linux opencv java_linux下安装opencv3.2并生成java使用库和jar

时间: 2023-06-17 15:08:21 浏览: 258
以下是在Linux下安装OpenCV 3.2并生成Java使用库和jar的步骤: 1. 下载OpenCV 3.2的源代码,并解压缩: ``` $ wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.2.0.zip $ unzip 3.2.0.zip ``` 2. 安装OpenCV的依赖项: ``` $ sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev ``` 3. 编译和安装OpenCV: ``` $ cd opencv-3.2.0 $ mkdir build $ cd build $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. $ make -j4 $ sudo make install ``` 4. 生成Java使用库和jar: ``` $ cd opencv-3.2.0/build $ sudo make install-java ``` 5. 将生成的Java使用库和jar添加到Java类路径中: ``` $ export CLASSPATH=$CLASSPATH:/usr/local/share/OpenCV/java/opencv-320.jar $ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/share/OpenCV/java ``` 现在,您已经在Linux下成功安装了OpenCV 3.2,并生成了Java使用库和jar。
阅读全文

相关推荐

rar
第1章 Java概述、安装及简易教学 14 1-1 Java概述 14 1-2 Java安装 16 1-3 Eclipse安装 18 1-4 GUI设计工具WindowBuilder 18 1-5 在Eclipse开发第一个Java程式 23 1-6 在Eclipse开发第一个Java视窗程式-显示影像 26 1-7 在Eclipse开发视窗程式-slider控制元件 34 1-8 在Eclipse开发视窗程式-按钮控制元件 39 1-9 好用的Eclipse热键 41 第2章 OpenCV概述、安装及设定 42 2-2 关于OpenCV 3.0及3.1 43 2-3 使用Java开发OpenCV的缺点 45 2-4 OpenCV的下载及安装 45 2-5 Eclipse设定OpenCV开发环境 46 2-6 整合Java之Eclipse与OpenCV 49 2-7 开发第一个OpenCV程式 51 2-8 建立矩阵 52 范例2-8-1 建立第一个opencv的矩阵,使用阵列 53 范例2-8-2 建立opencv的Mat矩阵方法2 55 范例2-8-3 方法3以单一元素指定 56 范例2-8-4 方法4全部以同一元素指定 57 范例2-8-5 方法5以个别单一元素指定 58 范例2-8-6 方法6以1维阵列指定建立 59 第3章 OpenCV基础数学计算 60 范例3-1-1 矩阵的线性代数计算1 60 范例3-1-2 矩阵的矩阵线性代数计算2-加减乘除处理 62 范例3-1-3 矩阵的矩阵线性代数计算3 65 范例3-2-1 矩阵的统计方面计算1 68 范例3-2-2矩阵的统计方面计算2 69 范例3-3-1 矩阵其他数学计算 72 第4章 影像基本输出输入处理 78 范例4-1-1 Opencv读取写入练习 79 范例4-1-2 Opencv读取影像并显示至视窗 81 范例4-1-3 Opencv读取影像显示至视窗-版本2 84 范例4-1-4影像储存压缩品质选择 87 范例4-2-1 Opencv使用webcam拍照,并存放置资料匣 89 范例4-2-2 使用webcam拍照明亮版-并存放影像在资料匣 90 范例4-2-3 使用webcam读取动态影像至Java Swing视窗 91 范例4-2-4 使用webcam读取动态影像至Java Swing视窗2 92 范例4-2-5 手动拍照 94 范例4-2-6 使用webcam录制影片档 96 范例4-2-7 使用xuggle录制电脑画面 99 范例4-2-8 使用Opencv API录制影片档案 102 范例4-3-1 Opencv API拨放影片档案,使用Panel 104 范例4-3-2 Opencv API拨放影片档案,不使用Panel 105 范例4-4-1从IPCam读取网路串流影像 107 范例4-4-2从IPCam拍摄照片 108 第5章 影像基本处理 109 范例5-1-1使用ConvertTo调整影像明亮度 109 范例5-1-2使用ConvertTo及GUI元件调整影像明暗度 110 范例5-1-3使用addWeighted及GUI元件调整影像明亮度 