opencv in bsd

本文记录了在BSD系统中安装OpenCV的过程与遇到的问题。起初尝试使用系统自带的port进行安装,但遇到了库文件中缺失sws_相关引用的问题。最终选择下载最新源码手动编译,成功解决了问题。

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今天上午,同事需要操作摄像头来捕获图片,我帮着在网上查了一下,觉得可以把opencv作为一个应用起点,我个人认为网上有很多介绍资料,而且bsd也提供相应的port,就没有特别在意。

 

但是后来,随着开始在bsd上开始安装opencv,才发现没有那么简单。问题主要是两个sws_的引用在库libhighgui里没有找到,目前为止似乎没有什么好的解决办法。

 

最后只好脱离开port,手动找到最新的opencv 2.0源码,还好编译通过。

 

http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/

 

http://www.cs.iit.edu/~agam/cs512/lect-notes/opencv-intro/opencv-intro.html#SECTION00051000000000000000

 

http://www.robotsky.com/e/DoPrint/?classid=73&id=4395

gcc -I /usr/local/include/opencv -L /usr/local/lib -lcv -lhighgui -lstdc++ -o Example Example.c

 

上面的这几个地址有些简单的介绍,需要注意的是hello_world不支持jpg,支持bmp。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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