TK1上编译opencv1.0.0

最新推荐文章于 2025-07-28 13:13:22 发布
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#TK1 opencv 编译

本文介绍如何编译安装 OpenCV 1.0.0，并解决编译过程中可能遇到的错误，如 cxmisc.h 的 #elif 语句问题、libhighgui.so 中未定义引用 cvCaptureFromCAM_V4L 以及 cvcap_v4l.cpp 中找不到 linux/videodev.h 文件等。 
1.解压源码
tar xfz opencv-1.0.0.tar.gz
cd opencv-1.0.0
./configure --prefix=/usr
make
sudo make install


 编译中会出现的错误：:
1)
../../cxcore/include/cxmisc.h:133:6: error: #elif with no expression

修改  cxmisc.h  133行  #elif   #else.
2) 
../../../otherlibs/highgui/.libs/libhighgui.so: undefined reference to `cvCaptureFromCAM_V4L(int)'

T添加 #define HAVE_CAMV4L 在cvconfig.h  24 in行
3) 
cvcap_v4l.cpp:208:28: fatal error: linux/videodev.h: No such file or directory 

install libv4l-dev and link to it with the following commands:
sudo apt-get install libv4l-dev
sudo ln -s /usr/include/libv4l1-videodev.h /usr/include/linux/videodev.h


----完成


                

        

    

  



    



                



	

		

			

				
					
Anygrasp_sdk本地部署和使用

				
			

			

				

					boss-dog
				

				

					11-09
					
					241
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍的快速使用。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
opencv1.0版本

				
			

			

				

					09-05
				

			

		

		

			
				
老版本的opencv包含，chopencv-2.5.0-win-binary.zip OpenCV_1.0.exe

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
OpenCV1.0.rar

				
			

			

				

					04-27
				

			

		

		

			
				
包含OpenCV1.0程序及一个OpenCV中文手册（手册中有安装说明及OpenCV用法说明）。

			
		

	





	

		

			

				
					
openCV1.0.rar

				
			

			

				

					05-29
				

			

		

		

			
				
openCV1.0.rar

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
centos7_64bit 系统中编译opencv-1.0.0

				
			

			

				

					梁桥江的专栏
				

				

					01-04
					
					422
					
				

			

		

		

			
				
0) int64 和uint64 重定义
由于系统的某些头文件已经包含了int64
 、uint64 ，这时候会报重定义的错误;
把重定义的两个头文件，定义int64
 、uint64 各自加上对方的头文件宏的限制即可;


1)
../../cxcore/include/cxmisc.h:133:6: error: #elif with no expression

修改 c

			
		

	





	

		

			

				
					
cv1.0入门

				
			

			

				

					q123456789098的专栏
				

				

					04-13
					
					3577
					
				

			

		

		

			
				
环境
VS2010UltimTrial1.iso                    
http://pan.baidu.com/s/1dEL85kl

VS2010UltimTrialCHS版注册码    YCFHQ-9DWCY-DKV88-T2TMH-G7BHP

opencv-2.4.9.exe                              
http://pan

			
		

	





	

		

			

				
					
opencv1.0编译问题汇总

				
			

			

				

					上善若水
				

				

					02-25
					
					1308
					
				

			

		

		

			
				
最近研究hough forest 源码download下来发现依赖opencv1.0，尝试修改makefile让其去链高版本的opencv发现符号表出了问题，于是开始编译opencv1.0。困难重重，终于编译成功：


参考：http://www.itdadao.com/articles/c15a1104676p0.html


OpenCV的编译方式有两种： 
1、传统的./con

			
		

	





	

		

			

				
					
Ubuntu18.04 安装CARLA0.8.4 + Intel Coach1.0.0

				
			

			

				

					xiao_yun_zi的博客
				

				

					11-11
					
					593
					
				

			

		

		

			
				
Ubuntu18.04安装CARLA 0.8.4 + Intel Coach 1.0.01.安装CARLA0.8.4 Carla 的安装2.安装Intel Coach1.0.0 Coach 的安装合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导

			
		

	





	

		

			

				
					
离线安装Ubuntu16.04 NVIDIA1060显卡驱动 CUDA9.0 CUDNN7.0 anaconda TensorFlow-GPU pycharm opencv-python opencv

				
			

			

				

					小零件儿的博客
				

				

					09-25
					
					1162
					
				

			

		

		

			
				
离线安装Ubuntu16.04 NVIDIA1060显卡驱动 CUDA9.0 CUDNN7.0 anaconda TensorFlow-GPU pycharm opencv-python opencv-contrib-python pytorch clion qt5 OpenCV3.3.1教程

注：用word编辑的，文章太长实在是不想再编辑了,编号没对上，上传了教程的word版本，每个步骤都附了...