111 范例5-1-4改变影像的每1个像素调整影像明亮度 112 范例5-2-1全彩图转灰阶图 113 范例5-3-1影像颜色相反,使用Bitwise_xor 114 范例5-3-2影像颜色相反,使用subtract 115 范例5-3-3影像颜色相反,使用Bitwise_not 116 范例5-4-1模糊处理-使用Gaussian高斯函数及GUI元件 116 范例5-4-2修正5-4-1高斯模糊的异常 117 范例5-4-3模糊处理-使用median函数及GUI元件 118 范例5-4-4模糊处理-使用BoxFilter函数及GUI元件 119 范例5-5-1 Threshold-使用临界值函数及GUI元件 122 范例5-5-2 AdaptiveThreshold-使用自适临界值及GUI元件 128 范例5-6-1 Sharpness锐利化处理 130 范例5-6-2锐利化处理,使用GUI元件 131 范例5-7-1 影像合并/融合处理处理,使用GUI元件 131 范例5-8-1 影像缩放-使用Gaussian高斯金字塔及GUI元件 133 范例5-8-2影像缩放-使用resize使用GUI元件 135 范例5-8-3 影像延展效果-使用resize使用GUI元件 136 范例5-8-4影像缩放-使用getRotationMatrix2D及GUI元件 137 范例5-9-1影像旋转以90度*n为主-使用remap及 GUI元件 138 范例5-9-2影像旋转以90度*n为主-使用Flip及 GUI元件 140 范例5-9-3 影像可任意角度旋转缩放使用 GUI元件 141 范例5-10-1 影像扭曲倾斜处理使用GUI元件 143 范例5-11-1 灰阶影像对比强化处理并GUI显示 147 范例5-11-2 影像强化对比效果,使用均衡化直方图 149 范例5-11-3 RGB彩色强化对比效果,使用均衡化直方图及融合 150 范例5-11-4 YUV彩色强化对比效果,使用均衡化直方图及融合 151 范例5-12-1 影像梦幻沙龙处理使用GUI显示 152 范例5-13-1 影像各式颜色空间转换于GUI显示 154 范例5-14-1 影像堆叠 155 范例5-15-1 影像马赛克处理 157 范例5-16-1 影像添加外框 158 范例5-17-1合并两个影像 160 范例5-17-2合并两个影像,使用不规则形状 161 第6章 使用核矩阵进行影像处理 165 范例6-1-1 Mean filter处理 165 范例6-2-1 Prewitt Filter处理 167 范例6-3-1 Laplacian Filter处理1 170 范例6-3-2 Laplacian Filter处理2 171 范例6-3-3 Laplacian Filter灰阶影像处理 173 范例6-3-4 Laplacian Filter使用核矩阵 173 范例6-4-1 Sobel Filter使用核矩阵 175 范例6-4-2 Sobel Filter处理使用内建API 176 范例6-4-3 Sobel Filter处理使用内建API2 178 范例6-5-1 Frei Chenn Filter处理 180 范例6-6-1 Scharr Filter使用核矩阵 180 范例6-6-2 Scharr使用API 181 范例6-7-1 Robinson Filter处理 182 范例6-8-1 Kirsch Filter处理 184 范例6-9-1 Emboss浮雕处理 186 范例6-10-1 创造自己的filter 187 范例6-11-1 SqrBoxFilter处理 188 第7章 绘图 190 范例7-1-1 画线 190 范例7-2-1 画点 191 范例7-3-1 画圆 191 范例7-4-1 画椭圆形 192 范例7-4-2 椭圆内近似多边形练习 194 范例7-5-1 填补凸多边形练习 195 范例7-6-1 多边形绘图(填满)练习 196 范例7-6-2 多边形填充使用滑鼠练习 197 范例7-7-1中空多边形绘图练习 198 范例7-8-1 输入文字练习 200 范例7-8-2 输入文字使用中文练习 202 范例7-8-3浮水印练习 205 范例7-9-1 矩形练习 206 范例7-9-2 判断A矩形是否有在B矩形内 207 范例7-10-1 综合应用:直方图统计练习 208 范例7-11-1 颜色洪水填充处理练习1 211 范例7-11-2 颜色洪水填充处理练习2 213 范例7-11-3 颜色洪水填充处理3-重拾小朋友填色乐趣. 