opencv2.4.9配置
OpenCV 2.4.4安装与配置
OpenCV 2.4.4 安装与配置步骤一：安装OpenCV/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.4/1.从以上地址下载OpenCV2.4.4，执行exe文件，将文件安装到所需目录。
2.建立环境变量并添加到系统路径（以将文件安装在D:\opencv为例）：i) 右键点击桌面的计算机图标，选择“属性”，跳出如下窗口：ii) 点击“高级系统设置”，跳出如下窗口：iii) 点击“高级”选项卡下的“环境变量”，跳出如下窗口：iv) 点击“系统变量”下的“新建”，“变量名”输入OPENCV_BUILD，“变量值”输入D:\opencv\build（如果OpenCV解压在别的目录，请输入该目录路径。
比如，如果在C盘ProgramFiles文件夹建立了名为OpenCV的文件夹，并在其中解压，那么输入的目录就为C:\ProgramFiles\OpenCV\opencv\build，总之目录一直到build文件夹），点击“确定”。
v) 双击“用户变量”中的PATH，在跳出的窗口中输入变量值为%OPENCV_BUILD%\x86\vc10\bin （如果电脑是64位系统的，请把“x86”改为“x64”；并请确保使用的是VS 2010，因为vc10文件夹针对的是VS 2010）。
步骤二：在VS2010中配置OpenCV1. 打开VS 2010，新建一个项目（Win32控制台或MFC 都可以）。
2. 建立Debug 属性表。
i) 点击“视图”菜单中的“属性管理器”。
ii) 右键“Debug|Win32”，选中“添加新项目属性表”。
iii) 输入名称为OpenCVProjectDebug。
iv) 建立后双击属性管理器中的OpenCVProjectDebug，对其进行编辑。
v) 选择“通用属性”下的“VC++目录”，点击“包含目录”，然后点下拉条，单击“<编辑…>”。
16线激光雷达配置教程
16线激光雷达配置教程
速腾聚创Robosense感知算法SDK1.0.0.beta版 for Windows
开发环境：
1、64位win10+vs2013编译产⽣，
2、基于pcl1.8
3、OpenCV 2.4.9
请配合64位程序使⽤，使⽤接⼝说明同Linux版。
⼀、OpenCV 2.4.9
安装上⾯的软件到D盘，并配置环境变量。
⼆、PCL1.8安装
安装此⽂件到D/programfile
注意点：
1. 中间有⼀个选项安装OpenNI2 安装位置如下图所⽰。
2. 安装完这个以后，解压下⾯的⽂件到这个位置。
3. 配置环境变量
三、安装VS2013
1. 下载地址
复制下载的链接，然后⽤迅雷打开，迅雷会⾃动识别到这个链接地址。
1. 安装的时候，可以将不需要的模块给去掉，不然太⼤，需要10个G 的空间。
四、程序配置
1. 添加属性表
注意：刚开始的时候加载.sln⽂件没有成功，主要是属性表丢失的原因造成的，我们只需要将属性页当中的错
误给去掉就⾏了。
2. 配置速腾的SDK⽂件
3. 然后，编译，运⾏即可。
五、其他问题
1. 编译成功以后，点击运⾏可能会找不到OpenNI
2.dll
选择中间的⼀个OpenNI2.dll 拷贝到程序当中即可。
2. 雷达上电后，配置IP。
3. 然后再运⾏程序，可能OPENGL 显⽰的⽐较⼩，需要通过⿏标来放⼤和缩⼩。
虚拟总线不⽀持虚拟⽹卡，虚拟⽹卡也需要禁⽤。
win7+64(32)位系统+彻底Opencv安装+vs2012中文版
这两天在win7+64（32系统也只是在某些地方有区别，我会说明）位系统的vs2012中文版上永久配置了Opencv，发现装的时候遇到了好多问题，所以想总结一下。
一、安装OpenCV2.4.9首先下载相应的软件（win7+64位系统和vs2012中文版的安装这里就不做过多的介绍了）：下载 OpenCV2.4.9： /downloads.html （选择windows 系统的，不区分x86和x64）我安装的目录是E:\opencv-2.4.9，大概有几个G，当然你也可以安装其他的版本，我没有试过，整体思路是一样的。
大概等几分钟就安装好了。
二、配置环境变量点击计算机—>右击属性—>左侧高级系统设置—>高级—>环境变量环境变量上面是用户变量，下册为系统变量。
1. 在用户变量下侧点击新建2项：变量名：OPENCV，变量值：E:\opencv-2.4.9\opencv\build；如下图变量名：PATH，变量值：E:\opencv-2.4.9\opencv\build\x64\vc11\bin;E:\opencv-2.4.9\opencv\build\x86\vc11\bin注意之间用分号分开，如下图。
2.在系统变量中找到path，必须注意，不要把系统变量path里面的值删除，而是向里面加入，以分号隔开，在里面加入以下路径对于64位系统加入：E:\opencv-2.4.9\opencv\build\x64\vc11\bin;E:\opencv-2.4.9\opencv\build\x86\vc11\bin对于32位系统加入：E:\opencv-2.4.9\opencv\build\x86\vc11\bin弄完环境变量后，最好重启以下系统。
当然在cmd中有些方法查看变量是否奏效，这里不再啰嗦，还有注意虽然我们是vs2012但是也要选vc11\bin这样的路径，而不是vc12\bin.三、vs2012工程的配置有些文档说每次新建工程都要重新配置，或者以一些啰嗦的方法配置如/lysc_forever/article/details/24272595里面说的方法，其实不用，我们完全一次性配置好而且简单，此方法是在/poem_qianmo/article/details/19809337里面学到的。
ubuntu安装caffe及python和opencv_20170817
Ubuntu安装caffe及python和opencv Ubuntu版本：16.04.03LTS，可以比较顺利地全部安装python所需的各种依赖，而不需要安装anaconda包。
否则会引起新的软件之间的冲突。
Opencv：2.4.9Python：2.7Cuda：8.0Cudnn：5.11.解决无法安装ubuntu操作系统的问题最近楼主购入一台华硕游戏本，发现无法安装ubantu。
在安装中发现除了debian外所有使用自动安装方式的linux发行版均不能安装，于是研究就开始了。
opensuse卡在写入引导，fedroa和centos卡在启动，ubuntu卡在启动安装，怀疑是u盘制作工具有问题，于是尝试了几种工具，就连dd命令也试过了，结果都无法解决。
解决方法：重新开机，光标选中“Install Ubuntu”，按“e”，进入grub界面，将倒数第二行中的“quiet splash ---”改为“nomodeset”。
F10保存，就可以进入安装界面，进行安装。
