GitHub代码复现之opencv

最新推荐文章于 2025-05-06 10:30:00 发布
最新推荐文章于 2025-05-06 10:30:00 发布
阅读量735 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21685903/article/details/103623007
本文介绍了在GitHub上复现OpenCV项目时遇到的问题及其解决方案，主要包括VS2015环境下找不到dirent.h头文件的解决办法，以及在编译过程中遇到的找不到opencv2/nonfree/features2d.hpp头文件和未定义标识符"initModule_nonfree"的问题。通过下载缺失的头文件并添加到VS的系统包含目录，或修改源代码来解决这些问题。

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

GitHub代码复现之opencv链接：https://github.com/vonzhou/opencv

待解决！！！

ISSUE汇总：

Issue1：vs2015找不到配置dirent.h头文件？

解决方法：dirent.h头文件简介
dirent是使程序员操作列表和文件夹的应用程序接口（API）。简单说，使用dirent可以对系统内的文件夹以及其中的内容进行操作和修改。包括文件夹内列表的显示，内容读取等。在vs2015环境下，需要加载dirent.h头文件。dirent在UNIX系统下基本都可以使用，但是在windows下，并不是所有的编译器都可以使用。


Github连接链接：https://github.com/JackSoja/dirent
将文件dirent.h下载下来保存到 VS的系统包含（include）目录里即可，我的目录是C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\include
或者直接将以下代码保存为dirent.h文件，

