3.4.6opencv_contrib源码下载

时间: 2023-09-21 08:05:42 浏览: 16
As an AI language model, I don't have the ability to download files, but I can provide you with the steps to download the opencv_contrib source code: 1. Go to the official OpenCV website: https://opencv.org/ 2. Click on the "Download" button on the top menu bar. 3. Scroll down until you see "Additional packages" and click on "opencv_contrib". 4. Select the version of OpenCV you are working with and click on the "Download" button. 5. Extract the downloaded file to your desired location. Note: You can also download opencv_contrib from repositories like GitHub.
相关问题

opencv3.4.6 libopencv_ocl.so

OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，常用于图像处理、目标识别、机器视觉等方面。OpenCV3.4.6是其中的一个版本，它带有一些新的功能和改进，如改进的DNN模块、增加的算法和脸部识别等。 libopencv_ocl.so是OpenCV库中的一个动态链接库，它提供了OpenCL加速的实现。OpenCL是一种跨平台的并行计算框架，旨在加速多核CPU、GPU或FPGA等处理器的计算能力。利用OpenCL，可以在使用OpenCV进行图像处理时充分利用硬件加速，加快图像处理的速度和效率。 在使用OpenCV时，如果需要利用OpenCL进行图像处理加速，就需要使用libopencv_ocl.so库。该库包含了一些实现了OpenCL加速的图像处理函数，如HOG描述符计算、特征点检测、图像变换等。同时，OpenCV还提供了一些工具函数，如ocl::setUseOpenCL()和ocl::haveOpenCL()，可以方便地检查系统是否支持OpenCL，并开启/关闭OpenCL加速。 总之，OpenCV3.4.6 libopencv_ocl.so是OpenCV库中的一个动态链接库，它实现了OpenCL加速的图像处理功能。在使用OpenCV进行图像处理时，可以使用该库充分利用硬件加速，提高图像处理的速度和效率。

ubuntu安装opencv3.4.6

以下是在 Ubuntu 上安装 OpenCV 3.4.6 的步骤： 1. 更新系统软件包： ``` sudo apt-get update sudo apt-get upgrade ``` 2. 安装依赖项： ``` sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev ``` 3. 下载 OpenCV 3.4.6： ``` cd ~ mkdir opencv cd opencv wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.6.zip unzip opencv.zip ``` 4. 下载 OpenCV 3.4.6 的 contrib 模块： ``` wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.6.zip unzip opencv_contrib.zip ``` 5. 编译和安装 OpenCV 3.4.6： ``` cd opencv-3.4.6 mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.4.6/modules .. make -j4 sudo make install ``` 6. 验证 OpenCV 是否安装成功： ``` pkg-config --modversion opencv ``` 如果输出 `3.4.6`，则说明 OpenCV 安装成功。 注意：以上步骤仅适用于 Ubuntu 18.04 LTS，其他版本可能需要略微调整。

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rar

opencv_contrib-3.4.6源码库

opencv_contrib-3.4.6源码库。原网址下载太慢，在此分享，方便以后下载
txt

OpenCV3.4.6(已编译OpenCV_Contrib3.4.6)

基于CMake编译OpenCV3.4.6和OpenCV_Contrib3.4.6。下载该资源后可直接进行配置OpenCV环境，无需再进行编译。
rar

opencv3.4.3+vs2017+opencv_contrib3.4.3+cmake 编译后的文件

opencv3.4.3+vs2017+opencv_contrib3.4.3+cmake后的文件部分 不用再辛辛苦苦cmake了 直接下载后配置环境就好了

linux gcc-3.4.6 (x86_64)

gcc-3.4.6是一种编译器，而x86_64是指针处理在64位操作系统上的扩展版本。Linux是该系统的名称。 gcc是GNU Compiler Collection的缩写，是一个常用的编译器集合，用于编译C、C++和其他编程语言。gcc-3.4.6是gcc的版本号，表示这是3.4.6版本的gcc编译器。 x86_64是一个指令集架构的名称，常用于普通个人计算机和服务器上。它是Intel 64和AMD64的扩展版本，采用64位寻址和64位数据线。相对于32位的x86架构来说，x86_64可以更好地支持更大内存和更高性能的计算任务。 而Linux是一种开源的操作系统内核，广泛用于各种计算设备，例如台式机、服务器、移动设备和嵌入式系统等。它以稳定、安全和可定制等特性而闻名，并支持多种硬件平台和软件应用。 所以，“Linux gcc-3.4.6 (x86_64)”这个描述指的是在Linux操作系统上使用gcc-3.4.6编译器进行开发或编译时，使用的是x86_64架构的64位处理器。这意味着开发者可以利用gcc-3.4.6编译器的功能和优化，为x86_64架构编写更高效、稳定和兼容的软件程序。