安装ubuntu系统之后，还需要将Ubuntu集成的开源驱动加入黑名单，即增加/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件：sudogedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在该文件中增加如下两行：blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0激活上述文件发挥功能，执行sudo update-initramfs –u执行$lspci | grep nouveau，查看是否有内容，没有说明禁用成功，如果有内容，就执行：$sudo reboot2.安装caffe及python先下载caffe# sudo git clone https:///BVLC/caffe.git然后安装一堆第三方库# sudo apt-get install libatlas-base-dev# sudo apt-get install libprotobuf-dev# sudo apt-get install libleveldb-dev# sudo apt-get install libsnappy-dev# sudo apt-get install libopencv-dev# sudo apt-get install libboost-all-dev# sudo apt-get install libhdf5-serial-dev# sudo apt-get install libgflags-dev# sudo apt-get install libgoogle-glog-dev# sudo apt-get install liblmdb-dev# sudo apt-get install protobuf-compiler# sudo apt-get install python-dev接着，安装opencv# cd caffe# sudo git clone https:///jayrambhia/Install-OpenCV# cd Install-OpenCV/Ubuntu# sudosh dependencies.sh# cd 2.4# sudosh opencv2_4_10.shopencv的另一种安装方式直接克隆下来sudogit clone https:///jayrambhia/Install-OpenCV进入cd Install-OpenCV/Ubuntu/2.4给所有shell脚本加上可执行权限chmod +x *.sh安装其他版本出错了,建议装这个:sudo ./opencv2_4_9.sh或：sudosh opencv2_4_10.sh最终出现OpenCV ready to be used(表示成功)接下来，编译caffe# cd ~/caffe# sudocpMakefile.config.exampleMakefile.config# make all至此，caffe安装完成。
opencv2.4.9在Hi3531开发板上移植
opencv2.4.9下载不用说了。
Ubuntu12.04虚拟机安装的+arm-hisiv200-linux交叉编译器+cmake-gui（2.8.7）参考：/luotuo44/article/details/8958990/s/blog_92942dba0101d1wj.html一、建立编译环境配置进入opencv-2.4.9目录建立release-hisiv200目录存放编译过程中文件。
#cd opencv-2.4.9#mkdir release-hisiv200#cd release-hisiv200打开cmake-gui，进行博客中的配置：#cmake-gui在configure时选择CMAKE_SYSTEM_NAME:arm-hisiv200-linuxC:选择/opt/hisi-linux/x86-arm/arm-hisiv200-linux/target/bin/arm-hisiv200-linux-gccC++:选择/opt/hisi-linux/x86-arm/arm-hisiv200-linux/target/bin/arm-hisiv200-linux-g++ 修改安装目录：CMAKE_INSTALL_PREFIX:/opt/2.4.9-arm-hisiv200进行编译：make二、出现问题：1、/usr/lib/libImath.so: could not read symbols: File in wrong formatcollect2: ld returned 1 exit statusmake[2]: *** [lib/libopencv_highgui.so] 错误1make[1]: *** [modules/highgui/CMakeFiles/opencv_highgui.dir/all] 错误2make: *** [all] 错误2主要opencv编译OPENEXR时要用到libImath.so，所有我就把那个取消了，然后编译就没出现过这个问题。
vs2012配置opencv2.4.9详解
win7下vs2012配置opencv2.4.91.准备工作：系统：Windows 7平台：Visual Studio 2012 UltimateOpenCV：2.4.9（点此下载/）选择这里的opencv forwindows，点击就会下载到opencv2.4.9.exe。
2.解压OpenCV-2.4.9.exe解压（不是安装）到放置OpenCV的位置，例如 E:\Program Files\OpenCV249可以看到，解压后在这个文件夹里面会生成一个文件夹“opencv”，里面就是OpenCV用到的全部文件了，比如“build ”、“include”等文件夹，如下图：3.设置用户变量。
计算机>属性>高级系统设置>环境变量>新建，新建一个用户变量，如变量名：Path，变量值：C:\opencv\build\x86\vc11\bin （1）变量值有如下选择：32位VS2008：C:\opencv\build\x86\vc9\bin64位VS2008：C:\opencv1\build\x64\vc9\bin32位VS2010：C:\opencv\build\x86\vc10\bin64位VS2010：C:\opencv\build\x64\vc10\bin32位VS2012：C:\opencv\build\x86\vc11\bin64位VS2012：C:\opencv\build\x64\vc11\bin32位VS2013：C:\opencv\build\x86\vc12\bin64位VS2013：C:\opencv\build\x64\vc12\binopencv2.4.9目录如下，没有vc9（vs2008）：（2）打开软件安装目录查看vs版本，可以发现我安装的vs2012是在Microsoft Visual Studio 11.0里面，同时可以看到我没有安装vs2013（vc12）.（3）打开计算机>属性>高级系统设置>环境变量>新建，新建一个环境变量，变量名：path；变量值E:\opencv\build\x86\vc11\bin，点击确定，保存变量。
OpenCV在Visual Studio中的属性表配置方法(通用)
