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Tensorflow C++库的编译和使用方法网上编译或者安装Tensorflow的教程大多数都是Python相关的，有少量C或者C++的，但版本又比较老不适合最新的Tensorflow教程，本博记录如何在Linux上从源码编译并使用Tensorflow库：准备工作 选择ubuntu14.04或者16.04做开发机 因为这是google支持的官方linux版本；选择其他linux版本也是可以的

Tensorflow的官方C库用上篇博文的方法，我们可以自己build Tensorflow的C++库。但是整个build过程还是比较麻烦，需要安装各种工具。使用自己build的库，还得找出所有头文件。Tensorflow提供了一个提前build好的C库，提供安装使用，方法非常简单。但只提供linux和mac版本，对服务器开发需求已经完全满足了。下载安装提前build好的C库 TF_TYPE="cp

tensorflow提供了一个强大的深度学习框架，但完成tensorflow的科学家们的工程能力实在不能恭维： 1. 编译系统复杂 2. 依赖关系复杂 3. API复杂 以上几点，也能忍耐，下面两点就不能忍了： 1. 代码关系混乱，没有人知道把c++库build出来以后，需要依赖什么头文件，不需要依赖什么头文件。最简单的方返是把所有的头文件都包含进去。 2. 无法和opencv共同使用...

因为tensorflow和opencv都使用了libjpeg，如果二者在编译的时候使用的libjpeg版本不对，会导致imread无法成功读取jpeg文件。workaround如下： 在编译tensorflow或者tensorflow__cc的时候，加上编译选项：–config=monolithic ，该编译选项使得tensorflow把libjpeg静态链入，就不会和opencv冲突了。...

tensorflow 默认编译是不打开sse 和avx优化的，如果需要提升性能，可用下面的编译指令： bazel build -c opt –copt=-mavx –copt=-mavx2 –copt=-mfma –copt=-mfpmath=both –copt=-msse4.2 –config=cuda -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_...

OPENCV实现隐藏水印原理代码原理频域添加数字水印的方法，是指通过某种变换手段（傅里叶变换，离散余弦变换，小波变换等）将图像变换到频域（小波域），在频域对图像添加水印，再通过逆变换，将图像转换为空间域。代码原理很简单，实现也很简洁。使用opencv就可以完成隐藏水印的添加和检测。直接上代码：#include <stdlib.h>#include <opencv2/...

GPUImage 是强大的图像处理库，基于其架构可以很简单的搭建起图像，视频采集，处理的应用。但如果要把其加入到一个成熟的商业系统中，则比较麻烦，需要修改已有的图像处理框架适应GPUImage的框架。本博介绍一种简单的方法，直接把已有系统中的raw数据导入GPUImage的filter中，再读取回已有系统。上代码：先加入头文件：#import <GPUImage/GPUImage...