【OpenCV】in-place操作

本文介绍了计算机视觉中In-place操作的概念及应用,通过实例演示了如何使用OpenCV中的高斯滤波函数实现In-place操作,提高了图像处理的效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

        

        所谓的in-place操作,即就地操作,就是说一个函数的输入图像src与输出图像dst是同一图像。


        比如,高斯滤波函数GaussianBlur( )支持in-place,那么我们就可以:


GaussianBlur(src,src,Size(3,3),2,2);

而不需要:


GaussianBlur(src,dst,Size(2,2),2,2);

### 如何在 Jetpack 4.4 上安装和配置 Python OpenCV #### 下载并安装必要的依赖项 为了确保系统的稳定性和兼容性,在安装特定版本的 OpenCV 前,建议先移除任何旧版可能存在的冲突库。对于已经存在多个不同版本的情况,可以考虑创建虚拟环境来隔离各个项目所需的软件栈[^2]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get remove --purge libopencv* python-opencv -y ``` #### 创建 Python 虚拟环境 通过 `virtualenv` 或者 Anaconda 来管理独立的工作空间能够有效避免包之间的相互干扰: ```bash pip install virtualenv virtualenv opencv_env source opencv_env/bin/activate ``` #### 编译安装指定版本的 OpenCV 考虑到系统中已有的 CUDA 和 TensorRT 配置,编译时应启用 GPU 加速支持以充分利用硬件资源[^3]。针对 Jetson Nano 平台上的 JetPack 4.4 版本,推荐采用预构建二进制文件简化流程;然而若需自定义功能,则可按照如下步骤操作: 1. **获取源码** ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b 3.4.6 cd opencv/ ``` 2. **设置 CMake 参数** 确认路径指向正确的开发工具链位置,并开启 GStreamer 支持以便于多媒体处理应用开发[^4]。 ```cmake cmake \ -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D CUDA_ARCH_BIN="5.3" \ -D CUDA_ARCH_PTX="" \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \ -D BUILD_EXAMPLES=OFF .. ``` 3. **执行多线程编译过程** 利用 `-j$(nproc)` 自动调整并发任务数加快速度。 ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` 完成上述步骤之后,重启终端使新加载的共享库生效,接着就可以利用 pip 工具快速部署对应的 Python 接口模块了。 ```bash deactivate cd ~ git clone https://github.com/skvark/opencv-python.git cd opencv-python python setup.py build_ext --inplace pip install . ``` 最后一步是验证安装成果,运行简单的测试脚本来确认一切正常工作。 ```python import cv2 print(cv2.__version__) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('frame',gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ```
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