OpenCV在Visual Studio中的属性表配置方法（OpenCV3.0及之前版本，VS2013及之前版本）1.opencv环境变量设置可以先看一下第五章和第六章、第七章，稍微看一下有些许印象就行，然后再从头看~~右击我的电脑→属性→高级系统设置→环境变量双击系统变量path，在最后填入解压后的bin目录D:\Program Files\opencv\build\x86\vc10\bin （根据个人解压opencv后的具体目录填写，最后为bin即可,注意与上一个目录中间用英文半角分号隔开，）如：然后在用户变量中新建OPENCV_DIR,变量值如下，到build目录，环境变量就这些就够了,重启电脑生效（不重启也行，如果不行，再重启试试）2.新建win32控制台程序由于打开属性管理器的具体配置需要先打开一个项目，这里我们先新建个项目，打开文件→新建→项目→VC++→win32控制台应用程序，在下面输入名称testopencv，点击下一步，选择空项目永久配置opencv打开视图 属性管理器，点开如下图一次性配置opencv网上有一种方法是直接修改er,但是配置链接器的时候debug版本和release版本的附加依赖项都得一次性加进去，我不知道会不不会出问题，所以为保险起见，我分别在debug|win32和release|win32下分别新建了属性表opencv_debug和opencv_release,当然，大家也可以试试网上的方法，具体配置的内容都一样，下面以opencv_debug为例，在debug|win32上右击，然后点击添加新项目属性表，填入opencv_debug 即可下面双击open_debug，选择VC++目录，点击包含目录，点击右侧下拉按钮→编辑，点击第一个新行按钮，输入$(OPENCV_DIR)\include,类似添加$(OPENCV_DIR)\include\opencv和$(OPENCV_DIR)\include\opencv2，点击确定，应用点击库目录，点击右边的下拉按钮→编辑，添加新行$(OPENCV_DIR)\x86\vc10\lib确定，应用点击链接器→输入，右侧附加依赖项，下拉按钮→编辑，输入如下: opencv_calib3d247d.libopencv_contrib247d.libopencv_core247d.libopencv_features2d247d.libopencv_flann247d.libopencv_gpu247d.libopencv_highgui247d.libopencv_imgproc247d.libopencv_legacy247d.libopencv_ml247d.libopencv_objdetect247d.libopencv_ts247d.libopencv_video247d.lib点击确定，应用，后面的d表示debug版，完成后在opencv_debug上右击，点击保存opencv_debug，opencv_release的基本配置同opencv_debug，只是链接器依赖项要换成opencv_calib3d247.libopencv_contrib247.libopencv_core247.libopencv_features2d247.libopencv_flann247.libopencv_gpu247.libopencv_highgui247.libopencv_imgproc247.libopencv_legacy247.libopencv_ml247.libopencv_objdetect247.libopencv_ts247.libopencv_video247.lib这样，我们可以看到新建项目下有两个属性表opencv_debug.props和opencv_release.props，我们可以把他们复制到别的地方，其他项目用到时只要附加进来即可，当然，如果是直接修改er的话，便无需再附加，每次环境会自动加载。
Opencv安装与配置(xp+vs2010+opencv2.4.9)
Opencv安装与配置(xp+vs2010+opencv2.4.9)工具：VS2010Opencv2.4.9WinXP步骤：1. 下载软件下载OpenCV-2.4.9，是个自解压文件，大小350MB左右。
双击解压到%opencv%（凡是出现%opencv%的地方均替换为你自己opencv 的路径全名，如D:\program\opencv）。
2. 配置opencv的环境变量OpenCV库函数需要通过用户环境变量调用所需要的库文件。
点击：开始->计算机(右击)->属性->高级系统设置->高级->环境变量，在用户变量里增加一项：变量名：path变量值：%opencv%\opencv\build\x86\vc10\bin如果已经有path项，在其变量值结尾添加英文分号“;”，再加上上面那个值。
这里的“x86”代表目标程序是32位的，如果要写64位的程序则选择“x64”文件夹。
并不是根据开发环境（你的机器）选择的。
后面的“vc10”代表使用Visual C++ 2010开发。
如果使用Visual Studio 2012，则填写“E:\softwares\opencv\build\x86\vc11\bin”。
OpenCV2.4.9已经为Visual Studio编译器预先配置好了动态库和静态库，因此不需要cmake再次进行编译。
1. 32位系统 & VC2010，库目录： %OpenCV%\build\x86\vc10\lib2. 64位系统 & VC2010，库目为：%OpenCV%\build\x64\vc10\lib因为2.4.9版本的opencv内嵌了TBB的功能，所以取消了TBB直接安装，这样就不需要再配置TBB环境变量了。
以上步骤完成后重启电脑使配置的环境变量生效。
3. 工程配置1) 创建一个空的Win32控制台程序opencvtest2) 配置include打开 项目---属性。
Linux OpenCV2.4.9源码编译安装
ffmpeg源码编译安装1、复制源代码cd ~mkdir ffmpegcd ffmpeg2、解压tar xjvf ffmpeg-1.2.tar.bz2cd ffmpeg-1.23、配置./configure --enable-shared --prefix=/usr/其中：--enable-shared 是允许其编译产生动态库，在以后的编程中要用到这个几个动态库。
--prefix设置的安装目录。
4、编译并安装makemake install5、安装之后在/usr/会看到有三个目录lib 动态链接库位置include 编程要用到头文件bin 执行文件所在的目录6、测试ffmpeg执行bin目录下的ffplay，可以去播放音频或者视频文件。
例如播放1.mp3./ffplay 1.mp3另外，bin目录下还有两个文件:ffmpeg和ffserverffmpeg是一个很好的视频和音频的格式转化工具。
网上有很多它的说明文档。
如果不想生成ffserver，只要在./configure的时候加--disable-ffserver即可。
安装openv需要的其他软件sudo apt-get install libgtk2.0-devsudo apt-get install pkg-configOpenCV2.4.9源码编译安装1、复制载源码cd ~mkdir opencvcd opencv2、解压文件unzip opencv-2.4.9/cd opencv-2.4.9/3、检查软件配置cmake CMakeLists.txt完成后在最后打印一下信息：-- Configuring done-- Generating done-- Build files have been written to: /opt/opencv-2.4.94、编译OpenCVmake5、安装OpenCV用root用户执行sudo make install6、更新动态连接库用root用户执行下面的操作sudo vim /etc/ld.so.conf在该文件中添加路径/usr/local/lib然後运行命令:sudo ldconfig将/usr/local/lib/pkgconfig中的opencv.pc 拷贝到/usr/lib/pkgconfig中(如果不做这步,根本编译不起) 命令如下：sudo cp /usr/local/lib/pkgconfig/opencv.pc /usr/lib/pkgconfig7、编译opencv程序的方法以编译test.c文件为例子(因为highgui中采用了c++,所以一定要用g++编译才可以)g++ test.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv`。
