OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH

时间: 2023-08-21 15:02:27 浏览: 36
OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH是一个用于指定OpenCV额外模块路径的变量。根据引用和引用的内容，可以看出这个变量需要设置为opencv_contrib/modules的路径。具体来说，你需要在你的CMakeLists.txt中指定OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH为你的opencv_contrib/modules的路径。例如，如果你的路径是/home/wsx/opencv/opencv/opencv_contrib/modules，那么你需要将OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH设置为/home/wsx/opencv/opencv/opencv_contrib/modules。这样，当你构建OpenCV时，它将包含额外的模块。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [安装opencv4.5.5](https://blog.csdn.net/lian740930980/article/details/126473543)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [opencv3.2_ubuntu16.04_opencv_contrib.zip](https://download.csdn.net/download/qq_27163197/11608864)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [【OpenCV进阶】opencv4.1_contrib扩展模块安装与使用](https://blog.csdn.net/weixin_51244852/article/details/118269443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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opencv_contrib:OpenCV额外模块的存储库

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opencv_contrib：OpenCV额外模块的存储库

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需要设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的目录吗

如果你需要使用 OpenCV 官方库之外的额外模块（extra modules），那么你需要设置 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 环境变量，指定额外模块所在的目录。 额外模块包含一些非常有用的功能，如人脸识别、物体跟踪、光流估计等。在 OpenCV 安装包中，这些模块并没有被编译和安装，因此需要单独下载并编译它们。你可以从 OpenCV 的 GitHub 仓库中下载额外模块，然后将其解压到任意目录中。 在编译 OpenCV 时，通过设置 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 环境变量，告诉 CMake 配置文件额外模块所在的目录，以便 CMake 可以找到并编译它们。例如，如果你将额外模块解压到 /path/to/opencv_contrib 目录中，可以使用以下命令设置环境变量： export OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/path/to/opencv_contrib/modules 然后，在编译 OpenCV 时，确保启用了额外模块的编译选项，例如： cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/path/to/opencv_contrib/modules -DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ON .. 这将启用额外模块的编译，并且还将启用一些非免费的功能，如 SIFT 特征检测算法。

sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/omega-lee/opencv-4.2.0/opencv_contrib-4.2.0/modules/ ..

这是一个使用CMake进行编译的命令，其中包括了一些参数： - -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release：指定编译类型为Release，即发布版本。这样编译出来的程序会更加优化，但是编译时间会更长。 - -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local：指定安装目录为/usr/local。这样安装的程序就会被安装到这个目录下。 - -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/omega-lee/opencv-4.2.0/opencv_contrib-4.2.0/modules/：指定OpenCV的额外模块路径。这个路径包含了一些OpenCV的扩展模块，编译时需要用到。 最后的..表示当前路径的上一级目录是CMakeLists.txt所在的目录，也就是编译的目标路径。

opencv4.7+opencv_contrib

OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH是一个环境变量，用于指定opencv_contrib模块的路径。在opencv4.7版本中，你可以将OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH设置为E:\software\opencv_4.7.0\sources\opencv_contrib-4.7.0\modules。这样，opencv就能够找到并加载opencv_contrib模块。 另外，如果你想使用opencv_contrib模块的功能，你还需要将对应的二进制文件路径添加到系统的环境变量中。在你的情况下，可以将E:\software\opencv_4.7.0\opencv_contrib\install\x64\vc16\bin添加到系统的PATH变量中。 此外，关于ippicv，你可以通过访问OpenCV的GitHub仓库(https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/tree/ippicv/master_20191018)来获取更多关于这个第三方库的信息。

linux opencv opencv_contrib安装

安装Linux上的OpenCV和OpenCV_contrib可以按照以下步骤进行： 1. 安装依赖项：sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 2. 下载OpenCV：从OpenCV官网下载最新版本的源代码。 3. 解压源代码：tar -xvzf opencv-4.5.3.tar.gz 4. 创建一个build目录：cd opencv-4.5.3 && mkdir build && cd build 5. 配置OpenCV：cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.5.3/modules .. 6. 编译OpenCV：make -j4 7. 安装OpenCV：sudo make install 8. 配置环境变量：将以下行添加到~/.bashrc文件中： export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib 9. 重新加载~/.bashrc文件：source ~/.bashrc 10. 测试OpenCV：在终端中输入“pkg-config --modversion opencv4”，如果输出OpenCV的版本号，则说明安装成功。 注意：以上步骤仅适用于Ubuntu或Debian系统。对于其他Linux发行版，请根据其特定的包管理器进行安装。

