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1、现在开始安装numpy，打开cmd，输入pip install numpy 测试：安装opencv 在guan 网自行下载，这里下载的是opencv10安装。
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2、去 http：//opencv.org 下载最新版OpenCV for Linux/Mac源文件，目前版本是3。下载后解压。 去 http：// 下载最新版cmake，.dmg文件，目前版本是2。下载后安装。
3、最新版本的 opencv 已经不分 opencv3 了，而是在目录下分成 python2 和 python3 版本的文件夹。安装好的 opencv 库在 /usr/local/Cellar/opencv/ 。
4、下面将 opencv-contrib-python 安装到系统中：静候片刻，即完成了 OpenCV 的安装。无论 Ubuntu 还是 macOS，安装完成后，可以测试是否安装成功。
5、下载安装目录：首先，你需要下载安装opencv，可以访问guan 方网站http：//opencv.org查看下载链接。下载完成后，将其解压到你想要的目录下。 配置环境变量：在系统属性中配置环境变量，以使用opencv。
6、依次输入以下命令：（推荐学习：Python视频教程）pip install --upgrade setuptoolspip install numpy Matplotlibpip install opencv-pythonopencv环境已经整好，就是这么简单。
1、英创ESM6800E主板中没有GPU和VPU，适合进行图像的处理，如图片的分割、格式转化因此英创ESM6800E是支持opencv运行的。
2、opencv0 之后的guan 方版本仅支持vs1vs15 以及x64平台。如果需要使用vs2015之前的版本或者需要使用x86的版本就需要自己对opencv进行重新编译。
3、OpenCV通过交叉编译器都可以移植到嵌入式平台，理论上只要知道KEIL用的是什么编译器，然后拿OpenCV源码经CMake之类的工具一编译，就应该能获得支持。不知道有人能试一下吗。
4、对于ARM嵌入式的初学者，建议用ARM9开发板。首先，从功能上来说，ARM11要比ARM9强一些，但是性能优异并不代表适合初学者。对于初学者来说ARM11的有些功能是冗余。
5、可以。在micropython里配置OpenCV，添加系统环境变量。右键点击计算机，选择高级系统设置选项，选中环境变量即可引用OpenCV了。
6、要在VB.NET中使用OpenCV进行图像深度学习，您需要使用OpenCV的.NET绑定，即Emgu.CV库。Emgu.CV是一个基于OpenCV的开源计算机视觉库，可以方便地在.NET平台上使用OpenCV功能。
1、OpenCV是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，并且正在日益扩展。OpenCV基于C++实现，同时提供python，Ruby，Matlab等语言的接口。
2、OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
3、OpenCV是Intel开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。重要特性 OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。
4、OpenCV是一个成熟而强大的计算机视觉库，用于执行实时图像分析，因此对于机器人应用非常有用。这个库是跨平台的，有一个Python API（cv2），我们将在本次实验中使用它来完成一些我们自己的计算机视觉任务。
1、OpenCV是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，并且正在日益扩展。OpenCV基于C++实现，同时提供python，Ruby，Matlab等语言的接口。
2、OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
3、OpenCV是Intel开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。重要特性 OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。
4、OpenCV可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
5、OpenCV是一个计算机视觉库；C++是一门计算机语言。OpenCV是一个基于发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上，由一系列 C语言函数和少量 C++类构成。
如果只有文字+背景，可以将SetROI将文字部分缩小，在填充回背景。
首先下载opencv for mac安装源文件，解压缩 安装cmake程序。笔者使用的是Homebrew，在终端中输入：“brew install cmake”，自动安装cmake。
这里写下OpenCV下OCR的流程： 特征提取 训练 识别 特征提取 在图像预处理后，提取出字符相关的ROI图像，并且大小归一化，整个图像的像素值序列可以直接作为特征。
所以还需要导入这个框架： opencvframework 。这两份文件在我的 demo 里都已经提供了。
中值滤波是非线性的图像处理方法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。选一个含有奇数点的窗口W，将这个窗口在图像上扫描，把窗口中所含的像素点按灰度级的升或降序排列，取位于中间的灰度值来代替该点的灰度值。
用Haar人脸检测，能够检测不同大小的多个人脸。
其次，Face Detect需要openCV的支持，但并不必须安装openCV到计算机中，只要把openCV的cxcore100.dll 、cv100.dll 、libguide40.dll 三个文件拷贝到processing根目录就行了。
OpenCV，并介绍一点基础的类和概念。随后，会讲到如何集成 OpenCV 到你的 iOS 项目中以及一些 Objective-C++ 基础知识。最后，我们会看一个 demo 项目，看看如何在 iOS 设备上使用 OpenCV 实现人脸检测与人脸识别。