Qt5.5.1环境下的OpenCV3.1.0的配置(MSVS2010编译器)(陶 实验成功)
i、点击 Generate，生成 MakeFiles 成功。
转到 build 的保存路径为 C:\opencv\a，如下所示：
OpenCV.sln 便是我们需要的解决方案文件。至此，Cmake 全部结束。
2、VS2010 编译 OpenCV 解决方案生成库
a、 VS2010 打开 OpenCV 的解决方案 OpenCV.sln （双击） ， 分别编译 Debug 版和 Release 版。选择 ALL_BUILD 项目，右键进行“生成”，而不是 INSTALL，点击“生成--生成解 决方案”，生成 Debug 版的 dll 和 lib，需要几分钟，如下图所示：
4、测试
测试有 2 个方案： 方案一、使用 VS2010 建立、编译 Qt 工程
到此基于 VS2010 编译器的 QT Creator5.5.1 下的 OpenCV-3.1.0 开发环境已 经配置好，剩下的就是测试是否配置成功。 1） 导入原先的 Qt 工程文件.pro，系统自动转换为.sln 工程； 2） 新建 Qt 工程（下面使用该法测试） a、启动 VS2010，点击“文件----新建项目”菜单，
（3）安装 qt-opensource-windows-x86-msvc2010-5.5.1.exe
注意：安装 qt-opensource-windows-x86-msvc2010-5.5.1.exe，选择下面的选项：
安装完前面三个东东，需要先配置一----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
0、安装软件
Win10win7+64位+Opencv2.4.9+vs2010
Win10/win7+64位+Opencv2.4.9+vs2010配置问题（c++语言环境）1 安装软件Opencv2.4.9下载地址：/s/1pLAk6p1 密码：l1vkVs2010下载地址：/s/1pLgyxV9 密码：kadk安装vs2010选择c++环境opencv其实就是一个解压后的文件夹，记住解压后的路径，后面配置环境变量要用，打开之后如下图，包含两个子文件build和sources,检查一下opencvbuild/include路径下有opencv 和opencv2两个子文件，include/x86和include/x64路径下都有vs10,vs11,vs12，这些是不同版本vs的二进制文件，本文要用到的是vs10，如果读者用的是更早以前的vs（比如vs2008其实就是vs9）则需要用CMAKE工具来编译你所用版本的二进制代码，此处不做详述，毕竟怎么简单怎么来，当今时代效率最重要。
2 opencv环境变量配置右键计算机属性-高级系统变量-弹出系统属性框-高级右下角-环境变量-出现环境变量对话框。
选择用户变量或者系统变量中的path变量，双击右边的值，或者单机然后编辑，把地址D:\ProgramFiles\OPENCV\opencv\build\x86\vc10\bin和D:\Program Files\OPENCV\opencv\build\x64\vc10\bin（两个地址粘贴时注意用英文分号;隔开）如果是32位系统就粘贴x86那个就行了。
粘贴到值中，保存，上面两个地址注意是你的解压地址，下面步骤的地址同理也是你的解压地址。
3 重启计算机4 工程目录配置1、打开vs2010，新建-项目-win32控制台应用程序-弹出win32应用程序导向下一步-附加项-空项目-完成2、视图-属性管理器-出现属性管理器3、先配置debug|win32(申明一下不管笔记本系统是64位还是32位，一般编写代码的环境都是win32),右键debug|win32-属性或直接双击debug|win32,出现属性页-通用属性vc++目录-包含目录添加D:\Program Files\OPENCV\opencv\build\includeD:\Program Files\OPENCV\opencv\build\include\opencvD:\Program Files\OPENCV\opencv\build\include\opencv2确定库目录下添加D:\Program Files\OPENCV\opencv\build\x86\vc10\lib确定249代表opencv版本号，debug要粘贴的文件都带d,而release则不带。
【OpenCV入门教程之一】OpenCV 2.4.8或OpenCV 2.4.9 +VS2010 开发环境配置
【OpenCV入门教程之一】安装OpenCV：OpenCV 2.4.8或OpenCV 2.4.9 +VS 开发环境配置分类：【OpenCV】2014-02-24 11:12 37827人阅读评论(172) 收藏举报opencvvs2010c++目录(?)[+]本系列文章由@浅墨_毛星云出品，转载请注明出处。
文章链接： /poem_qianmo/article/details/19809337作者：毛星云（浅墨）微博：/u/1723155442邮箱：happylifemxy@知乎：/people/mao-xing-yun写作当前博文时配套使用的OpenCV版本： 2.4.8（2014年4月28更新2.4.9的配置。
2014年6月11日第5次修订本文完毕）OpenCV2.4.9和2.4.8的配置几乎一样，唯一的区别在下文中的第五步，链接库的配置，把对应的248改成249即可。
因为读研期间的研究方向是图像处理，所以浅墨这段时间闭门研究了很多OpenCV和图像处理相关的知识与内容。
眼看自己积累到一定的程度了，于是决定开始开设这个OpenCV 系列专栏，总结自己所学，也分享知识给大家。
好了，这篇文章作为OpenCV的启程篇，自然少不了先系统地介绍OpenCV开发环境的配置。
浅墨前后经历过OpenCV 2.4.6，OpenCV 2.4.7，OpenCV 2.4.8这三个版本的配置，有时候还要涉及到三个版本之间的转换，所以还是对OpenCV的配置有一定的理解的，希望自己的一点拙见能帮到大家。
还是先放出待会儿的测试用图：那么，开始吧。
1.下载和安装OpenCV SDKVS2010不用说，肯定都安装了吧。
来说说当前最新的OpenCV版本2.4.8（2014年2月24日），2.4.9 （2014年4月）的下载和安装。
与其说是安装，不如叫解压更加合适，因为我们下载的exe安装文件就是一个自解压程序而已。
在官网：/上找到OpenCV windows版下载下来。
VS2013+OPENCV2.4.10配置
