntu20.04，有些库和命令是不一样的。
Ubuntu 安装opencv以及opencv_contrib
2203_75994053的博客
08-04 621
安装opencv以及opencv_contrib
ubuntu opencv 安装
xie__jin__cheng的博客
09-13 1万+
Linux系统上安装OpenCV主要有从源代码编译安装、使用包管理器安装、使用Python的pip包管理器安装以及使用conda包管理器安装四种方式。用户可以根据自己的需求和Linux发行版的特点选择合适的安装方式。从源代码编译安装提供了最大的灵活性，但安装过程相对复杂；使用包管理器安装则更加简单快捷，但可能无法获得最新版本。选择哪种安装方式取决于用户的具体需求和项目环境。如果需要最新版本的OpenCV或需要高度自定义编译选项，可以选择从源代码编译安装；
在Ubuntu上安装OpenCV
tiaoteek的博客
05-09 2755
ubuntu从github官方存储库中git源代码并安装OpenCV
Ubuntu安装OpenCV
qq_41962968的博客
02-09 1万+
1、安装准备 # 安装最低要求（Ubuntu 18.04 作为参考） sudo apt update && sudo apt install -y cmake g++ wget unzip #安装依赖 sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev sudo apt-get instal.
1 超详细的ubuntu安装opencv
热门推荐
weixin_44698673的博客
09-28 2万+
ubuntu安装opencv的过程 以及相关知识点
Ubuntu 20.04 安装 OpenCV 和 OpenCV_contrib 教程
Guangli_R的博客
10-29 3819
安装教程在Ubuntu 20.04上安装OpenCV和OpenCV_contrib可以为你提供强大的计算机视觉和图像处理功能。
新手笔记2 |Ubuntu安装Opencv
m0_66158704的博客
10-10 1698
在Ubuntu20.04安装Opencv，记录了我自己安装的一些过程，供给大家参考。
Ubuntu 安装opencv2.4的过程
HelloJinYe的博客
01-07 3687
环境：Ubuntu16.04 1、安装依赖项 ＃　安装编译工具 sudo apt-get install build-essential ＃　安装依赖包 sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev ＃ 安装可选包 sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjp
Ubuntu安装openCV4.5.4
fuhanga123的博客
12-08 1116
一、下载安装包 下载地址： 我的版本：opencv-4.5.4.tar.gz 二、提前准备 sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev li
Ubuntu18.04安装opencv 3.2.0的解决方法
09-15
在Ubuntu 18.04上安装OpenCV 3.2.0可能遇到一些挑战，但通过遵循正确的步骤，这些问题可以被顺利解决。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、机器学习和人工智能等领域。以下是安装过程的详细步骤：...
Ubuntu安装opencv 3.4.10及 opencv_contrib 扩展库（cmake或makefile引入opencv库）
challenglistic的博客
02-19 3985
Ubuntu安装opencv 3.4.10及 opencv_contrib 扩展库（cmake或makefile引入opencv库）
jquery图片滚动-下载即用.zip
01-05
源码来自：https://pan.quark.cn/s/41b9d28f0d6d 在信息技术领域中，jQuery作为一个广受欢迎的JavaScript框架，显著简化了诸多操作，包括对HTML文档的遍历、事件的管理、动画的设计以及Ajax通信等。 本篇文档将深入阐释如何运用jQuery达成一个图片自动播放的功能，这种效果常用于网站的轮播展示或幻灯片演示，有助于优化用户与页面的互动，使网页呈现更加动态的视觉体验。 为了有效实施这一功能，首先需掌握jQuery的核心操作。 通过$符号作为接口，jQuery能够迅速选取DOM组件，例如$("#id")用于选取具有特定ID的元素，而$(".class")则能选取所有应用了某类class的元素。 在选定元素之后，可以执行多种行为，诸如事件监听、样式的变更、内容的更新以及动画的制作等。 关于“一个基于jQuery的图片自动播放功能”，首要任务是准备一组图片素材，这些素材将被整合至一个容器元素之中。 例如，可以构建一个div元素，将其宽度设定为单张图片的尺寸，再借助CSS实现溢出内容的隐藏，从而构建出水平滚动的初始框架。 ```html<div id="slider"> <img src="image1.jpg" alt="Image 1"> <img src="image2.jpg" alt="Image 2"> <!-- 更多图片内容... --></div>```接着，需要编写jQuery脚本以实现图片的自动切换。 这通常涉及到定时器的运用，以设定周期性间隔自动更换当前显示的图片。 通过使用`.fadeOut()`和`.fadeIn()`方法，能够实现图片间的平滑过渡，增强视觉效果。 ```javascript$(document).re...