			
		

	





	

		

			

				
					
name: UB-GOLD
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - brotli=1.1.0=h2466b09_3
  - brotli-bin=1.1.0=h2466b09_3
  - bzip2=1.0.8=h2bbff1b_6
  - ca-certificates=2025.6.15=h4c7d964_0
  - cairo=1.18.0=h1fef639_0
  - chardet=5.2.0=pyhd8ed1ab_3
  - contourpy=1.3.2=py310hc19bc0b_0
  - cudatoolkit=11.8.0=h09e9e62_13
  - cycler=0.12.1=pyhd8ed1ab_1
  - expat=2.7.1=h8ddb27b_0
  - faiss=1.9.0=py310cuda118h41c283c_0_cuda
  - faiss-gpu=1.9.0=hef1f8eb_0
  - font-ttf-dejavu-sans-mono=2.37=hab24e00_0
  - font-ttf-inconsolata=3.000=h77eed37_0
  - font-ttf-source-code-pro=2.038=h77eed37_0
  - font-ttf-ubuntu=0.83=h77eed37_3
  - fontconfig=2.14.2=hbde0cde_0
  - fonts-conda-ecosystem=1=0
  - fonts-conda-forge=1=0
  - fonttools=4.58.5=py310hdb0e946_0
  - freetype=2.12.1=hdaf720e_2
  - freetype-py=2.3.0=pyhd8ed1ab_0
  - greenlet=3.2.3=py310h9e98ed7_0
  - icu=73.2=h63175ca_0
  - intel-openmp=2024.2.1=h57928b3_1083
  - kiwisolver=1.4.8=py310he9f1925_1
  - lcms2=2.16=h67d730c_0
  - lerc=4.0.0=h6470a55_1
  - libblas=3.9.0=32_h641d27c_mkl
  - libboost=1.84.0=h9a677ad_3
  - libboost-python=1.84.0=py310h3e8ed56_7
  - libbrotlicommon=1.1.0=h2466b09_3
  - libbrotlidec=1.1.0=h2466b09_3
  - libbrotlienc=1.1.0=h2466b09_3
  - libcblas=3.9.0=32_h5e41251_mkl
  - libdeflate=1.20=hcfcfb64_0
  - libfaiss=1.9.0=cuda118h51f90d9_0_cuda
  - libffi=3.4.4=hd77b12b_1
  - libglib=2.80.2=h0df6a38_0
  - libhwloc=2.11.2=default_hc8275d1_1000
  - libiconv=1.18=h135ad9c_1
  - libintl=0.22.5=h5728263_3
  - libjpeg-turbo=3.1.0=h2466b09_0
  - liblapack=3.9.0=32_h1aa476e_mkl
  - libpng=1.6.43=h19919ed_0
  - libtiff=4.6.0=hddb2be6_3
  - libwebp-base=1.5.0=h3b0e114_0
  - libxcb=1.15=hcd874cb_0
  - libxml2=2.12.7=h283a6d9_1
  - libzlib=1.2.13=h2466b09_6
  - m2w64-gcc-libgfortran=5.3.0=6
  - m2w64-gcc-libs=5.3.0=7
  - m2w64-gcc-libs-core=5.3.0=7
  - m2w64-gmp=6.1.0=2
  - m2w64-libwinpthread-git=5.0.0.4634.697f757=2
  - matplotlib-base=3.10.1=py310h37e0a56_0
  - mkl=2024.2.2=h66d3029_15
  - msys2-conda-epoch=20160418=1
  - munkres=1.1.4=pyhd8ed1ab_1
  - openjpeg=2.5.2=h3d672ee_0
  - openssl=3.5.1=h725018a_0
  - packaging=25.0=pyh29332c3_1
  - pandas=2.1.4=py310hecd3228_0
  - pcre2=10.43=h17e33f8_0
  - pixman=0.46.2=had0cd8c_0
  - pthread-stubs=0.4=hcd874cb_1001
  - pthreads-win32=2.9.1=h2466b09_4
  - pycairo=1.27.0=py310hb6096a9_0
  - pyparsing=3.2.3=pyhd8ed1ab_1
  - python=3.10.18=h981015d_0
  - python-dateutil=2.9.0.post0=pyhe01879c_2