Opencv+VS2013配置一、环境变量配置1.用户变量设置添加用户变量：opencv用户变量值：D：\OPENCV\opencv\build添加用户变量：PATH用户变量的值：D：\OPENCV\opencv\build\x86\vc12\bin注：不管是32位的机子还是64位的机子都选择X86，VS2013对应vc12 2.系统变量设置添加系统变量：PATH系统变量的值：D：\OPENCV\opencv\build\x86\vc12\bin二、新建VC++项目1.新建win32控制台工程三、工程目录配置1.包含目录D:\Program Files\OPENCV\build\includeD:\Program Files\OPENCV\build\include\opencv D:\Program Files\OPENCV\build\include\opencv2 2.库目录D:\Program Files\OPENCV\build\x86\vc12\lib3、连接器->输入->附加依赖项：opencv_ml2410.libopencv_calib3d2410.lib opencv_contrib2410.lib opencv_core2410.libopencv_features2d2410.lib opencv_flann2410.libopencv_gpu2410.libopencv_highgui2410.lib opencv_imgproc2410.lib opencv_legacy2410.libopencv_objdetect2410.lib opencv_ts2410.libopencv_video2410.libopencv_nonfree2410.lib opencv_ocl2410.libopencv_photo2410.libopencv_stitching2410.lib opencv_superres2410.lib opencv_videostab2410.lib（总共19项）opencv_ml2410d.lib opencv_calib3d2410d.lib opencv_contrib2410d.lib opencv_core2410d.lib opencv_features2d2410d.lib opencv_flann2410d.lib opencv_gpu2410d.lib opencv_highgui2410d.lib opencv_imgproc2410d.lib opencv_legacy2410d.lib opencv_objdetect2410d.lib opencv_ts2410d.lib opencv_video2410d.lib opencv_nonfree2410d.lib opencv_ocl2410d.lib opencv_photo2410d.lib opencv_stitching2410d.lib opencv_superres2410d.lib opencv_videostab2410d.lib四、测试#include<cv.h>#include<highgui.h>using namespace std;int main(){IplImage*test;test=cvLoadImage("D:\\高铁.jpg");//图片路径cvNamedWindow("test_demo",1);cvShowImage("test_demo",test);cvWaitKey(0);cvDestroyWindow("test_demo");cvReleaseImage(&test);return0;}属性表：打开记事本，将以下内容保存成“opencvdebug.props”。
Opencv2.4.9源码分析——Cascade Classification(二)
Opencv2.4.9源码分析——CascadeClassification（二）训练级联分类器的源码在OpenCV/sources/app/traincascade目录下。
首先我们给出级联分类器的特征类型的相关类和函数。
CvHaarFeatureParams、CvLBPFeatureParams和CvHOGFeatureParams分别表示HAAR状特征、LBP特征和HOG特征的参数类，它们都继承于CvFeatureParams：[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片class CvFeatureParams : public CvParams{public://级联分类器能够使用三种特征类型用于训练样本：HAAR、LBP和HOGenum { HAAR = 0, LBP = 1, HOG = 2 };//缺省构造函数，赋值maxCatCount为0，featSize为1CvFeatureParams();//初始化maxCatCount和featSizevirtual void init( const CvFeatureParams& fp );//表示向params.xml文件写入一些信息：maxCatCount和featSize的值virtual void write( cv::FileStorage &fs ) const;//表示从params.xml文件内读取一些信息：maxCatCount和featSize的值virtual bool read( const cv::FileNode &node );//构建相应的特征参数，即级联分类器具体使用哪种特征，如果输入参数featureType=0，则应用HAAR，该函数返回CvHaarFeatureParams的指针；如果featureType=1，则应用LBP，该函数返回CvLBPFeatureParams的指针；如果featureType=2，则应用HOG，该函数返回CvHOGFeatureParams的指针。
Linux OpenCV2.4.9源码编译安装
ffmpeg源码编译安装1、复制源代码cd ~mkdir ffmpegcd ffmpeg2、解压tar xjvf ffmpeg-1.2.tar.bz2cd ffmpeg-1.23、配置./configure --enable-shared --prefix=/usr/其中：--enable-shared 是允许其编译产生动态库，在以后的编程中要用到这个几个动态库。
--prefix设置的安装目录。
4、编译并安装makemake install5、安装之后在/usr/会看到有三个目录lib 动态链接库位置include 编程要用到头文件bin 执行文件所在的目录6、测试ffmpeg执行bin目录下的ffplay，可以去播放音频或者视频文件。
例如播放1.mp3./ffplay 1.mp3另外，bin目录下还有两个文件:ffmpeg和ffserverffmpeg是一个很好的视频和音频的格式转化工具。
网上有很多它的说明文档。
如果不想生成ffserver，只要在./configure的时候加--disable-ffserver即可。
