1.概述在Linux下编译安装OpenCV的源码步骤
2.OpenCV:Mat源码解读
3.opencv是什么
4.在 Linux 系统中编译安装 OpenCV
5.opencv分32位和64位吗

概述在Linux下编译安装OpenCV的步骤

       OpenCV是一个计算机视觉库，支持Windows、源码Linux、源码MacOS等操作系统。源码在Linux环境中安装OpenCV主要涉及源码编译。源码官网的源码魔扣源码论坛下载链接为opencv.org/releases.htm...

       选择最新版本3.2.0，Linux用户需下载zip格式源码。源码安装所需的源码软件包包括GCC 4.4.x或更高版本，CMake 2.8.7或更高，源码Git，源码GTK+2.x或更高（包括headers），源码pkg-config，源码Python 2.6或更高版本及Numpy 1.5或更高版本的源码开发包，ffmpeg或libav的源码开发包：libavcodec-dev，libavformat-dev，源码libswscale-dev。可选包有libtbb2和libtbb-dev，libdc 2.x，libjpeg-dev，libpng-dev，libtiff-dev，海南溯源码钢印libjasper-dev，libdc--dev，CUDA Toolkit 6.5或更高版本。这些包通过apt-get命令直接安装，打开终端，输入相关命令即可。安装完毕后，在解压后的opencv-XXX目录内建立build文件夹，编译的makefiles、project files、object files和output files存放于此。

       开始编译，只需三行命令：配置、build和安装。配置命令为：$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 。。参数CMAKE_BUILD_TYPE表示构建类型，有Release和Debug两种；CMAKE_INSTALL_PREFIX指定安装目录，一般为/usr/local。可选参数包括BUILD_DOCS和BUILD_EXAMPLES，免费个人网页源码前者构建文档，后者构建所有示例。若配置命令无法执行，去掉-D后面的空格。build命令为：make -j7，使用7个线程加速编译。安装命令为：sudo make install。

       至此，Linux环境下成功安装OpenCV。为了验证Python环境中的使用情况，可以尝试运行一段代码：读取并显示。代码如下：import cv2image = cv2.imread（“logo.png”， 1）cv2.imshow（“Hello， world！”， image）cv2.waitKey（0）cv2.destroyAllWindows（）若在运行时遇到错误，请检查路径是否改为绝对路径。成功运行后，将看到显示的。

OpenCV:Mat源码解读

       OpenCV中的红包互换源码软件核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，我们可以了解到Mat如何管理内存、与Sub-mat的关系，以及如何支持不同数据类型。本文旨在提供对Mat类的深入理解，帮助你掌握Mat的内存管理机制、数据结构设计，以及Mat中数据类型的表示方式。通过本文，你将对Mat的基本构成有清晰的认识，并理解内存分配的策略。

       Mat类的实现类似于一个容器，主要构造和析构不同类型的Mat。Mat的内部数据存储在UMatData结构中，通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size（大小）和step（步长）组成，便于计算每个维度所需的内存空间。

       UMatData结构隐藏了内存配置的细节，而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的java无障碍源码内存管理。以CPU的底层实现为例，这里仅展示其基本架构。理解了这些，Mat的基本构造就有了基础概念。

       Mat的类型设计是其独特之处，用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示，如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型，如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中，depth用低5位表示，其余位用于通道数。

       通过实际数据类型的例子，如通道的8U类型m0和其子Matm2，可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化，以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化，而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。

       最后，Mat的高效使用不仅依赖于基础计算，MatExpr起到了桥梁作用，它向上简化接口，向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性，你将能够更有效地利用OpenCV的Mat进行数据处理。

opencv是什么

       OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

       OpenCV主要被用于处理图像和视频相关的任务。它是一个强大的工具，提供了丰富的算法和函数，能够帮助开发者进行图像处理、计算机视觉相关应用开发和科学研究。以下是关于OpenCV的详细解释：

一、OpenCV的基本定义

       OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，它包含了大量的计算机视觉、图像处理和数字图像处理的算法。由于它的开源性质，研究者可以自由地访问其源代码并进行修改，从而满足特定的需求。此外，OpenCV对于商业使用也是免费的。

二、OpenCV的主要功能

       OpenCV的功能非常丰富，包括图像处理和计算机视觉中的许多常见任务，如图像滤波、特征检测、目标跟踪、人脸识别、立体视觉等。此外，它还提供了一些用于机器学习和数字图像处理的算法，如直方图均衡化、图像分割、光学字符识别等。这些功能使得OpenCV在图像处理领域具有广泛的应用。

三、OpenCV的应用领域

       由于OpenCV的强大功能，它在许多领域都得到了广泛的应用。例如，安全领域的视频监控、人脸识别；医疗领域的医学图像处理；交通领域的车辆检测与跟踪；以及科研领域的图像分析等等。此外，随着人工智能和机器学习的发展，OpenCV也在深度学习和神经网络中发挥着重要的作用。

       总的来说，OpenCV是一个功能强大、广泛应用的开源计算机视觉库，对于从事图像处理、计算机视觉以及相关领域研究或开发的个人或团队来说，是一个不可或缺的工具。

在 Linux 系统中编译安装 OpenCV

       对于Linux系统中的C++程序，安装OpenCV（从源代码编译安装）常遇到挑战，尤其对系统不熟悉的用户。其实，只要按以下步骤操作，成功率非常高。本文将详细指导如何完成这一过程。

       1. 安装目标

       若仅需Python调用OpenCV，可直接使用pip命令安装：

       源代码编译安装的OpenCV，将提供特定路径下的头文件、共享库（.so或.a）以及Python接口相关文件。

       2. 软硬件要求

       系统要求：Linux操作系统，支持各种主流发行版，包括arm架构。

       硬件要求：若需CUDA功能，需要Nvidia显卡并安装驱动和CUDA。

       内存：至少需要2GiB空闲内存，全部内存不足可能会影响编译。

       CPU：4核或以上推荐，CUDA模块编译耗时，单核或双核可能需要2小时以上。

       3. OpenCV组件

       OpenCV分为主体库和opencv-contrib，具体组件列表见其GitHub仓库。

       4. 依赖项

       生成OpenCV需要一系列依赖，如apt命令列出的那些。根据需求选择安装，如服务器无需GUI支持，可不装相关包。

       5. 生成过程

       从GitHub下载源码，解压后确保opencv和opencv_contrib在同一父目录，使用CMake进行配置，如设置Python接口支持等。

       6. 调用OpenCV

       C++项目中调用OpenCV有默认方法，可通过cmake编译并链接OpenCV库。

       遇到问题时，可在文章下方留言，作者会及时解答。

opencv分位和位吗

       OpenCV是提供源码的，所以从这个角度来说，是不区分或位的。

       ä½†æ˜¯ï¼ŒOpenCV里面也会有一些已经编译好了的库或执行文件，那么这个是要区分或位的。