214 范例7-12-1 综合练习:使用一个最小矩形包含一堆点 215 范例7-13-1 综合练习:使用一个最小矩形包含一堆矩形 216 范例7-14-1 综合练习:使用一个矩形撷取影像区块 218 范例7-14-2综合练习:中空多边形绘制使用滑鼠 220 范例7-14-3综合练习:使用多边形撷取不规则影像区块1 222 范例7-14-4 综合练习:使用多边形撷取不规则影像区块2 227 范例7-14-5 综合练习:使用多边形撷取影像贴至另一影像 228 范例7-15-1箭头练习 232 范例7-16-1 特殊符号练习 233 范例7-17-1 立体浮雕制作 235 第8章 进阶影像处理 241 范例8-1-1 Erosion腐蚀处理练习 241 范例8-2-1 Dilation膨胀处理练习 242 范例8-3-1 其他形态学变换处理练习 244 范例8-4-1 Canny边缘检测处理练习1 246 范例8-4-2 Canny边缘检测处理练习2 248 范例8-5-1 卡通化处理1,整合模糊及Canny 249 范例8-5-2 卡通化处理2 252 范例8-5-3 卡通化及线条Live版 253 范例8-6-1 抠出背景处理练习 254 范例8-7-1聚光灯效果处理练习 256 范例8-9-1 分水岭演算法Watershed处理练习 258 范例8-10-1 油画效果处理练习 261 范例8-11-1 多种色调处理练习 262 范例8-12-1 圆形转矩形处理练习 266 范例8-13-1 LogPolar极座标转换处理 267 第9章 强大相片类处理 270 范例9-1-1 影像修复功能处理练习 270 范例9-2-1 影像减色/脱色/降灰阶处理练习 272 范例9-3-1 消除杂点练习1 273 范例9-3-2 消除杂点练习2 274 范例9-3-3 消除杂点练习3 275 范例9-3-4 消除杂点练习4 276 范例9-4-1 HDR高动态范围成像练习 277 范例9-5-1 Seamless Cloning系列 Color Change练习 285 范例9-6-1 Illumination Change练习 287 范例9-7-1 Texture Flattening水彩化 288 范例9-7-2 水彩的世界-Live版 290 范例9-8-1 Seamless Cloning系列-澄清湖水怪无缝贴图 290 范例9-8-2 Seamless Cloning系列-背景练习 295 范例9-8-3 综合练习:使用多边形撷取无缝贴图实作练习 296 范例9-9-1 Non-Photorealistic Rendering非实感绘制-强化 300 范例9-10-1 非实感绘制系列-模糊影像边缘保留处理 301 范例9-11-1 非实感绘制系列-铅笔处理 302 范例9-12-1 非实感绘制系列-写实风格化 304 范例9-12-2 写实风格化Live版 305 范例9-13-1 具限制性对比度自适应直方图均衡CLAHE 306 范例9-14-1 影像形状自动校正 308 范例9-14-2 影像角度自动校正 311 第10章 检测 314 范例10-1-1 Hough Line霍夫线变换1 314 范例10-1-2 Hough Line霍夫线变换2 317 范例10-1-3线段检测 319 范例10-2-1 Hough Circle霍夫圆变换 321 范例10-2-2霍夫圆变换应用:距离量测使用Cam实作 324 范例10-2-3 综合应用-虚拟画笔Live版1 327 范例10-2-4 虚拟画笔Live版2 330 范例10-3-1 寻找轮廓 332 范例10-3-2 轮廓顺序表示法 334 范例10-4-1 寻找轮廓并且绘出外框矩形1 336 范例10-4-2 寻找轮廓并且绘出外框矩形2 338 范例10-4-3 多点绘出外框矩形1 341 范例10-4-4 多点绘出外框矩形2 342 范例10-4-5 多点绘出外框凸多边形 343 范例10-4-6 绘出多点外框圆形 345 范例10-4-7 绘出多点外框椭圆形 346 范例10-4-8 最近似外框多边形 347 范例10-4-9 绘出多点最适外框三角形 349 范例10-5-1寻找轮廓并且绘出外框圆形 351 范例10-5-2寻找轮廓并且绘出外框椭圆形 352 范例10-5-3寻找轮廓并且绘出外框三角形 354 范例10-6-1判断某点是否在凸边形的轮廓内 356 范例10-7-1计算轮廓的面积与周长 357 范例10-8-1使用匹配模板找出某物 359 范例10-8-2使用非匹配模板找出某物 363 范例10-8-3 修正使用匹配与非匹配模板找出某物 364 范例10-9-1 convexHull凸包处理 367 范例10-10-1 convexityDefects凸包缺陷 369 范例10-11-1颜色区域检测 373 范例10-12-1颜色辨识-反向投影1 377 范例10-12-2颜色辨识-反向投影2 379 范例10-12-3颜色辨识-反向投影3 380 范例10-13-1颜色辨识以RGB为主 381 范例10-13-2颜色辨识,使用HSV彩色空间 382 范例10-13-3影像颜色检测 384 范例10-14-1从webcam读取影像及判断HSV颜色值 385 范例10-14-2读取影像及调整HSV颜色值捕捉物体 387 范例10-14-3计算生锈面积 389 