计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪+一站式学习(代码+视频+PPT)-1

简介: 计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪+一站式学习(代码+视频+PPT)

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第1章:视觉项目资料介绍与学习指南

  • 相关知识: 介绍计算机视觉、OpenCV库,以及课程的整体结构。
  • 学习概要: 了解课程的目标和学习路径,为后续章节做好准备。
  • 重要性: 提供学生对整个课程的整体认识,为学习提供框架和背景。

图为计算机视觉opencv的全资料:

包括了

  • 计算机视觉/opencv视频
  • 视频对应的PPT。
  • 各模块代码
  • 自学pdf资料
  • 包括了图像处理 目标检测 计算机视觉任务

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第2章:OpenCV开发环境搭建

  • 相关知识: 学习如何安装和配置OpenCV开发环境。
  • 学习概要: 理解搭建OpenCV环境的步骤和常见问题的解决方法。
  • 重要性: 为后续章节的实际编程提供必要的基础。
    OpenCV的开发环境搭建可以在不同的操作系统上进行,以下是一些常见操作系统上的基本步骤。请注意,这里提供的是一种通用的方法,具体步骤可能会根据不同的系统和需求有所变化。


Windows 环境下搭建 OpenCV:

  1. 安装 Python:
  1. 安装 CMake:
  1. 安装 Visual Studio:
  1. 安装 NumPy:
  • 打开命令行(CMD)并运行以下命令:pip install numpy
  1. 下载 OpenCV:
  1. 编译 OpenCV:
  • 使用 CMake 配置 OpenCV。
  • 打开 CMake GUI,设置源代码路径和生成路径,点击 “Configure”。
  • 根据需要调整配置,然后点击 “Generate”。
  • 打开 Visual Studio,打开生成的解决方案文件,编译和生成 OpenCV。
  1. 安装 OpenCV:
  • 在生成的目录中找到生成的 OpenCV 安装文件(.exe 或 .msi),运行并按照提示安装 OpenCV。


macOS 环境下搭建 OpenCV:

1.安装 Homebrew:

  • 打开终端,并运行以下命令:
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2.安装 Python:

  • 运行以下命令:
brew install python

3.安装 NumPy:

  • 运行以下命令:
pip install numpy

4.安装 OpenCV:

  • 运行以下命令:
brew install opencv


Linux 环境下搭建 OpenCV:

  1. 安装 Python:
  • 使用系统包管理器(例如,apt、yum)安装 Python。
  • 例如,在 Ubuntu 上运行:
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3

2.安装 NumPy:

  • 运行以下命令:
pip install numpy

3.安装 OpenCV:

  • 使用系统包管理器安装 OpenCV。
  • 在 Ubuntu 上运行:
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

以上是基本的步骤,具体的环境搭建可能因操作系统版本、包管理器版本等而有所不同。建议查看相关文档以获取更详细和最新的信息。在搭建环境时,确保按照官方文档的说明进行操作,以确保正确的配置和依赖。


计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪+一站式学习(代码+视频+PPT)-2

https://developer.aliyun.com/article/1446372?spm=a2c6h.13148508.setting.19.68a34f0egwu157

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