安装opencv和opencv_contrib

安装 OpenCV 和 OpenCV_contrib 可以按照以下步骤进行： 1. 安装依赖项： sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python3.5-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev 2. 下载 OpenCV 和 OpenCV_contrib： git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv git checkout 4.5.1 cd .. git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git cd opencv_contrib git checkout 4.5.1 cd .. 3. 编译和安装 OpenCV： cd opencv mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules .. make -j4 sudo make install

ubuntu安装opencv_contrib

### 回答1： 在安装 OpenCV 库时，需要先安装一些依赖项，如下所示： sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 下载 OpenCV 源代码，并解压： wget https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.2.zip unzip 4.5.2.zip 下载 opencv_contrib 源代码，并解压： wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.2.zip unzip 4.5.2.zip 接着，进入 OpenCV 目录并使用 CMake 构建，并同时使用 -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 指定 opencv_contrib 的目录。 cd opencv-4.5.2 mkdir build cd build cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.5.2/modules -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 最后，编译并安装 OpenCV： make -j4 sudo make install 这样就完成了 OpenCV 以及 opencv_contrib 的安装。 ### 回答2： 在Ubuntu中安装OpenCV_contrib包可以帮助我们扩展OpenCV的功能，为图像处理和计算机视觉的开发提供更多的选择。 下面是一些步骤： 1.首先，确认你已经在Ubuntu中安装了OpenCV。 2.使用以下命令从Github上下载OpenCV_contrib库： git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git 3.下载完成后，进入该库的目录，创建一个build文件夹： cd opencv_contrib mkdir build cd build 4.使用cmake配置库，需要指定路径： cmake -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules ~/opencv 其中，~/opencv是你本地安装的opencv的路径（可以按自己本地的情况修改）。 5.编译OpenCV_contrib： make -j4 注：-j4参数表示使用4个线程来加快编译速度。这个数字可以根据电脑配置自行设置。 6.编译完成后，需要安装OpenCV_contrib： sudo make install 7.最后，重新运行你的OpenCV程序，就可以使用OpenCV_contrib提供的新功能了。 总的来说，安装OpenCV_contrib并不是特别复杂，只要按照上述步骤操作即可。 ### 回答3： 前言： OpenCV是电脑视觉领域中最流行的开源计算机视觉库之一。它可以帮助计算机视觉、图像和视频处理、以及机器学习等领域的开发人员快速、简便地开发各种项目。 OpenCV的发展后期，社区贡献出的额外功能，聚集在一个名为opencv_contrib的仓库中，其中包含了许多额外的模块和实用工具。下面介绍如何在Ubuntu上安装opencv_contrib。 步骤1-安装OpenCV库： 在安装opencv_contrib之前，您需要在计算机上安装OpenCV库。要安装OpenCV，请使用以下命令： sudo apt install libopencv-dev 步骤2-下载并解压缩opencv_contrib： 下载最新版本的opencv_contrib，并将其解压缩到将要安装OpenCV的文件夹中。可以通过以下命令访问最新版本的opencv_contrib： wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.4.zip -O opencv_contrib.zip 解压缩到合适的目录： unzip opencv_contrib.zip 步骤3-使用cmake编译opencv_contrib： 要使用opencv_contrib的情况下编译OpenCV，需要使用cmake命令，并在您安装OpenCV的文件夹中运行它。在运行 cmake 命令之前，请确保已经安装cmake： sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config 要构建以上示例代码中的示例程序，您需要安装以下软件包： sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev 一旦您确认已安装了cmake和构建示例所需的库，请执行以下操作： 进入你下载的OpenCV代码文件夹 cd ~/Downloads/opencv-4.X.Y 进入相应的build文件夹： cd build 然后执行cmake指令： cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-4.X.Y/modules \ -D WITH_CUDA=OFF \ -D ENABLE_NEON=ON \ -D WITH_LIBV4L=ON \ -D WITH_OPENGL=ON \ -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON .. 一旦您完成 cmake 指令，则可以使用以下命令编译OpenCV： make -j8 步骤4-安装opencv_contrib： 在编译完成后，将opencv_contrib模块安装到您计算机上： sudo make install 完成以上步骤后，您可以使用opencv_contrib的其他 OpenCV模块开始开发计算机视觉项目。

