用ubuntu20.04 编译opencv

### 编译安装 OpenCV 的准备工作 为了在 Ubuntu 20.04 上编译并安装 OpenCV,需要先准备开发环境。这包括更新系统软件包列表以及安装必要的依赖项。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy \ libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev \ libv4l-dev v4l-utils qv4l2 v4l2ucp libopenblas-dev libatlas-base-dev \ liblapacke-dev checkinstall yasm ffmpeg libgstreamer-plugins-base1.0-dev \ libgstreamer1.0-dev qtbase5-dev libvtk8.1-dev ``` 上述命令会安装一系列用于构建 OpenCV 所需的基础库和支持工具[^1]。 ### 下载 OpenCV 和 opencv_contrib 源代码 创建一个新的工作目录 `opencv_build` 并切换到该目录: ```bash mkdir ~/opencv_build && cd ~/opencv_build git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 此操作将克隆最新的 OpenCV 主仓库及其附加模块至本地机器上。 ### 配置 CMake 构建选项 进入 OpenCV 文件夹内建立一个名为 `build` 的子文件夹作为构建输出路径,并执行配置过程: ```bash cd ~/opencv_build/opencv mkdir build && cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_build/opencv_contrib/modules .. ``` 这里指定了额外的功能来自 `opencv_contrib` 库中的模块被包含进来。如果希望自定义安装位置,则可以添加 `-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/installation/directory` 参数来设置目标路径[^2]。 ### 开始编译与安装 完成以上步骤后即可启动实际的编译流程: ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` 使用 `-j$(nproc)` 可让 Make 同时利用多个 CPU 核心加速整个编译进程;而最后一步则是把生成好的二进制文件复制到系统的标准位置以便后续调用。 ### 设置环境变量 (可选) 为了让其他应用程序能够找到新安装的 OpenCV 版本,在 `.bashrc` 或者相应的 shell profile 中加入如下行可能很有帮助: ```bash echo 'export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 这样做的目的是扩展 pkg-config 工具查找 .pc 文件的位置范围,从而简化链接阶段的工作量[^3]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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Ubuntu 20.04专用OpenCV 3.3.1编译修复版,兼容CUDA与Python接口

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专为Ubuntu 20.04系统定制的OpenCV 3.3.1源码包,已修复常见编译报错:包括‘CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER’未声明、‘AVFMT_RAWPICTURE’未定义、以及PyString_AsString返回类型不匹配等关键问题。适配GCC高版本及FFmpeg新API变更,确保在标准Ubuntu 20.04开发环境中顺利编译通过。内含完整CMake构建脚本集(如FindCUDA.cmake、OpenCVDetectPython.cmake、OpenCVFindLibsVideo.cmake等),支持CUDA加速、GStreamer视频后端、Python绑定、IPP/MKL/LAPACK等第三方库自动探测与集成。适用于需要稳定运行OpenCV 3.3.1的老项目迁移、嵌入式视觉开发或教学实验环境,无需手动修改源码即可完成cmake配置与make编译。

arm 鲁班猫LubanCat-RK3588 Ubuntu20.04 源码编译安装opencv20.04

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Ubuntu20.04安装opencv4.4.0+opencv-contrib4.4.0 缺失文件

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Ubuntu20.04 PL-VINS配置[项目源码]

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本教程详细介绍了在Ubuntu 20.04系统上安装OpenCV和OpenCV_contrib的完整步骤。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,广泛应用于图像处理、视频分析、物体识别等领域。教程从准备工作开始,包括系统更新和依赖项安装,接着指导如何下载OpenCV和OpenCV_contrib源码,并通过CMake进行配置和编译。此外,还涵盖了环境变量配置、安装验证以及常见问题的解决方法。OpenCV_contrib作为扩展库,提供了更多高级功能和实验性模块,如深度学习、增强现实等。教程最后总结了安装过程中可能遇到的问题及其解决方案,帮助用户顺利完成安装并开始使用OpenCV进行计算机视觉任务。