  - python-tzdata=2025.2=pyhd8ed1ab_0
  - python_abi=3.10=2_cp310
  - pytz=2025.2=pyhd8ed1ab_0
  - qhull=2020.2=hc790b64_5
  - rdkit=2023.09.6=py310he5583f7_2
  - reportlab=4.4.1=py310ha8f682b_0
  - rlpycairo=0.2.0=pyhd8ed1ab_0
  - setuptools=78.1.1=py310haa95532_0
  - six=1.17.0=pyhd8ed1ab_0
  - sqlalchemy=2.0.41=py310ha8f682b_0
  - sqlite=3.45.3=h2bbff1b_0
  - tbb=2021.13.0=h62715c5_1
  - tk=8.6.14=h5e9d12e_1
  - typing_extensions=4.14.1=pyhe01879c_0
  - tzdata=2025b=h04d1e81_0
  - ucrt=10.0.22621.0=h57928b3_1
  - unicodedata2=16.0.0=py310ha8f682b_0
  - vc=14.42=haa95532_5
  - vc14_runtime=14.44.35208=h818238b_26
  - vs2015_runtime=14.44.35208=h38c0c73_26
  - wheel=0.45.1=py310haa95532_0
  - xorg-libxau=1.0.11=hcd874cb_0
  - xorg-libxdmcp=1.1.3=hcd874cb_0
  - xz=5.6.4=h4754444_1
  - zlib=1.2.13=h2466b09_6
  - zstd=1.5.6=h0ea2cb4_0
  - pip:
      - addict==2.4.0
      - annotated-types==0.7.0
      - beautifulsoup4==4.13.4
      - certifi==2025.6.15
      - charset-normalizer==3.4.2
      - colorama==0.4.6
      - cython==3.1.2
      - dgl==2.2.1+cu121
      - filelock==3.13.1
      - fsspec==2024.6.1
      - future==1.0.0
      - gdown==5.2.0
      - grakel==0.1.10
      - idna==3.10
      - jinja2==3.1.4
      - joblib==1.5.1
      - littleutils==0.2.4
      - markupsafe==2.1.5
      - mmcv-full==1.7.2
      - mpmath==1.3.0
      - munch==4.0.0
      - networkx==3.3
      - numpy==1.23.5
      - ogb==1.3.6
      - opencv-python==4.12.0.88
      - outdated==0.2.2
      - pillow==11.0.0
      - pip==25.1.1
      - platformdirs==4.3.8
      - psutil==7.0.0
      - pydantic==2.11.7
      - pydantic-core==2.33.2
      - pygcl==0.1.2
      - pysocks==1.7.1
      - pyyaml==6.0.2
      - regex==2024.11.6
      - requests==2.32.4
      - scikit-learn==1.5.1
      - scipy==1.15.3
      - seaborn==0.13.2
      - soupsieve==2.7
      - sympy==1.13.3
      - texttable==1.7.0
      - threadpoolctl==3.6.0
      - tomli==2.2.1
      - torch==2.1.2+cu121
      - torch-cluster==1.6.3+pt21cu121
      - torch-geometric==2.4.0
      - torch-scatter==2.1.2+pt21cu121
      - torch-sparse==0.6.18+pt21cu121
      - torch-spline-conv==1.2.2+pt21cu121
      - torchdata==0.7.1
      - tqdm==4.67.1
      - typing-extensions==4.12.2
      - typing-inspection==0.4.1
      - urllib3==2.5.0
      - yapf==0.43.0
prefix:D:\All-App\Anaconda3\envs\UB-GOLD上面是我想用anaconda移植到本地系统的environment.yml文件，里面有一些文件的格式   比如   - torch-cluster==1.6.3+pt21cu121是错的，麻烦帮忙修改一下，还有就是cuda版本应为12.1麻烦统一一下