最低0.47元/天 解锁文章
AllisWell_WP
关注
Github项目复现流程
weixin_58566297的博客
04-18 2241
服务器配置好之后，下面就可以复现自己找的项目了 ，首先进入所找项目的 Github 链接。下图主要就是仓库里的东西了，你可以看到就是一个个文件夹或文件，里面可能是代码文件，也可能是其他文档，图片什么的。点击可以看。以上 star 数越多，证明所找项目越流行，复现人数也越多滑到最下面，可以看到一个叫 README.md 的一段文字，仔细看，它就是仓库里的一个文件，只不过展示出来了。它就像产品说明书，或者是一个介绍页，告诉你这个仓库的有关信息，让你对仓库有了简单的了解。
Anaconda + VSCode 实现项目代码复现（一）（Window环境）
zzzlearning的博客
11-02 1908
使用Anaconda和VSCode复现项目代码
GitHub开源项目复现指南
m0_74480168的博客
02-12 2878
你是否曾在GitHub复现项目时被环境配置、SSH报错、连接超时等问题折磨？本文以热门项目ChatTTS为例，手把手带你了解GitHub复现全流程！从Git安装、SSH密钥配置的底层原理，到域名解析失败、代理冲突等“玄学”报错的深度解析，再到虚拟环境管理的实用技巧，作者以踩坑经验为你铺平道路。本文提供终端指令逐行解读，揭秘Git配置，教你用修改Hosts文件绕过DNS污染。如果你是被Connection refused逼疯的萌新，这篇指南能让你少走几小时弯路——因为每一个报错，都是作者曾经的深夜抓马（哭
OpenCV笔记：基础入门（C++、Python、JavaScript）
最新发布
Naisu的各种笔记
05-06 1073
因为个人学业和兴趣原因需要用到人工智能和自动化相关的内容，计划学习一些列相关的内容。这里先以简单常见的OpenCV作为入门内容，主要是作为使用来说这个应该比较简单并且这个也比较实用。这篇文章将记录OpenCV的相关链接与入门内容。
复现GitHub上的项目
m0_62902301的博客
08-21 1028
第三在虚拟环境里安装依赖项（在requirements.txt文件里）（其实是一些库），也可以手动一个一个安装，且要注意安装顺序，否则没法安装。第二在解压目录下创建虚拟环境（避免与全局global环境冲突）。第四下载预训练模型（要自己搜索并下载，code里没有）。第五运行脚本文件（可能没有，要自己写）。第一下载code压缩包然后解压。
深度学习复现Github项目代码流程详细过程
热门推荐
weixin_44839559的博客
10-28 2万+
第一步，解决方法，关闭命令窗口后重新进入，重复一遍前面进入环境的操作，然后在anaconda中输入pip uninstall visdom，回车，然后选择y，再输入pip install visdom就可以了，最后输入python -m visdom.server，即可解决问题，在训练模型的时候，我们除了运行代码，还想了解代码的具体细节及修改代码，这时候我们就采用python的编辑器pychram进行运行下载后的代码。目的就是能够进行这个路径找到环境配置的文件进行运行，配置完成后可以通过以下代码来查看。
深度学习Github项目实例复现：从虚拟环境安装到得出代码的复现结果
LFY437726093的博客
04-07 1万+
深度学习Github项目实例复现：从虚拟环境安装到得出代码的复现结果
如何搭建深度学习环境及复现GitHub代码
wcc960828的博客
02-17 6015
在终端进行训练的话没法看到代码的细节，因此我们可以在pycharm中进行。conda activate name-of-env（接下来运行的内容就是基于这个环境的）在base这个土壤上搭建环境（不同的小房子），因为不同的代码运行需要不同的环境才能运行。在训练自己的网络时，只需要改变datasets中的facades变成自己的数据就可以。(要在下载的源代码存放的路径下运行才能找到需求环境的文件。阅读github代码中要求的环境，安装。4：查看github中的具体步骤。下载完放在相应的文件夹中。
kcf用python代码复现.rar
03-09
标题 "kcf用python代码复现.rar" 指的是使用Python编程语言重新实现KCF（Kernelized Correlation Filter）算法。KCF是一种基于图像的快速目标检测与跟踪方法，常用于计算机视觉领域。该算法结合了高斯混合模型和光流...
AVOD代码复现
qq_20388971的博客
11-05 1919
avod代码复现
利用OpenCV进行人脸关键点检测（Facial Landmark Detection） JAVA代码复现
luoyu_7的专栏
12-05 1098
测试环境 Windows 10 x64 Opencv4.1.2 + Opencv_contrib 4.1.2 eclipse (jdk 13.0.1) 前言 网络上的资料真是少的可怜，更别说，复现的时候，各种问题。 参考资料 [1]Tutorial：https://www.learnopencv.com/facemark-facial-landmark-detection-us...
github复现FCN的，相关代码.zip
05-09
多分类，FCN代码，cuda8.0、cudnn5.1、TensorFlow1.4.0,资源包含了对github代码的修改
opencv-github百度网盘
02-02
从github下载了很多，方便大家下载，放在百度网盘上，最新的
复现github项目的基本步骤
weixin_43456772的博客
01-18 7652
查看 Issues：如果在复现过程中遇到问题，查看项目的 Issues 页面，看看是否有人遇到并解决了类似的问题。每个项目都是独特的，所以这些步骤可能需要根据项目的具体情况进行调整。始终参考项目文档是一个好习惯。检查文档：阅读项目的 README.md 文件，了解需要安装哪些依赖。遵循项目说明：根据 README.md 或其他文档中的说明运行项目。运行测试：如果项目包含测试，运行这些测试以确保一切正常。找到项目仓库：在 GitHub 上找到你想复现的项目。编译代码：如果项目需要编译，请执行相应的编译步骤。
复现Github上面的Tiny_Faces_in_Tensorflow代码
kelly若的博客
03-27 1539
requirements: Windows 10, Anaconda, Tensorflow 1.首先，下载 https://github.com/cydonia999/Tiny_Faces_in_Tensorflow.git 2.下载hr_res101.mat文件。 3.新建一个python_matconvnet.bat执行文件，在里面写 python matconvnet_hr101_to_p...
Win10复现github项目需要的工具
weixin_44585889的博客
01-05 863
Git download代码 安装git 从官网https://git-scm.com/downloads下载恰当版本，一路下一步直到安装成功 利用git下载github代码 运行Git Bacth 输入git clone https://github.com/… 从C:\Users***找到download文件夹 复制与粘贴 Ctrl+insert 复制 Shift+insert 粘贴 更改目录 cd e:/documents/python ...
Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments：SegLink实现图像内文档识别的github代码复现实践笔记
jiachen0212的博客
03-07 1590
如标题，这篇博文只是我按照github上无私的大神开源代码后，然后我在自己的环境下复现出来的实践笔记，全当自己记录踩过的坑...paper : Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segmentsgithub地址：https://github.com/dengdan/seglinkpaper实现把文本行框出来，并没有进行识别.....
Github代码复现-IVIX中国波指计算
m0_46306660的博客
02-03 6520
中国波指VIX计算
【代码复现】手把手教你搭建深度学习环境以及跑通Github代码（以Pix2PixGAN为例）
weixin_46050242的博客
09-23 3614
搭建深度学习环境
ViLBERT代码复现
03-13
### ViLBERT代码实现与复现教程 对于寻求ViLBERT代码实现及其复现教程的需求，在GitHub上存在多个项目致力于此目标。官方的ViLBERT模型由Facebook AI Research发布，提供了详细的说明文档来帮助研究者和开发者理解和应用该模型。 #### 官方仓库 官方GitHub仓库包含了完整的源码以及训练脚本，支持多种视觉-语言理解任务。为了便于用户快速启动并运行实验，还提供了一系列预处理过的数据集链接[^1]。 ```bash git clone https://github.com/facebookresearch/vilbert-multi-task.git cd vilbert-multi-task/ conda create --name VilBERT python=3.7 -y source activate VilBERT pip install -r requirements.txt ``` 上述命令用于克隆官方存储库，并设置所需的Python环境及依赖项。 #### 社区贡献版本 除了官方资源外，社区成员也创建了一些辅助性的项目，这些项目通常会简化配置流程或者增加额外的功能特性。例如： - **Hugging Face Transformers集成**：通过`transformers`库可以直接加载ViLBERT模型权重，极大地方便了基于PyTorch框架下的开发工作。 ```python from transformers import AutoModelForPreTraining model = AutoModelForPreTraining.from_pretrained('uclanlp/vilt') ``` - **第三方优化版**：一些个人或团队可能会针对特定应用场景对原始代码做出改进，比如提高效率、增强鲁棒性或是适配新的硬件平台等。 关于具体如何安装必要的软件包，可以参照如下指导： - 使用`pip`工具依次安装所需的基础库，如`yacs`, `opencv-python`, 和`cython`[^2]。 最后值得注意的是，虽然ViLBERT展示了随着Conceptual Captions这类大规模图像字幕数据集的增长而带来的性能提升趋势[^4]，但在实际部署过程中仍需考虑计算资源的有效利用等问题。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值