opencv新手配置

最新推荐文章于 2025-05-16 15:05:27 发布

JN_W

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分类专栏： VC 文章标签： features video

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本文详细介绍了在不同配置环境下使用OpenCV时所需的头文件和库文件，包括Debug和Release版本的具体文件名称，为读者提供了实用的OpenCV配置指南。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

配置图

注意包含头文件

”opencv\cv.h”

“opencv\highgui.h”

Debug下

opencv_calib3d231d.lib

opencv_contrib231d.lib

opencv_core231d.lib

opencv_features2d231d.lib

opencv_flann231d.lib

opencv_gpu231d.lib

opencv_highgui231d.lib

opencv_imgproc231d.lib

opencv_legacy231d.lib

opencv_ml231d.lib

opencv_objdetect231d.lib

opencv_ts231d.lib

opencv_video231d.lib

Release下

opencv_calib3d231.lib

opencv_contrib231.lib

opencv_core231.lib

opencv_features2d231.lib

opencv_flann231.lib

opencv_gpu231.lib

opencv_highgui231.lib

opencv_imgproc231.lib

opencv_legacy231.lib

opencv_ml231.lib

opencv_objdetect231.lib

opencv_ts231.lib

opencv_video231.lib

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CLion快速配置OpenCV

FTT_XXX的博客

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Mac Xcode安装配置opencv

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添加包含目录：\opencv\build\include。添加库目录：\opencv\build\x64\vc15\lib。添加依赖项: opencv_world455d.lib。

Python环境下opencv的配置

m0_51701765的博客

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新手小白刚开始配置opencv，所幸配置完成，期间遇到了一些小问题，在这里向大家分享出来，也是对自己学习的一种记录。如有错误，望各路大神指正

OpenCV新手教程示例

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opencv 4.5.3 示例，opencv 上手教程

新手必看：OpenCV安装与环境配置全攻略

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本文详细介绍了如何在Windows、Linux和macOS系统上安装和配置OpenCV，一个广泛用于图像和视频处理的开源计算机视觉库。文章首先简要介绍了OpenCV的功能和跨平台支持，然后分步骤指导了在不同操作系统上安装Python和OpenCV的过程，包括使用pip命令安装基础版和完整版OpenCV，并提供了验证安装成功的方法。此外，文章还介绍了如何配置Jupyter Notebook、PyCharm和Visual Studio Code等开发环境，以便更好地使用OpenCV进行图像处理学习。最后，文章提

OpenCV配置

Sleeping_Zky的博客

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openCV环境搭建一个新手的总结贴从2018/7/15开始，我就开始准备搭建openCV的环境，当时准备是VS2013+openCV。参考了部分资料，均没有成功，然后便重新安装VS2017，准备采用VS2017+openCV,在2018/7/17号终于成功调用openCV的函数 imread imshow, 显示了一张图片。所以写下了这份总结，以表纪念（同时练习MarkD...

火山视窗opencv 火山配置opencv方法

qq1185907650的博客

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火山基础应该都会我就不多说了，不会的先去学学基础再来。每次创建项目都配置一次就很麻烦了，所以我建议大家另外创建一个文件来存放，当成了类是模块来使用。先创建一个mfc窗口项目，鼠标右键点击模块》添加》新建文件创建一个火山文件来存放配置opencv代码，使用的时候选添加现有文件，把文件添加到模块那里，使用起来跟模块一样，或者直接封成模块。下面开始配置opencv了，文件头部参考下面图片，设置了搜寻目录可以省略部分文件路径使用相对路径，当然也可以使用绝对路径，一行可以添加多个文件，debug是

OpenCV 配置选项参考（一）

2301_81888214的博客

01-09

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配置脚本可以尝试从互联网上下载额外的库和文件，如果做不到，相应的功能将被关闭。由于配置过程的复杂性，生成的文件可能包含不完整的第三方依赖项列表，并且可能在某些配置中不起作用，尤其是对于静态构建。此外，对于每次失败的下载，都会在构建目录中的帮助程序脚本中添加一个命令，例如 .用户可以按原样运行这些脚本，也可以根据需要进行修改。如果您使用 GNU libstdc++（GCC 的默认值），您可以打开该选项，然后 C++ 库将在调试模式下使用，例如在向量元素访问期间将绑定检查索引。某些选项可以在特定模块中定义。

VC++2003下OpenCV新手配置教程：从零开始到项目创建

本篇文章是一份针对OpenCV初学者的详细配置指南，特别是在Visual C++ (VC.net2003)环境下。作者通过清晰的步骤解释了如何配置VC++开发环境，以便于在Windows系统中创建和使用OpenCV项目。首先，用户需要打开VC++...

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从上述知识点中，可以构建出一个针对OpenCV新手的基础教程，内容包括了解OpenCV库、安装配置开发环境、编写基础的OpenCV代码、编译链接和运行程序，并介绍一些常用的图像处理功能。注意：由于文档内容是通过OCR...