范例10-15-1综合应用,辨识蓝色圆形物 390 范例10-15-2综合应用:辨识蓝色圆形物-增加膨胀以改良 393 范例10-16-1找出肤色Live版 395 范例10-16-2找出肤色Live改善版 396 范例10-17-1手势、手指数目辨识 397 范例10-17-2手势控制相机先比5后比Ya(2指)触发自动拍照 406 范例10-18-1 Xray效果及找到手掌心 407 范例10-18-2找到手掌心 Live版 410 范例10-18-3找到掌心与手指 Live版 411 范例10-19-1 空间矩、中心矩、标准中心矩及Hu不变矩 411 范例10-19-2比较两个形状 416 范例10-19-3比较两个影像,使用直方图比对法 419 范例10-19-4找出某物整合MatchTemplete与compareHist 422 范例10-20-1 找出合适的切线 425 范例10-20-2 众点找出合适的切线 428 范例10-21-1束绳检测是否断裂1 430 范例10-21-2束绳检测是否断裂2 432 范例10-21-3束绳检测是否断裂3 433 范例10-22-1束绳检测是否偏斜1 435 范例10-22-2束绳检测是否偏斜2 437 范例10-22-3束绳检测是否偏斜3 439 范例10-23-1 综合应用:找出趋势图最高点 441 范例10-24-1寻找两个矩形的交叉点 442 范例10-25-1 捕抓萤幕画面 444 范例10-25-2找出应用程式在萤幕的位置-我的Word在那里 446 第11章 特征点检测 450 范例11-1-1 Shi-Tomasi角点检测方法 450 范例11-1-2利用角点检测找出particle-Live版 452 范例11-2-1 Harris-Stephens边缘检测方法 453 范例11-3-1更精确的角点检测 454 范例11-4-1特征点检测计算 457 范例11-5-1利用Features2D二维特征点寻找物体 462 范例11-5-2利用二维特征点SURF+FLANN寻找物体-Live版 468 范例11-5-3利用Features2D寻找近似物体 468 范例11-6-1利用二维特征点及Homography单映射寻找物体 472 范例11-6-2利用二维特征点及单映射寻找物体Live版 476 范例11-6-3利用二维特征点及单映射寻找近似物体 476 范例11-7-1客制化角点检测视窗 477 范例11-8-1寻找出棋盘格 480 范例11-8-2寻找出棋盘格Live版 483 范例11-9-1矫正镜头畸形 483 范例11-9-1利用矫正镜头制造艺术化扭曲影像 487 第12章 运动追踪motion tracking 489 范例12-1-1补捉动静Live版 489 范例12-2-1使用HOG特征进行行人检测 491 范例12-2-2行人检测Live版 494 范例12-3-1 Lucas-Kanade光流 494 范例12-3-2 Farneback光流 499 范例12-4-1使用MOG特征进行行人检测 502 范例12-4-2 MOG特征进行行人检测Live版 504 范例12-4-3使用KNN特征进行行人检测 505 范例12-4-4 KNN特征进行行人检测Live版 506 范例12-5-1使用Meanshift均值偏移寻找物体Live版 507 范例12-6-1使用CamShift人脸追踪Live版 509 范例12-7-1 Kalman Filter滤波,随机乱跑Live版 512 范例12-7-2 Kalman Filter滤波,追踪蓝色圆形Live版 516 范例12-8-1更新运动历史图像Live版 517 第13章 Machine Learning机器学习 523 范例13-1-1人脸辨识 524 范例13-1-2人脸辨识Live版 527 范例13-1-3人脸辨识含眼鼻Live版 527 范例13-1-4人脸眼鼻快速辨识Live版 529 范例13-1-5 整合应用:检测到眼睛自动添加眼镜Live版 531 范例13-1-6检测到眼睛自动添加半透明眼镜Live版 534 范例13-1-7检测行人 535 范例13-1-8检测车辆 537 范例13-1-9 DetectMultiScale3参数测试 538 范例13-1-10计算车流量 540 范例13-1-11 侦测RJ45网路头Live版 542 范例13-2-1 电脑小手写板程式Live版 549 范例13-2-1a手写数字的资料库 552 范例13-2-1b鸢尾花资料库 555 范例13-3-1常态贝叶斯分类器预测鸢尾花数据集 560 范例13-3-2常态贝叶斯分类器-预测手写数字 561 范例13-3-3常态贝叶斯分类器-预测手写数字Live版 563 范例13-4-1决策树Decision Trees预测鸢尾花数据集 565 范例13-4-2决策树-预测手写数字 569 范例13-4-3决策树-预测手写数字Live版 571 范例13-5-1最大期望值EM-预测鸢尾花数据集 