安装openv需要的其他软件sudo apt-get install libgtk2.0-devsudo apt-get install pkg-configOpenCV2.4.9源码编译安装1、复制载源码cd ~mkdir opencvcd opencv2、解压文件unzip opencv-2.4.9/cd opencv-2.4.9/3、检查软件配置cmake CMakeLists.txt完成后在最后打印一下信息：-- Configuring done-- Generating done-- Build files have been written to: /opt/opencv-2.4.94、编译OpenCVmake5、安装OpenCV用root用户执行sudo make install6、更新动态连接库用root用户执行下面的操作sudo vim /etc/ld.so.conf在该文件中添加路径/usr/local/lib然後运行命令:sudo ldconfig将/usr/local/lib/pkgconfig中的opencv.pc 拷贝到/usr/lib/pkgconfig中(如果不做这步,根本编译不起) 命令如下：sudo cp /usr/local/lib/pkgconfig/opencv.pc /usr/lib/pkgconfig7、编译opencv程序的方法以编译test.c文件为例子(因为highgui中采用了c++,所以一定要用g++编译才可以)g++ test.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv`。
vs2010下配置opencv安装步骤
1.下载和安装VS2010解压下载的文件然后双击Setup进行安装然后选择Visual C++2010学习版再点击下一步选择我已阅读并接受许可条款，再进行下一步下一步继续下一步然后自己选择安装位置，点击安装然后慢慢等待吧安装完之后点击完成，这样vs久安装好了，下面就是配置问题了。
2.在opencv官网上找到OpenCV windows版下载下来下载完后得到文件OpenCV2.4.9，双击后会提示解压到某个地方，推荐放到D:\Program Files\下，比如D:\Program Files，（因为OpenCV项目文件打包的时候，根目录就是opencv，所以我们不需要额外的新建一个名为opencv的文件夹，然后再解压，那是多此一举的事情）然后点击Extract按钮。
等一段时间，OpenCV2.4.9近3个多G的文件就解压到了D:\Program Files下。
解压之后如下图3.配置环境变量这步的配置方法如下:【计算机】->【（右键）属性】->【高级系统设置】->【高级（标签）】->【环境变量】->“双击”系统变量中的PATH->在变量值里面添加相应的路径。
如下图：配置好之后点击确定。
我这是32位的，64位的网上也有，在这就不说了。
4.工程包含（include）目录的配置<1>打开visual studio，调处行号，选择文本编辑器，所有语言，把行号打成勾。
调出生成工具栏，单击自定义界面下面的添加按钮就可以添加新的按钮了，现在我们把开始执行（不调试）添加工具栏中。
下面让我们用VC++2010也就是VC10来做一个控制台的HelloWorld程序吧。
VC2010里面不能单独编译一个.cpp或者一个.c文件，这些文件必须依赖于某一个项目，因此我们必须创建一个项目。
有很多种方法都可以创建项目，可以通过菜单：文件，新建，项目；也可以通过工具栏点击新建项目进行创建。
Opencv2.4.9源码分析——SimpleBlobDetector
Opencv2.4.9源码分析——SimpleBlobDetectorOpenCV中提供了SimpleBlobDetector的特征点检测方法，正如它的名称，该算法使用最简单的方式来检测斑点类的特征点。
下面我们就来分析一下该算法。
首先通过一系列连续的阈值把输入的灰度图像转换为一个二值图像的集合，阈值范围为[T1,T2]，步长为t，则所有阈值为：T1，T1+t，T1+2t，T1+3t，……，T2 （1）第二步是利用Suzuki提出的算法通过检测每一幅二值图像的边界的方式提取出每一幅二值图像的连通区域，我们可以认为由边界所围成的不同的连通区域就是该二值图像的斑点；第三步是根据所有二值图像斑点的中心坐标对二值图像斑点进行分类，从而形成灰度图像的斑点，属于一类的那些二值图像斑点最终形成灰度图像的斑点，具体来说就是，灰度图像的斑点是由中心坐标间的距离小于阈值Tb的那些二值图像斑点所组成的，即这些二值图像斑点属于该灰度图像斑点；最后就是确定灰度图像斑点的信息——位置和尺寸。
位置是属于该灰度图像斑点的所有二值图像斑点中心坐标的加权和，即公式2，权值q等于该二值图像斑点的惯性率的平方，它的含义是二值图像的斑点的形状越接近圆形，越是我们所希望的斑点，因此对灰度图像斑点位置的贡献就越大。
尺寸则是属于该灰度图像斑点的所有二值图像斑点中面积大小居中的半径长度。
其中，H表示该斑点的凸壳面积在计算斑点的面积，中心处的坐标，尤其是惯性率时，都可以应用图像矩的方法。
下面我们就介绍该方法。
矩在统计学中被用来反映随机变量的分布情况，推广到力学中，它被用来描述空间物体的质量分布。
同样的道理，如果我们将图像的灰度值看作是一个二维的密度分布函数，那么矩方法即可用于图像处理领域。
设f(x,y)是一幅数字图像，则它的矩Mij为：下面给出SimpleBlobDetector的源码分析。
我们先来看看SimpleBlobDetector类的默认参数的设置：[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片SimpleBlobDetector::Params::Params(){thresholdStep = 10; //二值化的阈值步长，即公式1的tminThreshold = 50; //二值化的起始阈值，即公式1的T1maxThreshold = 220; //二值化的终止阈值，即公式1的T2//重复的最小次数，只有属于灰度图像斑点的那些二值图像斑点数量大于该值时，该灰度图像斑点才被认为是特征点minRepeatability = 2;//最小的斑点距离，不同二值图像的斑点间距离小于该值时，被认为是同一个位置的斑点，否则是不同位置上的斑点minDistBetweenBlobs = 10;filterByColor = true; //斑点颜色的限制变量blobColor = 0; //表示只提取黑色斑点；如果该变量为255，表示只提取白色斑点filterByArea = true; //斑点面积的限制变量minArea = 25; //斑点的最小面积maxArea = 5000; //斑点的最大面积filterByCircularity = false; //斑点圆度的限制变量，默认是不限制minCircularity = 0.8f; //斑点的最小圆度//斑点的最大圆度，所能表示的float类型的最大值maxCircularity = std::numeric_limits<float>::max();filterByInertia = true; //斑点惯性率的限制变量//minInertiaRatio = 0.6;minInertiaRatio = 0.1f; //斑点的最小惯性率maxInertiaRatio = std::numeric_limits<float>::max(); //斑点的最大惯性率filterByConvexity = true; //斑点凸度的限制变量//minConvexity = 0.8;minConvexity = 0.95f; //斑点的最小凸度maxConvexity = std::numeric_limits<float>::max(); //斑点的最大凸度}我们再来介绍检测二值图像斑点的函数findBlobs。
win7 64下配置opencv2.4.9的Qt开发环境
