cocoaPod 安装

 可参考高德指南  http://lbs.amap.com/api/ios-location-sdk/guide/create-project/cocoapods

参考: http://blog.devtang.com/2014/05/25/use-cocoapod-to-manage-ios-lib-dependency/

更新Cocoapods: http://www.tuicool.com/articles/URjqQvb

<1.首先>安装ruby环境:http://www.cnblogs.com/daguo/p/4097263.html 

 更新ruby的版本:  http://blog.youkuaiyun.com/fairytale_1/article/details/51850734

查看ruby的版本

ruby -v 

 

查看目前的所有ruby版本:

rvm list known

如果提示command not found 请先安装rvm

$curl -L get.rvm.io | bash -s stable  

这里我们安装2.2.2:

 

$rvm install 2.2.2

终端运行结果:(如果直接成功请绕过homebrew的卸载安装)

 

Searching for binary rubies, this might take some time.

Found remote file https://rvm_io.global.ssl.fastly.net/binaries/osx/10.11/x86_64/ruby-2.2.2.tar.bz2

Checking requirements for osx.

About to install Homebrew, press `Enter` for default installation in `/usr/local`,

type new path if you wish custom Homebrew installation (the path needs to be writable for user)

 

回车:

 

It appears Homebrew is already installed. If your intent is to reinstall you

should do the following before running this installer again:

    ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/uninstall)"

The current contents of /usr/local are .git

Requirements installation failed with status: 1.

 

这里执行:

$ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/uninstall)"

卸载home-brew

 

Warning: This script will remove:

/Library/Caches/Homebrew/

/usr/local/.git/

Are you sure you want to uninstall Homebrew? [y/N] y

==> Removing Homebrew installation...

==> Removing empty directories...

==> Homebrew uninstalled!

You may want to restore /usr/local's original permissions

  sudo chmod 0755 /usr/local

  sudo chgrp wheel /usr/local

 

再执行:

 $ rvm install 2.2.2

 

 

 

 

安装CocoaPods

$ sudo gem install CocoaPods

 

如安装失败,则继续

<2.然后>安装cocoaPods(如果已经安装,直接第三步)

1.改变镜像指向

$ gem sources -remove https://rubygems.org/

$ gem sources -remove https://ruby.taobao.org/

 

完成后,我们使用如下命令查看Ruby镜像是否已经指向了淘宝

$ gem sources -l

如下表示成功

 

 

 

然后重新执行安装命令等待结束就可以了

$ sudo gem install CocoaPods

//如果没有权限, 则使用:

sudo gem install cocoapods -n /usr/local/bin

 

执行完毕会看到如下信息:

 

此时,CocoaPods已经安装完毕

 

 

<3.使用>CocoaPods集成第三放库

例:

首先使用如下命令,查看CocoaPods是否支持SDWebImage类库

搜索库名

$ pod search SDWebImage 

搜出来之后,退出:

q

回车:

cd 工程的路径

初始化一个pod:

pod init

打开工程中的Podfile文件:

open -a Xcode Podfile

Podfile中写入需要安装的第三方库 以及版本

(target “文件名” do

//其他的可以全部删掉

//在这里写 

platform :ios, '7.0'

pod ‘AFNetworking’ ‘~>2.5.3’

pod 'SDWebImage', '~> 3.7.2'  

end)

关闭文件后,在终端安装:

pod install

升级 (推荐用update,其中update就包含了install)
$ pod update

如果update 或 install 卡住了,可以用下面两个命令替代(前提是你已经把第三方库下载下来了)

原因在于当执行以上两个命令的时候会升级CocoaPods的spec仓库,加一个参数可以省略这一步,然后速度就会提升不少。加参数的命令如下:

$ pod install --verbose --no-repo-update
$ pod update --verbose --no-repo-update



错误提示:

1.提示Unable to find a specification for `xxxxx`的问题,在这里找到了解决方法:

只需要把当前Pod的目录清理一下就行了。在终端执行以下命令:

pod repo remove master  
pod setup

最后当然还是要用pod install --verbose --no-repo-update才行,用pod install会出现一直Analyzing dependencies

 

 

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

错误信息

安装cocoaPods 过程中可能遇到的问题

http://www.cnblogs.com/yan520/p/5583362.html

错误:权限,试试下面的命令

ERROR:  While executing gem ... (Gem::FilePermissionError)

    You don't have write permissions for the /usr/bin directory.

 sudo gem install -n /usr/local/bin cocoapods

http://www.jianshu.com/p/6e5c0f78200a

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/daxueshan/p/5814874.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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