opecv 学习计划

学了几天的opencv 我发现一个问题就是,介绍函数的文章,视频很多,但是介绍实际应用的文章很少,比如说绿屏抠像,这样的文章寥寥无几,而且很多都是一带而过,但是要是搜人脸检测的都是一大堆文章,切,人脸检测 opencv’ 都有现成的源码,所有一大堆人都去跟风模仿,做一些的无语的抄袭,写人脸检测。我觉得这就是为啥中国很多的技术发展不然外国原因,就是探索的人太少,抄袭的太多。都喜欢去用别人做的的东西来做文章。
所以我打算把opencv 的基础东西学会后,自己做一些实际的项目例子, 源码我会放到这上面来, 第一个我要做的就是绿屏抠像, 现在基本的抠像算法已经差不多了, 还需要继续优化,也很感谢csdn 里面的以为博主帮助,@chengxun1992 谢谢他指导。 然后我会继续研究写新的项目,把完成的流程,都写下来。 这就计划一部分。我个人能力有限,希望大家一起研究。一起把能力提高

### 嵌入式 Linux OpenCV 交叉编译教程 #### 准备工作环境 为了确保顺利进行OpenCV的交叉编译,在本地平台上需先完成一系列准备工作。这包括但不限于安装必要的依赖包,如`cmake`等构建工具。 对于Ubuntu18.04系统而言,可以通过如下命令来安装最新版的CMake: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y cmake ``` 此操作能够获取并安装适合于当前系统的CMake版本[^2]。 #### 获取交叉编译工具链 针对特定的目标硬件架构(例如ARM),需要下载对应的交叉编译工具链。以ZYNQ-7100为例,推荐使用的GCC版本为`gcc-linaro-7.5.0-2019.12-x86_64_aarch64-linux-gnu`,该工具链适用于大多数基于ARMv8-A架构的处理器[^3]。 可以从官方网站或其他可信资源处下载所需的工具链文件,并按照官方指南解压至指定位置以便后续配置使用。 #### 配置OpenCV源码树 从GitHub仓库克隆最新的OpenCV及其附加模块(`opencv_contrib`)到本地机器上: ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd .. git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 上述步骤完成后,应确保两个项目位于同一级目录下,方便稍后的路径设置过程[^4]。 #### 设置CMake参数执行交叉编译 创建一个新的build文件夹用于存放生成的结果文件,并进入其中运行下面这条指令来进行初步配置: ```bash mkdir build && cd build cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/path/to/toolchainfile.cmake \ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/install/path \ ../opencv/ ``` 这里需要注意的是替换掉`/path/to/toolchainfile.cmake`为你实际保存的toolchain file的位置;而`/install/path`则是指定了最终产物被部署的具体地址。此外,通过传递给CMake额外选项可以自定义更多细节,比如启用或禁用某些功能特性等。 #### 编译与安装 一旦所有前期设定都已完成,则可以直接调用`make`命令启动正式的编译流程。考虑到整个工程规模较大可能耗时较长,建议加上-jN参数加速多线程处理(N代表CPU核心数加1),即: ```bash make -j$(nproc) ``` 最后一步就是把成功编译出来的二进制文件复制到目标设备上去测试验证其可用性了。通常情况下只需简单地拷贝lib目录下的.so动态链接库以及include头文件即可满足基本需求[^1]。
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