ubuntu安装opencv_contrib4.5.5

可以按照以下步骤来安装opencv_contrib4.5.5： 1. 下载opencv_contrib4.5.5压缩包： bash wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.5.tar.gz 2. 解压缩压缩包： bash tar -zxvf 4.5.5.tar.gz 3. 安装依赖项： bash sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 4. 安装其他依赖项： bash sudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev 5. 创建一个build目录： bash mkdir ~/opencv_build cd ~/opencv_build 6. 运行cmake命令： bash cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-4.5.5/modules ~/opencv-4.5.5 注意：其中~/opencv_contrib-4.5.5/modules和~/opencv-4.5.5需要替换成你下载并解压缩的opencv_contrib4.5.5和opencv4.5.5的路径。 7. 编译和安装： bash make -j4 # 使用4个线程进行编译 sudo make install 8. 验证安装是否成功： bash pkg-config --modversion opencv4 如果输出4.5.5，则表示安装成功。

ubuntu安装opencv4 opencv_contrib

你可以按照以下步骤在Ubuntu上安装OpenCV4和opencv_contrib： 1. 更新系统软件包： sudo apt update sudo apt upgrade 2. 安装必要的依赖项： sudo apt install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt install libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev libv4l-dev sudo apt install libxvidcore-dev libx264-dev libatlas-base-dev gfortran libblas-dev liblapack-dev 3. 克隆OpenCV和opencv_contrib的源代码： cd ~ git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git 4. 编译和安装OpenCV4： cd ~/opencv mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules .. make -j$(nproc) sudo make install sudo ldconfig 5. 安装完成后，可以通过以下命令检查OpenCV版本： pkg-config --modversion opencv4 现在你已经成功在Ubuntu上安装了OpenCV4和opencv_contrib。请记住，这个过程可能会花费一些时间，具体取决于你的系统配置和网络速度。祝你好运！

opencv3.2和opencv_contrib编译安装

编译安装OpenCV 3.2和OpenCV_contrib的步骤如下： 1. 首先，下载OpenCV 3.2的源代码和OpenCV_contrib的扩展模块源代码。可以从OpenCV的官方网站或GitHub上获取这些源代码。 2. 解压下载的OpenCV 3.2源代码文件和OpenCV_contrib源代码文件，并将它们分别放置在不同的目录中。 3. 在终端中打开一个新的命令窗口，并导航到OpenCV的源代码目录。 4. 创建一个新的目录，用于保存编译后的OpenCV库文件。建议在源代码目录之外的某个位置创建此目录。 5. 在终端中输入以下命令来设置编译选项和安装路径： cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/opencv_libs \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/path/to/opencv_contrib/modules \ /path/to/opencv_source 其中，/path/to/opencv_libs是你创建的用于保存库文件的目录路径，/path/to/opencv_contrib/modules是OpenCV_contrib源代码的路径，/path/to/opencv_source是OpenCV源代码的路径。 6. 输入以下命令编译和安装OpenCV库文件： make -j4 sudo make install 这将会使用4个线程（可根据你的机器性能进行调整）进行编译，并将编译后的文件安装在指定的安装路径中。 7. 安装完成后，可以在指定的安装路径中找到生成的OpenCV库文件。在你的项目中，应该设置正确的头文件和库文件路径来使用OpenCV。 这些是基本的步骤来编译和安装OpenCV 3.2和OpenCV_contrib。请注意，在编译和安装过程中，可能会遇到依赖问题或其他错误，这可能需要进一步的配置和处理。

linux安装opencv_contrib

1. 首先下载OpenCV的源代码和contrib模块的源代码。 2. 解压两个源代码文件，将contrib模块的源代码文件夹复制到OpenCV源代码文件夹中。 3. 进入OpenCV源代码文件夹，创建一个build文件夹，并进入该文件夹。 4. 在终端中输入以下命令，生成Makefile文件： cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules .. 5. 在终端中输入以下命令，编译并安装OpenCV及contrib模块： make -j8 sudo make install 6. 安装完成后，可以在OpenCV安装目录下的lib文件夹中找到contrib模块相关的库文件。 注：以上步骤仅适用于Linux系统。

ubuntu配置opencv_contrib后缺失xfeature2d

在配置opencv_contrib之后，如果缺少xfeature2d模块，可以尝试按以下步骤解决： 1. 首先，确认已经正确下载和安装了opencv_contrib，确保它与你的Ubuntu版本和OpenCV版本兼容。 2. 使用命令cd切换到opencv_contrib目录下。 3. 确保你已经进入opencv_contrib的文件夹，然后使用以下命令创建一个名为"build"的新文件夹，用于构建opencv_contrib： bash mkdir build cd build 4. 在build文件夹下，运行下面的cmake命令，用于配置opencv_contrib的构建： bash cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../modules .. 5. 接下来，使用make命令编译opencv_contrib： bash make -j4 这里的"-j4"表示在编译过程中使用4个线程来加速编译。 6. 等待编译完成后，使用下面的命令进行安装： bash sudo make install 7. 确保安装完成后，重启你的计算机。 之后，你应该能够在OpenCV中使用xfeature2d模块了。如果问题仍然存在，可能是由于其他配置错误或依赖关系的问题。你可以尝试检查OpenCV和opencv_contrib的版本是否匹配，并确保所有的依赖关系都正确安装。

