OpenCV 频道改变

参照Github项目: https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock

//包含OpenCV的头文件
//参照github https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock 
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace  std;
//使用OpenCV的命名空间
using namespace cv;
//频道改变
int main()
{
	//读取一幅影像
	Mat Src = imread("C:/Users/GuSheng/Desktop/标准测试图片/imori.jpg",IMREAD_COLOR);
	//如果影像为空的话,直接返回
	if (Src.empty())
	{
		return 0;
	}
	//获取影像的行和列
	int iWidth = Src.cols;
	int iHeight = Src.rows;
	//创建结果影像
	Mat Dst = Src.clone();
	for (int i=0;i<iHeight;++i)
	{
		for (int j=0;j<iWidth;++j)
		{
			//逐元素的将 BGR 改变为 RGB 
			unsigned char temp = Dst.at<Vec3b>(j, i)[0];
			Dst.at<Vec3b>(j, i)[0] = Dst.at<Vec3b>(j, i)[2];
			Dst.at<Vec3b>(j, i)[2] = temp;
		}
	}
	//创建显示原始影像和处理结果影像的窗口
	namedWindow("Src", WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow("Dst", WINDOW_AUTOSIZE);
	//显示两幅影像
	imshow("Src", Src);
	imshow("Dst", Dst);
	//等待按键按下的时候,继续下一条语句
	waitKey(0);
	//销毁窗口
	destroyWindow("Src");
	destroyWindow("Dst");
	return 0;
}

原影像                                                                                                                                                处理之后

 

 

<think>我们正在解决用户关于conda安装OpenCV时依赖包解析的问题。用户希望了解安装过程中的依赖包解析和环境解决过程。根据引用[1]和引用[2],用户提供了两种安装OpenCV的方法,但我们需要关注的是conda安装方式(引用[1])。在conda中,当我们执行安装命令时,conda会解析依赖关系,确保安装的包与当前环境中的其他包兼容。这个过程包括:1.收集当前环境的所有包信息(包括版本、构建字符串等)。2.根据要安装的包(这里是opencv),查找其依赖项(dependencies)以及这些依赖项的版本要求。3.解决依赖关系,这可能涉及到升级、降级或安装额外的包以满足所有依赖关系。用户给出的命令是:`condainstall --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv`这里指定了menpo频道opencv包。conda会首先从该频道获取opencv的元数据(包括依赖关系),然后进行依赖解析。为了更详细地展示依赖解析过程,我们可以使用conda的`--dry-run`选项来模拟安装,它会显示将要进行的操作而不实际安装。此外,使用`-vv`参数可以输出详细的调试信息,包括依赖解析的步骤。因此,建议用户运行:```condainstall --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv --dry-run-vv```这将输出大量的信息,其中会包含依赖解析的详细过程。但是,由于用户可能不想实际运行,我们可以描述一般过程:1. conda首先会获取当前环境的包列表。2.然后从指定的频道(menpo)获取opencv包的信息,包括它的依赖包(例如:numpy,libgcc, libstdcxx, libopencv等)以及这些包的版本和构建要求。3.conda的依赖解析器会尝试找到一个满足所有约束的包集合。这个过程可能需要考虑当前环境中已安装的包以及新包的要求,可能会更新或降级一些包。例如,opencv可能依赖特定版本的numpy。如果当前环境中的numpy版本不满足,conda会尝试升级或降级numpy,或者寻找一个与当前numpy兼容的opencv版本。此外,用户可能关心如何查看某个包(如opencv)的依赖关系,我们可以使用`condasearch`命令查看opencv的元数据,或者使用`conda info`命令。例如,查看menpo频道opencv的详细信息: ```condasearch --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv --info```该命令会列出该频道所有可用的opencv版本,以及每个版本的依赖项。总结步骤:1.使用`conda search`查看opencv的依赖信息(包括版本和构建字符串)。2.使用`conda install--dry-run`模拟安装过程,查看将要安装或更新的包。注意:由于网络环境和当前环境的不同,依赖解析的结果可能不同。另外,引用[2]中提到了使用pip安装opencv,但用户的问题是关于conda的依赖包解析,所以我们主要关注conda的方式。最后,提醒用户,如果依赖解析过程中出现冲突(比如无法同时满足两个包的要求),conda会报错,此时可能需要用户手动解决冲突(例如移除冲突的包或创建新环境)。相关问题:1.如何解决conda安装包时的依赖冲突?2. conda和pip在安装OpenCV时有什么区别?3.如何查看已安装的OpenCV的依赖包?</think>### Conda安装OpenCV依赖包解析过程详解 当使用`conda install opencv`时,Conda会执行以下依赖解析步骤: 1. **包元数据获取** Conda首先查询配置的软件源(默认包括`defaults`和`conda-forge`),获取OpenCV包的元数据。这些元数据包含: - 所有可用版本(如4.5.5、4.6.0等) - 平台特定构建(win-64/linux-64等) - 依赖关系树(如`numpy >=1.17, <1.24`) 2. **环境约束分析** 检查当前环境的硬性约束: ```bash $ conda list # 输出示例: numpy 1.21.5 py37h7d0d0be_0 python 3.7.13 ``` 若环境中存在`numpy==1.21.5`,Conda会排除所有要求`numpy>=1.24`的OpenCV版本。 3. **依赖冲突解决** Conda使用SAT求解器进行依赖关系解析: - 构建**依赖关系图**:`opencv → numpy[1.17-1.24] → python[>=3.7]` - 检测冲突(如已安装`numpy<1.17`时需升级) - 最小化变更(优先选择不改变现有包的版本) 4. **解决方案输出** 解析完成后显示安装计划: ```bash The following packages will be downloaded: opencv-4.6.0 | 50.3 MB | ##### numpy-1.22.3 | 10.1 MB | ##### Proceed ([y]/n)? ``` 此处显示需同步安装兼容的`numpy`版本。 ### 关键依赖项说明 OpenCV的核心依赖包括: 1. **数值计算** - `$ \text{numpy} \geq 1.17 $`:矩阵运算基础库 - `$ \text{scipy} $`:可选的科学计算支持 2. **图像处理** - `$ \text{libjpeg-turbo} $`:JPEG编解码 - `$ \text{libpng} $`:PNG图像支持 - `$ \text{libtiff} $`:TIFF格式支持 3. **硬件加速** - `$ \text{intel-openmp} $`:Intel CPU并行优化 - `$ \text{ffmpeg} $`:视频处理依赖(仅视频模块) ### 环境问题排查技巧 1. **强制显示依赖树** ```bash conda install opencv --dry-run --verbose ``` 输出包含完整的依赖解析日志,显示被排除的版本及原因。 2. **指定构建通道** 当默认源冲突时,可指定专用构建通道: ```bash conda install -c conda-forge opencv ``` 3. **依赖冲突解决方案** - 创建隔离环境:`conda create -n opencv_env python=3.8 opencv` - 固定关键包:`conda install "numpy=1.21.*" opencv` > 注意:Windows平台可能额外需要`vc_redist`运行时库,Linux需`gtk2`等GUI依赖[^1][^2]。
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