572 范例13-5-2最大期望值-预测鸢尾花数据集二元分类 576 范例13-5-3最大期望值-预测鸢尾花数据集3类修改版 578 范例13-5-4最大期望值-预测手写数字 581 范例13-5-5最大期望值-预测手写数字(二元分类) 583 范例13-5-6最大期望值-预测手写数字Live版 586 范例13-6-1 Logistic回归-预测鸢尾花数据集 586 范例13-6-2 Logistic回归-预测手写数字 590 范例13-6-3 Logistic回归-预测手写数字,调整参数 593 范例13-6-4 Logistic回归-预测手写数字Live版 593 范例13-7-1 KNN-预测鸢尾花数据集 594 范例13-7-2 KNN-预测鸢尾花数据集2 597 范例13-7-3 KNN-预测手写数字 600 范例13-7-3 KNN-预测手写数字Live版 602 范例13-7-5 KNN-分类练习 602 范例13-8-1 随机森林-预测鸢尾花数据集 604 范例13-8-2随机森林-预测手写数字 607 范例13-8-3 随机森林-预测手写数字Live版 609 范例13-9-1 Boost分类-预测鸢尾花数据集 609 范例13-9-2 Boost分类-预测鸢尾花数据集2 612 范例13-9-3 Boost-预测手写数字 615 范例13-9-4 Boost-预测手写数字Live版 617 范例13-10-1 类神经网路-初声试啼小练习 618 范例13-10-2 类神经网路-预测鸢尾花数据集 623 范例13-10-3类神经网路-预测手写数字 625 范例13-10-4类神经网路-预测手写数字Live版 627 范例13-11-1 SVM-预测鸢尾花数据集 627 范例13-11-2 SVM预测手写数字 631 范例13-11-3 SVM预测手写数字Live版 633 范例13-11-4 SVM分类练习于2D平面 633 范例13-12-1 Kmean(K均值)简单分类 636 范例13-12-2 Kmean 1维数据分类 640 范例13-12-3 Kmean 2维数据分类 643 范例13-12-4 Kmean 应用于影像处理-减色处理 646 范例13-12-5 Kmean预测分类-鸢尾花数据集 648 范例13-12-6 Kmean预测分类-手写数字数据集 650 范例13-12-7 Kmean预测分类-手写数字Live版 652 范例13-13-1马氏距离 654 范例13-13-2马氏距离使用于-鸢尾花数据集 656 范例13-13-3马氏距离使用于-手写数字数据集 657 范例13-13-4修改马氏距离使用于-手写数字数据集 660 范例13-13-5修改马氏距离使用于-鸢尾花数据集 665 范例13-13-6修改版马氏距离使用于-预测手写数字Live版 666 范例13-14-1主成份分析PCA 671 范例13-14-2鸢尾花数据集使用PCA降维 673 范例13-14-3鸢尾花数据使用PCA降维整合Kmean聚类处理 675 范例13-14-4鸢尾花数据使用PCA降维整合Knn分类处理 678 范例13-14-5手写数字集使用PCA降维整合Kmean聚类处理 680 范例13-14-6 手写数字集使用PCA降维整合KNN及SVM分类 682 范例13-14-7 改善手写数字集使用PCA降维整合KNN及SVM 685 范例13-14-8 改善鸢尾花数据使用PCA降维整合KNN分类 689 范例13-14-9个人人脸辨识整合PCA与SVM计算 690 范例13-14-10个人人脸辨识整合PCA与LibSVM计算 694 范例13-15-0车牌辨识 699 范例13-15-1 Java呼叫外部命令Tesseract字符识别引擎 701 第14章 其它功能与整合效果 703 范例14-1-1离散傅立叶转换 703 范例14-2-1视差(视角不对称)使用BM 706 范例14-2-2视差(视角不对称)使用SGBM 708 范例14-3-1综合应用:虚拟钢琴Live版 710 范例14-4-1平面细分割使用Subdiv2D 711 范例14-4-2综合练习,平面细分割使用Subdiv2D应用于人脸 715 范例14-4-2综合练习,平面细分割应用人脸Live版 718 第15章 发行Java应用程式 721 第16章 Opencv与Web整合 723 范例16-1-1 Hello Opencv 723 范例16-1-2 利用opencv显示影像 726 范例16-1-3在Web上模糊处理 729 范例16-1-4 jsp应用模糊处理 730 附录A Opencv Mat资料结构列表 734 附录B Opencv色彩空间转换资料格式列表 736 附录C Iris鸢尾花数据集 743 附录D Opencv Java开发异常说明 748 附录E Opencv for Java 2.4.12与3.1差异 749 附录F Opencv相关网址 754