参考以下博客：/qiurisuixiang/article/details/8665278/win7下配置OpenCV的Qt开发环境1、前言编译、配置OpenCV的工程相当曲折，一开始还以为是自己的配置、编译步骤有问题，后来发现原来是自己电脑装的Qt Creator版本有点低，里面的MingW版本较低，而OpenCV下载的是最新版本，最新版本的OpenCV需要高版本的MingW。
最后换成版本Qt Creator2.4.1，终于编译成功。
2、下载所需工具（1）Qt Creator、Qtsdk下载地址qt-creator-win-opensource-2.4.1.exeqt-win-opensource-4.8.5-mingw.exe（2）OpenCV 下载地址/（不建议下载最新版本，最新版本的编译需要高版本的MinGW，不然在执行mingw32-make命令会报错，我使用的是opencv-2.4.9-windows.exe。
（3）CMake 下载地址：/cmake/resources/software.html我使用的是cmake-3.7.1-win64-x643、安装Qt Creator及Qt4.8.5过程很简单，一直下一步就OK。
我安装到了：D:\Qt\qtcreator-2.4.1D:\Qt\4.8.5设置Qt Creator及Qt4.8.5的环境变量，具体见：《qt4.8.5+qtcreat2.4.1环境变量设置(windows)-20170113》4、安装OpenCV设置解压路径就OK。
我解压到了D:\opencv5、安装cmake过程同样很简单（注意：（1）安装路径不能有中文和空格（2）解压出来就可以）6、使用CMake重新编译OpenCV配置源码路径与生成的目标路径：（1）源码路径：即解压OpenCV包的路径。
要选择OpenCV安装目录下含有如下文件的文件夹：D:\opencv\sources（2）目标路径：可以随意设置，我设置为：E:\opencv（3）点击Configure配置按钮在弹出的对话框中选择MinGW makefiles，其余选项保持默认，点击Finish 按钮，开始编译（4）CMake编译结束界面如下图，勾选上生成列表中的WITH_OPENGL和WITH_QT两项，其他项最好不要改动。
Linux安装Opencv详细流程以及arm移植opencv
Linux Ubuntu 安装Opencv作者：Tiger（xia）1.我们需要安装一个cmake（我这里用的是2.8.12.2版本）2.首先下载一个cmake3.Tar zxvf cmake的压缩报4.进入解压的文件夹输入./bootstrap5.make6.make install7.还需要一些库libgtk2.0-dev build-essential pkg-config （用apt-get install +对应的库）8.在下载Opencv（我是2.4.9版本）（默认安装在/usr/local/bin 和/usr/local/include）$ cd OpenCV-2.4.9$ cmake CMakeLists.txt$ make && make install9.export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib10.测试就加个Opencv的头文件就知道了11.pkg-config --modversion opencv12.编译gxx `pkg-config opencv --libs --cflags opencv` opencv_test.c -o test注意：一定先安装gtk库再安装opencvOpencv 移植编译说明：我们移植opencv 到itop arm板，交叉编译器是arm-none-linux-gnueabi-gcc，和arm-none-linux-gnueabi-g++前面已经介绍了opencv和cmake 的安装，这里用的是图形界面安装cmake-gui来进行opencv的交叉编译。
1.安装cmake-qt-gui （cmake的界面终端）sudo apt-get install cmake-qt-gui2.解压opencv2.4.9 tar -xzvf opencv2.4.9.tar.gz3.对opencv的交叉编译的相关配置在点击Configure那个按钮后要选择交叉编译如图：编译时要去掉几个cmake的复选框的BUILD_opencv_ocl 、WITH_OPENCL、WITH_TIFF 选项（不去掉编译时要出错哦）。
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Visual Studio 2010配置Opencv2.4.9转自：/huang9012/article/details/21811129这篇文章作为OpenCV的启程篇，自然少不了先系统地介绍OpenCV开发环境的配置。
浅墨前后经历过OpenCV 2.4.6，OpenCV 2.4.7，OpenCV 2.4.8这三个版本的配置，有时候还要涉及到三个版本之间的转换，所以还是对OpenCV的配置有一定的理解的，希望自己的一点拙见能帮到大家。
还是先放出待会儿的测试用图：1.下载和安装OpenCV SDKVS2010不用说，肯定都安装了吧。
来说说当前最新的OpenCV版本2.4.8（2014年2月24日）的下载和安装。
与其说是安装，不如叫解压更加合适，因为我们下载的exe安装文件就是一个自解压程序而已。
在官网：/上找到OpenCV windows版下载下来。
下载完后得到文件OpenCV 2.4.8，双击后会提示解压到某个地方，推荐放到D:\Program Files\下，比如D:\Program Files，（因为OpenCV项目文件打包的时候，根目录就是opencv，所以我们不需要额外的新建一个名为opencv的文件夹，然后再解压，那是多此一举的事情）然后点击Extract按钮等一段时间，OpenCV2.4.8近3个多G的文件就解压到了D:\Program Files下。
其中，build里面是使用OpenCV相关的文件，我们如果只是使用OpenCV的话呢，就只用管build里面的内容。
下面的sources文件夹你嫌烦，你嫌占硬盘空间，完全可以删掉。
但是需要注意的是，官方示例集，也就是samples文件夹里面的示例程序，在sources文件夹里面躺着呢，所以，如果真是要删的话，还是想清楚哦。
sources里面是源代码。
想查看完整的源代码需要用cmake来“解包”，如何“解包”大家百度一下就可以，或者下次浅墨来专门讲一讲。
这里就先不多说了。
2.配置环境变量有些奇怪的是，浅墨在经历OpenCV 2.4.6，OpenCV 2.4.7，OpenCV 2.4.8这三个版本之间转换的时候，这三个版本的OpenCV存放在硬盘的不同的目录下。
但就没动过这步里面的环境变量，或许新版本的OpenCV已经弱化了环境变量的配置。
所以，大家可以先跳过这步，如果最终配置出来报错的话呢，可以考虑下根据实际情况加上这步的配置。
这步的配置方法如下:计算机->（右键）属性->高级系统设置->高级（标签）->环境变量->（双击）path（用户，系统里面的path任选其一）->在变量值里面添加相应的路径。