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OpenCV学习 我对OpenCV学习笔记 工作环境 操作系统:Ubuntu 20.04 LTS OpenCV(3.4.14)CLion(20.3.3)(需要购买许可证)CMake(3.17.5)g ++(9.3.0)git(2.25.1) 参考 使用OpenCV库学习OpenCV 3:使用C ++的计算机视觉,作者Adrian Kaehler,Gary Bradski OpenCV网站和论坛: :

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高通Linux交叉编译指南[可运行源码]

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本文详细介绍了在Rockchip RK3588平台上搭建Linux下Qt和OpenCV交叉编译环境的完整流程。主要内容包括:1. 在Ubuntu 20.04宿主机上交叉编译Qt 6.5.0并部署到NanoPC-T6开发板;2. 两种Qt开发方式对比(宿主机交叉编译与开发板本地编译);3. Qt Creator集成开发环境的配置与使用;4. 开发板直接安装Qt5和Qt Creator的方法;5. OpenCV 3.4.14的编译安装与配置。文章提供了详细的编译步骤、环境配置、错误解决方案,并涵盖了多种显示后端(LinuxFB、EGLFS、XCB)的配置方法,适合嵌入式Linux开发人员参考。

Ubuntu20.04安装orb-slam3[可运行源码]

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本文详细介绍了在Ubuntu20.04系统上安装orb-slam3的完整步骤,包括环境配置、依赖库安装以及可能遇到的错误解决方法。作者在虚拟机环境下使用VMare Workstation16 Pro,运行内存16G,成功完成了安装。文章涵盖了cmake、git、Eigen3、Pangolin、Python、openCV4.4.0等依赖库的安装方法,并提供了两种安装Pangolin的方式。此外,还详细说明了orb-slam3的安装过程及可能遇到的错误,如boost库缺失、openssl头文件缺失等问题的解决方案。最后,作者还提供了参考文章链接,方便读者进一步查阅。

ORB_SLAM2(修改过).zip

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适用于ubuntu20.04,重装了两次系统才勉强编译成功的

Ubuntu20.04安装LIO-SAM[可运行源码]

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本文详细介绍了在Ubuntu20.04环境下安装和复现LIO-SAM项目的步骤。首先需要配置编译环境,包括ROS noetic、OpenCV 4.2.0和GTSAM 4.0.3。接着安装ROS相关依赖,配置GTSAM 4.0.3,并下载LIO-SAM源码到工作空间。然后对源码进行必要的修改,包括调整CMakeLists.txt和utility.h文件。最后编译项目并添加路径,运行LIO-SAM并使用数据包进行测试。整个过程涵盖了从环境配置到实际运行的完整流程,适合需要复现LIO-SAM项目的开发者参考。

