2、OpenCV安装指南:Windows与Mac系统全解析

OpenCV安装指南:Windows与Mac系统全解析

OpenCV(Open Source Computer Vision)是一个免费的计算机视觉库,可用于处理图像和视频,完成从显示网络摄像头画面到教机器人识别现实物体等各种任务。本文将详细介绍如何在Windows和Mac系统上安装OpenCV及其相关库。

相关库介绍

在安装OpenCV之前,我们需要了解一些相关的库:
| 库名 | 描述 |
| ---- | ---- |
| NumPy | OpenCV Python绑定的依赖库,提供数值计算功能,包括高效数组。 |
| SciPy | 与NumPy密切相关的科学计算库,虽不是OpenCV必需,但对处理OpenCV图像数据很有用。 |
| OpenNI | OpenCV的可选依赖库,为某些深度相机(如Asus XtionPRO)提供支持。 |
| SensorKinect | OpenNI插件和OpenCV的可选依赖库,为Microsoft Kinect深度相机提供支持。 |

选择合适的安装工具

根据操作系统和配置需求,我们可以选择不同的安装工具。下面分别介绍在Windows和Mac系统上的安装方法。

Windows系统安装

Windows系统没有预装Python,我们可以使用预编译的安装程序,也可以从源代码进行编译。

编辑系统PATH变量

部分安装步骤需要编辑系统的PATH变量,可按以下步骤操作:
1. Windows Vista / 7 / 8 :点击开始

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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