				
			

			

				

					07-10
				

			

		

		

			
				
对于PyTorch Geometric相关的包，PyPI上并没有提供CUDA变体，它们通常是通过源代码编译或从第三方仓库下载预编译的wheel。   实际上，PyTorch Geometric官方推荐使用以下命令安装：  pip install torch_geometric  ...

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV_1.0软件

				
			

			

				

					10-06
				

			

		

		

			
				
OpenCV软件，其他的Opencv软件版本我都有，像OpenCV2.0，OpenCV2.3.的，不过本人认为还是OpenCv1.0的用着方便！希望对你有用！共同进步！

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV_1.0.exe

				
			

			

				

					03-27
				

			

		

		

			
				
OpenCV_1.0.exe安装包，opencv使用视频采集卡蓝屏的办法，包含cv.lib、cvaux.lib、cvcam.lib、cvhaartraining.lib、cxcore.lib、cxts.lib、highgui.lib、ml.lib和cv100.dll、cvaux100.dll、cvcam100.dll、cvhaartraining.dll、cxcore100.dll、cxts100.dll、highgui100.dll、ml100.dll

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV_1.0.zip

				
			

			

				

					05-08
				

			

		

		

			
				
Windows系统，官方上找不到，在网上找的资源，与大家分享。

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV_1.0 安装包

				
			

			

				

					07-26
				

			

		

		

			
				
OpenCV_1.0 安装包
开发学习
必备
OpenCV_1.0
完全安装包

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV_1.0安装包

				
			

			

				

					05-24
				

			

		

		

			
				
opencv1.0版本的安装包，适用于《学习opencv》一书中的程序

			
		

	





	

		

			

				
					
交叉编译OpenCV1.0.0

				
			

			

				

					Deebug的博客
				

				

					12-22
					
					1375
					
				

			

		

		

			
				
参考：
http://wiki.opencv.org.cn/index.php/Template:Install
./configure --host=arm-linux --without-gtk --without-carbon  --without-quicktime --without-1394libs --without-ffmpeg --without-python --witho

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV 1.0入门

				
			

			

				

					c4501srsy的专栏
				

				

					01-21
					
					1866
					
				

			

		

		

			
				
————————————————安装配置————————————————
配置Windows环境变量
检查C:\Program Files\OpenCV\bin是否已经被加入到环境变量PATH，如果没有，请加入。
”Includes files”（包含文件）,在下面添加以下条目：

C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include;C:\Program Fil

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV 1.0：计算机视觉库的源代码与应用

					
最新发布

				
			

			

				

					weixin_35578748的博客
				

				

					07-28
					
					778
					
				

			

		

		

			
				
OpenCV，全名为Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量的C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV拥有活跃的社区，为学术研究和商业应用提供了丰富的资源和工具。OpenCV广泛应用于多个领域，包括但不限于：医学图像分析：用于分析和处理X光图像、MRI扫描以及超声图像等。增强现实（AR）：通过图像识别和融合技术，在真实世界中叠加虚拟信息。机器人视觉。

			
		

	





	

		

			

				
					
Linux下编译与ARM下移植opencv1.0.0详细步骤

				
			

			

				

					Hard work pays off ！！！
				

				

					05-27
					
					1788
					
				

			

		

		

			
				
（由于最近需要在6410的板子上做人脸识别，于是就要安装与移植opencv了，安装过很多次，终于好用了，自己测试过。相关文件下载：点击打开链接）
1、          OpenCv库编译。首先将opencv-1.0.0.tar.gz拷贝到虚拟机/opt目录下，然后解压：
tar zxvf opencv-1.0.0.tar.gz
2、进入到opencv-1.0.0目录中，输入命令，完成配置：

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

              红包
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              表情包
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红包金额最低5元

      

      

        
        

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