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内容概要:本文系统研究了永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制中三种滑模速度环控制策略——传统滑模控制(SMC)、超扭滑模控制(STSMC)与快速终端滑模控制(FTSMC)——在离散化仿真环境下的性能差异,并结合高阶滑模磁链观测器实现无感运行。理论分析表明,STSMC通过双增益机制将不连续控制作用嵌入积分项,有效抑制抖振并保持系统鲁棒性;FTSMC则利用非线性终端吸引子实现有限时间收敛,且控制律连续、无切换项。文章详细阐述了各控制器的理论推导、参数整定方法及离散化实现过程,构建的Simulink仿真模型支持从有感向无感的一键切换与控制器灵活配置,所有算法均经过开发板测试验证。仿真结果表明,STSMC在动态响应与抖振抑制的综合性能上最优,FTSMC稳态精度更高,而传统SMC存在明显抖振问题。该研究为工程应用中控制器的选型、优化与实际部署提供了坚实的理论依据与仿真支持。; 适合人群:具备一定现代控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力,从事电机驱动、电力电子、自动化控制及相关领域的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解滑模控制在PMSM无感控制中的应用机制与技术演进路径;②掌握STSMC与FTSMC的核心设计原理、参数整定准则及其离散化实现关键技术;③通过对比仿真分析不同滑模策略在动态响应、稳态精度与抖振特性方面的性能差异,为实际系统中控制器的选型、参数优化与工程化落地提供指导。; 阅读建议:建议结合所提供的Simulink仿真模型进行实践操作,重点关注控制器与观测器的模块化搭建、参数调节过程及仿真结果的对比分析,同时可尝试将算法移植至DSP或微控制器等嵌入式平台,以深化对实时控制性能与工程约束条件的理解。
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【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型,旨在提升大规模电力系统在极端或恶意攻击下的安全评估效率。该模型上层以最小化系统负荷损失为目标,优化选择最恶劣的 N-k 故障场景;下层则模拟连锁故障的动态传播过程,通过潮流转移、保护动作与设备相继过载等机制刻画故障演化路径。通过双层交互迭代,筛选出最具威胁的故障组合,并结合多阶段动态模拟实现关键故障场景的有效识别。该方法不仅提高了传统静态 N-k 分析的准确性,还增强了对复杂连锁故障演变行为的建模能力,适用于大型电网的风险评估与预防控制。; 适合人群:具备电力系统分析背景、从事电网安全稳定、风险评估或优化调度研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 用于识别可能导致严重停电事故的关键故障组合;② 支持电网脆弱环节辨识、防御策略制定与应急预案优化;③ 提升对连锁故障传播机理的理解与仿真能力。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分深入理解算法流程,重点关注双层优化架构的设计、连锁故障传播规则的建模方式以及场景筛选的收敛性判断方法,以便在实际系统中进行复现与改进。
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利用高斯定律对点电荷的电通密度(D场)进行MATLAB可视化——二维矢量场和三维曲面图.zip

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系统工具开发进程资源管理器(Process Explorer / 任务管理器)是系统管理员和开发者排查性能问题的常用工具。传统上,它只能展示 CPU、内存、磁盘等静态指标,而判断「哪个进程异常、为什么异常」仍然依赖人工经验。把 AI 接入进程资源管理器,让大模型 基于实时进程数据自动完成异常检测、根因分析和优化建议,把「看数据」升级为「懂数据」。
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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

# 告别低效建模:Lumerical脚本自动化实战指南 在光子学仿真领域,时间就是科研生命线。当同行还在GUI界面里反复点击菜单时,你已经用脚本批量生成了20组参数化结构——这不是未来场景,而是每位FDTD用户都应该掌握的基础生产力革命。本文将彻底改变你与Lumerical的交互方式,从手动拖拽的农耕时代,跃迁到自动化建模的工业文明。 ## 1. 为何脚本建模是必然选择 2019年Nature Photonics的一项研究显示,科研工作者在仿真工具上平均浪费37%的时间在重复性操作上。对于需要参数扫描的纳米光学结构设计,这个数字可能更高。手动创建10个不同尺寸的纳米柱阵列意味着: -
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Java邮件解析任务中,如何安全高效地提取HTML邮件内容并避免硬编码、资源泄漏和类型转换异常?

<think>我们被要求优化一段Java代码,该代码用于处理邮件(特别是来自特定发件人的构建通知邮件)。代码的主要问题包括: 1. 重复获取邮件内容:在检查MIME类型后,多次调用`msg[i].getContent()`,这可能导致性能问题或流关闭异常。 2. 类型转换问题:直接将邮件内容转换为`Multipart`而不进行类型检查,可能引发`ClassCastException`。 3. 代码结构问题:逻辑嵌套过深,可读性差,且存在重复代码(如插入邮件详情的操作在两个地方都有)。 4. 硬编码和魔法值:例如在解析HTML表格时使用了硬编码的索引(如list3.get(10)),这容易因邮件
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RH公司应收账款管理优化策略研究

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