ubuntu安装opencv4.5.5和对应的opencv_contib

安装OpenCV 4.5.5及其对应的opencv_contrib在Ubuntu上的步骤如下： 1. 首先，你需要从OpenCV的GitHub页面下载OpenCV 4.5.5的源代码。你可以访问以下链接获取源代码：[https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.5.5](https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.5.5) 2. 下载完成后，解压缩源代码文件。你可以将解压缩后的文件夹命名为opencv-4.5.5。 3. 接下来，你需要将opencv_contrib-4.5.5目录下的文件拷贝到opencv-4.5.5源代码文件夹的相应位置。你可以使用以下命令将文件拷贝至opencv_contrib-4.5.5/modules/xfeatures2d/test/目录下： cp -r opencv_contrib-4.5.5/modules/xfeatures2d/test/ opencv-4.5.5/modules/xfeatures2d/ 4. 之后，你需要创建一个用于构建OpenCV的目录。在终端中，切换到opencv-4.5.5源代码文件夹的根目录，并执行以下命令： mkdir build cd build 5. 接下来，你需要配置OpenCV的构建选项。使用cmake命令来配置构建，指定OpenCV的安装路径和是否包含opencv_contrib模块。以下是一个示例的cmake配置命令： cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-4.5.5/modules ../opencv-4.5.5 6. 配置完成后，执行以下命令编译OpenCV： make -j8 7. 编译完成后，执行以下命令安装OpenCV： sudo make install 8. 安装完成后，你可以在你的Ubuntu系统中使用OpenCV 4.5.5和对应的opencv_contrib模块了。 请注意，上述步骤是一种常见的安装OpenCV的方法，但具体步骤可能因操作系统版本和实际环境而有所不同。在进行安装之前，请确保你已经仔细阅读了OpenCV的官方文档，并根据你的实际情况进行相应的配置和调整。

windows cmake 编译 opencv455 BUILD_opencv_world出错

在 Windows 上使用 CMake 编译 OpenCV 4.5.5 时，如果在编译 BUILD_opencv_world 时出错，可能是因为缺少必要的依赖库或设置不正确。 以下是一些可能的解决方案： 1. 确保已安装所有必要的依赖库，例如：CUDA、TBB、IPP、Eigen、Qt 等。可以在 CMake 的 GUI 界面中查看缺失的依赖库并进行安装。 2. 确保设置正确的参数，例如：OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH、OPENCV_ENABLE_NONFREE、WITH_CUDA、WITH_TBB、WITH_IPP、WITH_EIGEN、WITH_QT 等。可以在 CMake 的 GUI 界面中设置这些参数。 3. 禁用 BUILD_opencv_world，只编译需要的模块。可以在 CMake 的 GUI 界面中取消勾选 BUILD_opencv_world 并选择需要编译的模块。 4. 尝试使用不同的编译器或版本，例如：Visual Studio 2017、2019 或 Clang 等。 5. 尝试使用不同的生成器，例如：Visual Studio、Ninja、Makefile 等。 6. 尝试使用 OpenCV 的预编译版本，避免编译过程中的问题。可以在官方网站或 GitHub 上下载预编译版本。 希望以上解决方案能够帮助你解决问题。如果还有其他问题，请参考 OpenCV 的官方文档或论坛。