大家在看

recommend-type

MATLAB 2019A 中文文档.pdf

文件包含2019年最新版本的matlab 2019a 的中文参考文档,本文档未超级清晰版本,可以供大家学习matlab参考。
recommend-type

KYN61-40.5安装维护手册

KYN61-40.5安装维护手册
recommend-type

Local Dimming LED TV 背光驱动整体方案

目前,液晶电视的使用越来越广泛,在人们的日常生活中占据越来越重要的位置,而其消耗的能量也越来越引起人们的关注。因此,各个电视、液晶厂商都投入极大的物力、人力、财力加大研发力量去降低功耗,从技术发展趋势上来说,如何降低背光的功耗受到关注。因为背光源是的能量消耗者,降低了背光的功耗,也就大大降低了整机的功耗。这其中的技术包括改善背光源的驱动电路,改善LED的发光效率,开发新的LED种类,目前,Local Dimming是这些技术中易于实现,效果明显的一项技术。尤其是直下式LED背光搭配Local Dimming技术,可大幅度降低电量、提高显示画面对比值、灰阶数、及减少残影等。   1. Loca
recommend-type

ISO/IEC 27005:2022 英文原版

ISO/IEC 27005:2022 英文原版 ISO/IEC 27005:2022 — Information security, cybersecurity and privacy protection — Guidance on managing information security risks (fourth edition) ISO/IEC 27005:2022 — 信息安全、网络安全和隐私保护 — 管理信息安全风险指南(第四版)
recommend-type

Sublime Text 3.1.1 build 3176

Sublime Text 3.1.1 build 3176 64位绿色最新版,在 Windows 平台上,下载后直接解压,双击解压包内的邮件菜单.reg即可加入邮件菜单。

最新推荐

recommend-type

Java使用OpenCV3.2实现视频读取与播放

Java使用OpenCV3.2实现视频读取与播放 OpenCV是一个计算机视觉库,提供了丰富的计算机视觉功能,包括图像处理、特征检测、目标跟踪、视频分析等。Java是最流行的编程语言之一,OpenCV提供了Java语言的SDK,允许Java...
recommend-type

Java+OpenCV实现人脸检测并自动拍照

本文介绍了使用Java和OpenCV实现人脸检测并自动拍照的技术,涵盖了OpenCV简介、Java与OpenCV的集成、人脸检测算法、CascadeClassifier类、VideoCapture类、Mat类、图像处理技术、Java中使用OpenCV、人脸检测实现和...
recommend-type

python环境下安装opencv库的方法

安装完成后,你可以通过运行以下代码来验证OpenCV是否成功安装并查看其版本: ```python import cv2 print(cv2.__version__) ``` **注意事项** - 安装Python扩展包时,建议使用 Christoph Gohlke 提供的非官方...
recommend-type

java使用OpenCV从视频文件中获取帧

Java使用OpenCV从视频文件中获取帧是指使用Java语言和OpenCV库从视频文件中提取图像帧的过程。本文将详细介绍如何使用Java和OpenCV从视频文件中获取帧,并提供了具体的代码实例。 OpenCV是计算机视觉和机器学习的...
recommend-type

OpenCV stitching_detailed.cpp解读

在OpenCV库中,`stitching_detailed.cpp`是一个示例程序,它演示了如何使用OpenCV的图像拼接功能。本文将深入解析该程序的运行流程、接口选项以及代码分析。 一、stitching_detail程序运行流程 1. **命令行调用**...
recommend-type