基于MSCA的多尺度卷积注意力机制：YOLOv8小目标检测模型优化与科研实验设计
01-05
内容概要：本文系统介绍了多尺度卷积注意力（MSCA）机制及其在YOLOv8中的集成方法，旨在提升小目标检测性能。文章首先解析MSCA的设计原理，包括多分支深度卷积、注意力加权融合和模块化结构，随后详述其在YOLOv8中的代码实现、配置方式及训练推理流程，并提出多项科研实验方向，如消融实验、模块位置优化与可视化分析，帮助研究者验证MSCA的有效性。最后提供常见问题避坑指南和论文创新思路，涵盖数据增强、训练调参与轻量化改进，形成完整的技术闭环。; 使用场景及目标：① 探索MSCA在YOLOv8中提升小目标检测精度的技术路径；② 开展模块替换类科研实验，支持论文创新与成果可视化；③ 构建高性能小目标检测模型应用于行人识别、遥感图像分析等实际场景。; 阅读建议：此资源以科研为导向，强调从原理理解到代码实现再到实验设计的全流程实践，建议结合提供的代码链接动手复现实验，重点关注MSCA模块的插入位置、参数设置与结果对比分析，同时注意数据预处理与训练策略的优化，以获得可靠的研究结论。
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码
最新发布
01-05
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码内容概要：本文档主要介绍了一套基于Matlab实现的金枪鱼群算法（TSO）用于路径规划优化的技术方案，属于智能优化算法在路径规划领域的创新实践。该资源聚焦于利用TSO算法解决二维栅格地图中的路径规划问题，通过模拟金枪鱼群体觅食与迁徙行为，实现高效寻优，适用于复杂环境下的最优路径搜索。文中还提及相关智能算法对比示例，可用于性能评估与算法改进。此外，文档附带完整的Matlab代码及网盘资源链接，便于复现与扩展应用。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、路径规划、机器人或无人机等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机、自动驾驶等领域的路径规划问题；②用于对比分析TSO与其他智能算法（如PSO、GA等）在路径优化中的性能差异；③支持科研复现、算法改进与工程化验证。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与参数设置，同时可参考文档中提及的其他智能算法对比案例，深入理解TSO算法的优势与适用边界。
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码
01-05
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码内容概要：本文介绍了一种改进的MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化算法，用于解决二维栅格地图中的路径规划问题，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法在传统海市蜃楼优化基础上引入精英反向学习机制和免疫算法思想，以提升搜索效率与全局寻优能力，避免陷入局部最优。文中还对比了PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等多种智能算法在相同场景下的路径规划效果，验证了所提算法在收敛速度、路径长度和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划、机器人导航等相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于二维栅格地图环境下的机器人或无人机路径规划；②用于比较不同智能优化算法在路径规划任务中的性能差异；③为改进现有优化算法提供思路与代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，重点关注精英反向策略与免疫机制的融入方式，并可通过调整地图环境与参数设置进一步测试算法鲁棒性与适应性。
基于ContextGuidedBlock的YOLO26下采样重构：提升上下文感知能力的精准目标检测方法研究
01-05
内容概要：本文介绍了一项针对YOLO26目标检测模型的科研改进——引入源自语义分割领域的ContextGuidedBlock（CGB）作为新型下采样模块，以增强模型在复杂场景中的上下文感知能力。传统下采样仅关注局部特征，易忽略环境关联，而CGB通过双分支结构（局部特征提取与全局上下文捕捉）融合细节与场景信息，显著提升了对相似目标在不同语境下的辨别力和小目标检测精度。文章详细解析了CGB的工作原理，提供了完整的代码实现、集成步骤及训练验证流程，并展示了在COCO数据集上的性能提升（mAP@50-95从0.51提升至0.56）。此外，还提出了消融实验、跨任务迁移和理论可视化等科研拓展方向。; 使用场景及目标：①提升YOLO系列模型在复杂场景下的检测精度；②开展以“上下文感知”为核心的学术研究并发表高水平论文；③探索注意力机制与上下采样结构的设计优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与文档，动手实践模块替换与训练全过程，重点关注注意力机制的设计与特征融合效果，同时通过可视化手段深入理解上下文引导机制的作用机理。
基于多变量长短期记忆网络与多因子量化选股模型的A股股票价格预测系统_整合开盘价最高价最低价收盘价成交金额等历史价格序列与资产收益率换手率流通股数市盈率市净率等外围经济学指标作为输入.zip
01-05
基于多变量长短期记忆网络与多因子量化选股模型的A股股票价格预测系统_整合开盘价最高价最低价收盘价成交金额等历史价格序列与资产收益率换手率流通股数市盈率市净率等外围经济学指标作为输入.zip
基于Python的快递二维码生成识别系统.zip
01-05
基于Python的快递二维码生成识别系统.zip
无显卡Ubuntu安装opencv4.8.0
12-17
在无显卡环境下，Ubuntu系统安装OpenCV4.8.0可以参考以下通用步骤： ### 安装依赖库和cmake 安装必要的依赖库和cmake，可使用如下命令： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install cmake sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libtiff-dev libswscale-dev libjasper-dev ``` 此步骤参考了在Ubuntu 16.04安装Opencv3.4.0时安装依赖库和cmake的方法[^3]。 ### 下载OpenCV 4.8.0安装包 从OpenCV官网下载OpenCV 4.8.0的安装包。 ### 解压安装包 假设下载的压缩包名为`opencv-4.8.0.zip`，使用以下命令解压： ```bash unzip opencv-4.8.0.zip cd opencv-4.8.0 ``` ### 创建构建目录并进入 ```bash mkdir build cd build ``` ### 配置CMake 使用CMake配置编译选项，可根据需求调整。以下是一个基本配置示例： ```bash cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv4.8 -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON .. ``` 这里将安装路径指定为`/usr/local/opencv4.8`，并开启生成`pkg-config`文件，参考了Ubuntu16.04安装Opencv4.0.0时的CMake配置方法[^1]。 ### 编译和安装 ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` `-j$(nproc)`表示使用系统的所有核心进行并行编译，加快编译速度。 ### 配置环境变量 在`~/.bashrc`文件末尾添加如下内容： ```bash export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/opencv4.8/lib/pkgconfig export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/opencv4.8/lib ``` 然后使配置生效： ```bash source ~/.bashrc ``` 此步骤参考了在ubuntu20.04安装opencv4.2.0配置环境变量的方法[^4]。 ### 验证安装 可以通过以下步骤验证OpenCV是否安装成功： ```bash cd /usr/local/opencv4.8/samples/cpp/example_cmake cmake . make ./opencv_example ``` 如果没有摄像头，会出现界面“hellow world”，参考了在ubuntu18.04验证OPENCV安装成功的方法[^2]。
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