win10 添加opencv_contrib库至opencv3.1.0中

将OpenCV_contrib库添加到OpenCV 3.1.0中需要按照以下步骤进行操作： 1. 下载OpenCV_contrib库：打开浏览器，进入OpenCV官方网站（https://opencv.org/），找到对应版本（OpenCV 3.1.0）的OpenCV_contrib库。下载完成后，解压缩库文件。 2. 下载CMake工具：进入CMake官方网站（https://cmake.org/），下载适用于Windows的CMake安装程序。 3. 安装CMake工具：运行下载的CMake安装程序，按照提示进行安装。安装完成后，在开始菜单中找到“CMake”文件夹，打开“CMake”文件夹，然后打开“CMake (cmake-gui)”。 4. 配置CMake：在CMake GUI界面中，点击“Browse Source”按钮，选择OpenCV 3.1.0源代码文件夹。然后，在“Browse Build”按钮旁边的输入框中，输入一个新的文件夹路径，用于生成OpenCV 3.1.0的构建文件。点击“Configure”按钮，选择合适的编译器，然后点击“Finish”按钮等待配置完成。 5. 配置OpenCV_contrib库：在CMake GUI界面中，找到“OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH”选项，将其设置为Opencv_contrib库所在文件夹的路径。点击“Configure”按钮，等待配置完成。 6. 编译OpenCV 3.1.0：点击CMake GUI界面中的“Generate”按钮，生成OpenCV 3.1.0的构建文件。然后，在命令提示符中，进入OpenCV 3.1.0构建文件所在的路径。运行以下命令编译OpenCV 3.1.0： shell cmake --build . --config Release 等待编译过程完成。 7. 添加环境变量：将OpenCV 3.1.0编译生成的bin文件夹添加到系统的环境变量PATH中，以便能够在命令提示符中直接运行OpenCV命令。 8. 完成：至此，你已经成功将OpenCV_contrib库添加到OpenCV 3.1.0中了。您可以在编程项目中使用OpenCV_contrib库的功能了。 请注意，这只是一种添加OpenCV_contrib库的方法，具体步骤可能会因不同的环境和配置而有所差异。因此，建议在操作前仔细阅读官方文档和教程，并参考可信的技术资源。

CUDA: OpenCV requires enabled 'cudev' module from 'opencv_contrib'

这个错误信息表示你在使用 OpenCV 时需要启用 'cudev' 模块，而这个模块是在 'opencv_contrib' 中提供的。 'opencv_contrib' 是 OpenCV 的一个额外模块集合，包含了一些非常有用但不是核心功能的模块。要解决这个问题，你需要从源代码重新构建 OpenCV 并确保启用了 'cudev' 模块。具体步骤如下： 1. 下载 'opencv_contrib' 源代码并解压缩。 2. 下载 OpenCV 源代码并解压缩。 3. 进入 OpenCV 目录并创建一个 build 目录。 4. 进入 build 目录并运行 CMake 命令，指定 'opencv_contrib' 目录的路径，并将 'ENABLE_cudev' 设置为 ON。示例命令如下： cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/path/to/opencv_contrib/modules -DENABLE_cudev=ON .. 5. 运行 make 命令来编译 OpenCV。 6. 安装编译好的 OpenCV 库。 完成以上步骤后，你应该可以成功使用 'cudev' 模块了。

ubuntu安装opencv4.X+opencv_contrib教程(c++)

当你想在Ubuntu上安装OpenCV 4.X和opencv_contrib时，可以按照以下步骤进行操作： 1. 更新系统和安装依赖项： sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt install python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev 2. 克隆OpenCV和opencv_contrib的代码库： cd ~ git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git 3. 编译和安装OpenCV： cd ~/opencv mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules .. make -j$(nproc) sudo make install sudo ldconfig 4. 验证安装： pkg-config --modversion opencv4 如果输出的版本号是4.X，则说明安装成功。 请注意，上述步骤假设你已经安装了C++编译器和Git。如果没有，请先安装它们。 希望这个教程对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。

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以下是使用XPath爬取亚马逊详情页的步骤： 1. 首先，使用requests库获取亚马逊详情页的HTML源代码。 2. 然后，使用lxml库的etree模块解析HTML源代码。 3. 接着，使用XPath表达式提取所需的数据。 4. 最后，将提取的数据保存到本地或者数据库中。 下面是一个简单的示例代码，以提取亚马逊商品名称为例： ```python import requests from lxml import etree # 设置请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x

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无监督视频对象分割的层次特征对齐网络（HFAN）

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python的多线程似乎性能提高并不显著？

是的，Python的多线程对于计算密集型任务的性能提升并不显著，这是因为Python解释器中的全局解释器锁（GIL）的存在。GIL是一种机制，它确保在任何时候只有一个线程在执行Python字节码。这意味着，即使有多个线程，它们也不能同时执行Python字节码，从而限制了多线程的性能提升。因此，对于计算密集型任务，使用Python多线程并不会显著提高CPU利用率。 如果你需要处理计算密集型任务，可以考虑使用Python的多进程模块，例如multiprocessing。与多线程不同，多进程可以同时使用多个CPU核心，从而提高CPU利用率和性能。 另外，对于I/O密集型任务，Python的多线程