飞思OA数据库文件下载指南

根据给定的文件信息,我们可以推断出以下知识点: 首先,从标题“飞思OA源代码[数据库文件]”可以看出,这里涉及的是一个名为“飞思OA”的办公自动化(Office Automation,简称OA)系统的源代码,并且特别提到了数据库文件。OA系统是用于企事业单位内部办公流程自动化的软件系统,它旨在提高工作效率、减少不必要的工作重复,以及增强信息交流与共享。 对于“飞思OA源代码”,这部分信息指出我们正在讨论的是OA系统的源代码部分,这通常意味着软件开发者或维护者拥有访问和修改软件底层代码的权限。源代码对于开发人员来说非常重要,因为它是软件功能实现的直接体现,而数据库文件则是其中的一个关键组成部分,用来存储和管理用户数据、业务数据等信息。 从描述“飞思OA源代码[数据库文件],以上代码没有数据库文件,请从这里下”可以分析出以下信息:虽然文件列表中提到了“DB”,但实际在当前上下文中,并没有提供包含完整数据库文件的下载链接或直接说明,这意味着如果用户需要获取完整的飞思OA系统的数据库文件,可能需要通过其他途径或者联系提供者获取。 文件的标签为“飞思OA源代码[数据库文件]”,这与标题保持一致,表明这是一个与飞思OA系统源代码相关的标签,而附加的“[数据库文件]”特别强调了数据库内容的重要性。在软件开发中,标签常用于帮助分类和检索信息,所以这个标签在这里是为了解释文件内容的属性和类型。 文件名称列表中的“DB”很可能指向的是数据库文件。在一般情况下,数据库文件的扩展名可能包括“.db”、“.sql”、“.mdb”、“.dbf”等,具体要看数据库的类型和使用的数据库管理系统(如MySQL、SQLite、Access等)。如果“DB”是指数据库文件,那么它很可能是以某种形式的压缩文件或包存在,这从“压缩包子文件的文件名称列表”可以推测。 针对这些知识点,以下是一些详细的解释和补充: 1. 办公自动化(OA)系统的构成: - OA系统由多个模块组成,比如工作流管理、文档管理、会议管理、邮件系统、报表系统等。 - 系统内部的流程自动化能够实现任务的自动分配、状态跟踪、结果反馈等。 - 通常,OA系统会提供用户界面来与用户交互,如网页形式的管理界面。 2. 数据库文件的作用: - 数据库文件用于存储数据,是实现业务逻辑和数据管理的基础设施。 - 数据库通常具有数据的CRUD(创建、读取、更新、删除)功能,是信息检索和管理的核心组件。 - 数据库文件的结构和设计直接关系到系统的性能和可扩展性。 3. 数据库文件类型: - 根据数据库管理系统不同,数据库文件可以有不同格式。 - 例如,MySQL数据库的文件通常是“.frm”文件存储表结构,“.MYD”存储数据,“.MYI”存储索引。 - 对于SQLite,数据库就是一个单独的“.sqlite”文件。 4. 数据库设计和管理: - 数据库设计需要遵循一定的规范和最佳实践,如范式化以减少数据冗余。 - 管理数据库包括数据备份、恢复、性能调优、安全性管理等。 5. OA系统开发及源代码维护: - 开发一个OA系统涉及需求分析、系统设计、编码实现、测试、部署和维护等多个阶段。 - OA系统源代码的维护工作包括代码审查、重构、版本控制和更新等。 综上所述,我们可以知道“飞思OA源代码[数据库文件]”所提供的信息包括了对飞思OA系统及其数据库文件的基础介绍和可能的获取途径。对于开发者而言,需要了解如何管理和操作这些数据库文件以确保系统的正常运行和数据的完整性。此外,对于那些希望进行系统定制或二次开发的用户,源代码的可访问性是非常重要的,这可以允许用户根据自己的需求来修改和增强系统功能。
recommend-type

Qt信号与槽优化:提升系统性能与响应速度的实战技巧

# 摘要 本文系统地探讨了Qt框架中信号与槽机制的原理、高级特性、性能优化以及在大型项目中的应用。首先,概述了信号与槽的基本概念和工作原理,包括信号的发射、槽函数的绑定与调用过程。随后,本文深入分析了信号与槽的内部机制,如数据类型兼容性和连接类型,并探讨了优化信
recommend-type