对于32位系统，就添加：”……opencv\build\x86\vc10\bin”而对于64位系统，可以两个都添加上：”……opencv\build\x86\vc10\bin”和”……opencv\build\x64\vc10\bin”，这样，到时候才可以在编译器Win32和X64中来回切换都吃得开，游刃有余~例如，浅墨的就是D:\Program Files\opencv\build\x64\vc10\bin;D:\ProgramFiles\opencv\build\x86\vc10\bin注：变量值实际为bin文件夹的路径；D表示OpenCV安装于D盘；X64表示运行系统环境位64位系统，若安装于32位系统，应为X86；vc10表示编译环境为Microsoft Visual Studio 2010；变量添加完成后需要注销系统，才会生效。
3.工程包含（include）目录的配置之前看过的好多博文都说“每次新建工程都要重新配置”，其实不用这样麻烦的。
看我之前DirectX配置的相关博文的朋友们应该都知道，有一招叫属性管理器，点进去，到<视图>--<属性管理器>在新出现的“属性管理器”工作区中，点击项目->Debug|Win32->erDirectories（反键属性，或者双击）即可打开属性页面。
打开熟悉的属性页面后，就是一番配置了。
首先是在【通用属性】->【VC++目录】->【包含目录中】添加上D:\Program Files\opencv\build\includeD:\Program Files\opencv\build\include\opencvD:\Program Files\opencv\build\include\opencv2 这三个目录。
当然，这是之前把OpenCV解压到D:\Program Files\下的情况。
实际的路径还要看你自己把OpenCV 解压到了哪个目录下，根据实际情况来调节。
4.工程库（lib）目录的配置其实这步和上一步差不多，属性管理器”工作区中，点击项目->Debug|Win32->erDirectories（反键属性，或者双击）即可打开属性页面。
【通用属性】->【VC++目录】->【库目录】。
添加上D:\ProgramFiles\opencv\build\x86\vc10\lib这个路径。
这里选择x86还是x64是一个常常令人困惑的问题。
当然，对于32位操作系统，铁定就是选x86了。
如果是64位操作系统，很多童鞋会想当然自作聪明地选择x64，其实不然。
正确的理解是这样的：不管你是32位还是64位操作系统，只用管你用win32编译器还是X64编译器。
其实配置选择什么跟64位还是32位系统没有直接的关系，而是在于你在编译你的程序的时候是使用那个编译器。
编译器选的是win32，就用x86编译器选的是X64，就用X64。
不过一般情况下，都是用的win32的X86编译器。
所以，无论32还是64位操作系统，配置文件最好都选择x86版的另外，这里的vc10表示vs2010，如果是其他版本的visual studio，稍微要微调一下。
5.链接库的配置属性管理器”工作区中，点击项目->Debug|Win32->erDirectories（反键属性，或者双击）即可打开属性页面。
【通用属性】->【链接器】->【输入】->【附加的依赖项】添加如下的内容：opencv_calib3d248.lib opencv_contrib248.lib opencv_core248.lib opencv_features2d248.lib opencv_flann248.lib opencv_gpu248.lib opencv_highgui248.lib opencv_imgproc248.lib opencv_legacy248.lib opencv_ml248d.libopencv_objdetect248.lib opencv_ts248.libopencv_video248.lib opencv_nonfree248.lib opencv_ocl248.lib opencv_photo248.lib opencv_stitching248.lib opencv_superres248.lib opencv_videostab248.lib opencv_calib3d248d.lib opencv_contrib248d.lib opencv_core248d.lib opencv_features2d248d.lib opencv_flann248d.lib opencv_gpu248d.lib opencv_highgui248d.lib opencv_imgproc248d.lib opencv_legacy248d.lib opencv_objdetect248d.lib opencv_ts248d.lib opencv_video248d.lib opencv_nonfree248d.lib opencv_ocl248d.lib opencv_photo248d.lib opencv_stitching248d.lib opencv_superres248d.lib opencv_videostab248d.lib需要注意的是，所粘贴内容即为D:\opencv \build\x86\vc10\lib下所有lib库文件的名字；其中的248代表我们的OpenCV版本为2.4.8，若是其他版本的配置则在这里要进行相应的更改，比如说2.4.6版的OpenCV，那么这里的opencv_calib3d248d.lib就要改成opencv_calib3d246d.lib了.Debug文件库名有d结尾，Release没有，如opencv_ts248d.lib和opencv_ts248.lib不过我一般是在这里把带d和不带d的统统写在这里，因为这里是以后创建所有工程时都会继承的公共属性。
Opencv2.4.9的库文件如下opencv_ml249d.libopencv_calib3d249d.libopencv_contrib249d.libopencv_features2d249d.lib opencv_flann249d.lib opencv_gpu249d.lib opencv_highgui249d.lib opencv_imgproc249d.lib opencv_legacy249d.lib opencv_objdetect249d.lib opencv_ts249d.lib opencv_video249d.lib opencv_nonfree249d.lib opencv_ocl249d.lib opencv_photo249d.lib opencv_stitching249d.lib opencv_superres249d.lib opencv_videostab249d.libopencv_objdetect249.lib opencv_ts249.libopencv_video249.lib opencv_nonfree249.lib opencv_ocl249.libopencv_stitching249.libopencv_superres249.libopencv_videostab249.libopencv_calib3d249.libopencv_contrib249.libopencv_core249.libopencv_features2d249.libopencv_flann249.libopencv_gpu249.libopencv_highgui249.libopencv_imgproc249.libopencv_legacy249.libopencv_ml249.lib注意：按照如上的这种方式来配置，也许会出现debug下可以运行但是release下不能运行的情况（诸如图片载入不了，报内存错误），这算是OpenCV自2.4.1以来的一个bug。