Python and OpenCV 新手教程2017

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它不仅详细地介绍了安装和配置开发环境的步骤，还系统地教授了OpenCV-Python的具体应用，帮助学习者逐步建立起计算机视觉领域的基础知识和技能。通过本教程，学习者将能够进行实际的图像处理和计算机视觉项目。

基于核极限学习机的鲸鱼优化算法(WOA-ke lm)用于时间序列预测及其Matlab实现 - 时间序列预测 v4.0

08-13

内容概要：本文介绍了基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA），即WOA-ke lm，在时间序列预测中的应用。文章首先概述了WOA-ke lm的技术背景，强调了其强大的非线性映射能力和自适应学习特性。接着，文章提供了一个自带的数据集，涵盖了多个领域的时序数据，用于验证WOA-ke lm的有效性。随后，文章详细解释了WOA-ke lm的Matlab代码实现，配有详细的注释，特别适合新手学习。最后，展示了该算法在实际应用中的出色表现，特别是在处理复杂非线性问题时的高精度和稳定性。适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、学生和开发者，尤其是那些希望深入了解核极限学习机和鲸鱼优化算法的新手。使用场景及目标：① 学习和掌握WOA-ke lm的基本原理和技术细节；② 使用提供的数据集和代码进行实验，验证算法的有效性；③ 提升在时间序列预测任务中的技能，特别是处理复杂非线性问题的能力。其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了实用的代码实现和详细的注释，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。

LabVIEW与YOLOv5结合的TensorRT并行推理技术及应用

最新发布

08-13

将LabVIEW与YOLOv5结合，利用TensorRT进行并行推理的技术实现及其应用场景。主要内容涵盖从YOLOv5的.pt模型转换为.onnx再进一步转换为TensorRT模型(.trt)，以及如何通过C++封装DLL来支持LabVIEW环境下的多线程多任务并行推理。文中还讨论了模型转换过程中遇到的问题及解决方法，如不同显卡生成的TRT模型不通用的问题，并提供了具体的转换命令。此外，文章强调了在LabVIEW环境中调用DLL时需要注意的事项，比如内存管理和图像数据格式转换，确保了在工业检测场景中能够实现毫秒级别的视频和图片识别。适合人群：对嵌入式系统开发、机器视觉、深度学习感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望将深度学习模型应用于工业自动化领域的专业人士。使用场景及目标：适用于需要高性能、低延迟的工业检测和其他实时视觉处理任务。目标是在保持高精度的同时，提高处理速度，减少硬件资源占用，从而优化生产效率。其他说明：文中提供的技术方案不仅解决了模型转换和跨平台兼容性的问题，还实现了高效的多模型并行推理，为工业自动化领域提供了一种可行的深度学习应用方案。

Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar

08-13

Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar

Springboot在线学习系统：管理员功能与用户体验

08-13

基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护；用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化（如使用Resource对象避免内存溢出），积分排行榜的高效实现（采用Redis Sorted Set结构），敏感词过滤机制（利用DFA算法构建内存过滤树）以及视频播放的浏览器兼容性解决方案（通过FFmpeg调整MOOV原子位置）。此外，还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用，提高了系统的灵活性和易用性。适合人群：对Spring Boot有一定了解，希望深入理解其实际应用的技术人员，尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。使用场景及目标：适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案，涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面，帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。其他说明：文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路，还分享了许多实践经验教训，对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性，确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。

基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架

08-13

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5b47e985d261 基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）

无线通信领域OFDM系统PAPR降低算法(MATLAB仿真)的研究与实现 PAPR

08-13

正交频分复用（OFDM）系统中存在的峰值平均功率比（PAPR）问题及其对无线通信的影响。文中重点讨论了三种降低PAPR的算法——部分传输序列（PTS）、选择映射（SLM）和C变换，并通过MATLAB仿真验证了它们的效果。仿真结果显示，PTS算法复杂度低但可能引入误码率；SLM算法能显著降低PAPR但需要额外开销；C变换算法性能良好，但参数需根据实际情况调整。最终，作者通过对不同算法的CCDF（互补累积分布函数）分析，证明了这三种算法的有效性。适合人群：从事无线通信领域的研究人员和技术人员，尤其是对OFDM系统和PAPR问题感兴趣的读者。使用场景及目标：适用于希望深入了解OFDM系统中PAPR问题并寻找有效解决方案的专业人士。目标是在实际项目中选择最合适的PAPR降低算法，以提升系统的性能和可靠性。阅读建议：读者可以通过阅读本文详细了解三种PAPR降低算法的工作原理和优缺点，并结合MATLAB仿真实验进一步掌握其实现方法。同时，建议读者关注不同算法的具体应用场景和参数设置，以便更好地应用于实际工作中。

MATLAB实现冷热电气多能互补微能源网的碳排放与经济成本最优调度模型 - 多目标优化经典版

08-13

内容概要：本文探讨了综合能源系统中冷热电气多能互补微能源网的优化调度方法，特别是考虑碳排放和经济成本最优的调度模型。文章详细介绍了风电、光伏、P2G（Power-to-Gas）、燃气轮机等多能耦合元件的运行特性模型及其MATLAB实现。同时，建立了电、热、冷、气多能稳态能流模型，并通过MATLAB优化工具箱解决了多目标优化问题，确保能源系统的高效运行。适合人群：对综合能源系统、MATLAB编程、优化调度感兴趣的科研人员和技术开发者。使用场景及目标：适用于需要优化能源系统调度的研究机构和企业，旨在降低碳排放并提高经济效益。具体应用场景包括但不限于分布式能源管理、智能电网建设等。其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和应用所介绍的方法。此外，文章强调了多能耦合元件和能流模型的重要性，为后续研究提供了坚实的基础。