D8流向算法

<think>我们被要求解释或实现D8流向算法。D8流向算法是一种用于水文分析的数字高程模型(DEM)处理方法,用于确定地表水流的方向。每个像元的水流方向被指定为指向周围8个相邻像元中坡度最陡的那个方向。 ### 算法原理 在D8算法中,每个像元的水流方向被定义为指向其8个相邻像元(包括对角线方向)中坡度最大的方向。坡度由高程差除以距离计算,其中相邻像元的距离为1(水平和垂直方向)或√2(对角线方向)。具体步骤如下: 1. 对于中心像元,计算其与8个相邻像元的高程差(中心像元高程减去相邻像元高程,得到正值表示下坡)。 2. 计算每个相邻方向的坡度:坡度 = 高程差 / 距离(水平/垂直方向
recommend-type

精选36个精美ICO图标免费打包下载

在当今的软件开发和应用程序设计中,图标作为图形用户界面(GUI)的一个重要组成部分,承担着向用户传达信息、增加美观性和提高用户体验的重要角色。图标不仅仅是一个应用程序或文件的象征,它还是品牌形象在数字世界中的延伸。因此,开发人员和设计师往往会对默认生成的图标感到不满意,从而寻找更加精美和个性化的图标资源。 【标题】中提到的“精美ICO图标打包下载”,指向用户提供的是一组精选的图标文件,这些文件格式为ICO。ICO文件是一种图标文件格式,主要被用于Windows操作系统中的各种文件和应用程序的图标。由于Windows系统的普及,ICO格式的图标在软件开发中有着广泛的应用。 【描述】中提到的“VB、VC编写应用的自带图标很难看,换这些试试”,提示我们这个ICO图标包是专门为使用Visual Basic(VB)和Visual C++(VC)编写的应用程序准备的。VB和VC是Microsoft公司推出的两款编程语言,其中VB是一种主要面向初学者的面向对象编程语言,而VC则是更加专业化的C++开发环境。在这些开发环境中,用户可以选择自定义应用程序的图标,以提升应用的视觉效果和用户体验。 【标签】中的“.ico 图标”直接告诉我们,这些打包的图标是ICO格式的。在设计ICO图标时,需要注意其独特的尺寸要求,因为ICO格式支持多种尺寸的图标,例如16x16、32x32、48x48、64x64、128x128等像素尺寸,甚至可以包含高DPI版本以适应不同显示需求。此外,ICO文件通常包含多种颜色深度的图标,以便在不同的背景下提供最佳的显示效果。 【压缩包子文件的文件名称列表】显示了这些精美ICO图标的数量,即“精美ICO图标36个打包”。这意味着该压缩包内包含36个不同的ICO图标资源。对于软件开发者和设计师来说,这意味着他们可以从这36个图标中挑选适合其应用程序或项目的图标,以替代默认的、可能看起来不太吸引人的图标。 在实际应用中,将这些图标应用到VB或VC编写的程序中,通常需要编辑程序的资源文件或使用相应的开发环境提供的工具进行图标更换。例如,在VB中,可以通过资源编辑器选择并替换程序的图标;而在VC中,则可能需要通过设置项目属性来更改图标。由于Windows系统支持在编译应用程序时将图标嵌入到可执行文件(EXE)中,因此一旦图标更换完成并重新编译程序,新图标就会在程序运行时显示出来。 此外,当谈及图标资源时,还应当了解图标制作的基本原则和技巧,例如:图标设计应简洁明了,以传达清晰的信息;色彩运用需考虑色彩搭配的美观性和辨识度;图标风格要与应用程序的整体设计风格保持一致,等等。这些原则和技巧在选择和设计图标时都非常重要。 总结来说,【标题】、【描述】、【标签】和【压缩包子文件的文件名称列表】共同勾勒出了一个为VB和VC编程语言用户准备的ICO图标资源包。开发者通过下载和使用这些图标,能够有效地提升应用程序的外观和用户体验。在这一过程中,了解和应用图标设计与应用的基本知识至关重要。
recommend-type

【Qt数据库融合指南】:MySQL与Qt无缝集成的技巧

# 摘要 本文全面探讨了Qt数据库集成的基础知识与进阶应用,从Qt与MySQL的基础操作讲起,深入到Qt数据库编程接口的配置与使用,并详细介绍了数据模型和视图的实现。随着章节的深入,内容逐渐从基础的数据操作界面构建过渡到高级数据库操作实践,涵盖了性能优化、安全性策略和事务管理。本文还特别针对移动设备上的数据库集成进行了讨