源码安装gcc3.4.6

要在一台无法联网的CentOS 7.3系统上进行源码安装gcc 3.4.6，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保系统中已经安装了cc或者gcc等编译器，并且可用。如果系统上没有编译器，无法进行源码安装GCC 3.4.6。在这种情况下，你可以在网上找到适用于你的系统的二进制形式的GCC软件包来安装使用。但是本文介绍的是以源代码形式提供的GCC软件包的安装过程。\[3\] 2. 下载GCC 3.4.6的源代码包，并将其上传到你的CentOS 7.3系统上。 3. 解压源代码包。可以使用以下命令解压： tar -zxvf gcc-3.4.6.tar.gz 4. 进入解压后的目录： cd gcc-3.4.6 5. 运行configure命令，配置编译选项： ./configure --prefix=/usr/local/gcc-3.4.6 6. 运行make命令，编译源代码： make 7. 运行make install命令，安装编译后的GCC 3.4.6： make install 8. 安装完成后，你可以将安装目录添加到系统的环境变量中，以便在任何位置都可以使用新安装的GCC版本： export PATH=/usr/local/gcc-3.4.6/bin:$PATH 现在，你已经成功在CentOS 7.3系统上进行了源码安装GCC 3.4.6。请注意，这只是一种方法，你也可以尝试其他方法来安装GCC。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [centos7.3(1611) 64位 离线安装gcc](https://blog.csdn.net/huang_dry/article/details/89355914)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [源码安装gcc各种情况的解决](https://blog.csdn.net/weixin_34319817/article/details/92914302)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

qt5.14.2 opencv

引用\[1\]中提到了Qt和OpenCV的安装路径，引用\[2\]中提到了OpenCV的下载和解压步骤，引用\[3\]中提到了使用CMake进行编译的命令。 问题: 如何在Qt5.14.2中使用OpenCV？ 回答: 在Qt5.14.2中使用OpenCV，首先需要下载并安装Qt和OpenCV。根据引用\[1\]中的路径，Qt安装在D:\software\Qt\Qt5.14.2，OpenCV安装在D:\software\opencv346\opencv。然后，根据引用\[2\]中的步骤，将OpenCV4.5.0和opencv_contrib4.5.0解压到相应的文件夹中。接下来，在OpenCV4.5.0文件夹下创建一个build文件夹，并打开终端进入build文件夹。最后，根据引用\[3\]中的命令执行cmake编译，指定CMAKE_BUILD_TYPE为RELEASE，OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH为opencv_contrib-4.5.0/modules/face的路径，然后执行编译命令。这样就可以在Qt5.14.2中使用OpenCV了。 #### 引用[.reference_title] - *1* [【Qt】Qt5.14.2配置OpenCV3.4.6环境](https://blog.csdn.net/iiinoname/article/details/125330878)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [ubuntu20下Qt5.14.2+OpenCV(含Contrib)-4.5.0环境搭建](https://blog.csdn.net/qq_40170041/article/details/128917337)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

cmake安装opencv

要使用CMake安装OpenCV，首先需要下载OpenCV并安装CMake。然后按照以下步骤进行操作： 1. 下载OpenCV并解压缩。 2. 安装CMake，如果还没有安装的话。 3. 使用CMake生成Makefile。在CMakeLists.txt文件中，设置项目名、源文件和头文件，并添加可执行文件和所需的OpenCV库。确保设置正确的OpenCV路径（OpenCV_DIR）。 4. 运行cmake命令来生成Makefile。 5. 运行make命令来编译项目。 6. 完成后，可以使用ls命令查看生成的可执行文件。 请参考以下示例CMakeLists.txt文件： cmake cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project(learn-opencv) set(SOURCES main.cpp) set(HEADERS main.hpp) add_executable(Main ${SOURCES} ${HEADERS}) set(OpenCV_DIR "C:/MyTools/opencv/opencv-3.4.6/opencv/build") find_package(OpenCV REQUIRED) if(OpenCV_FOUND) target_include_directories(Main PUBLIC ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) target_link_libraries(Main ${OpenCV_LIBS}) endif() 然后执行以下命令进行更新： bash source /etc/bash.bashrc 最后进行OpenCV的测试。可以选择继续使用CMake方式，参考官网教程，或者使用简便方式。以下是一个简单的测试代码示例： cpp #include <stdio.h> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv ) { Mat m; std::cout << "OpenCV is done!!" << std::endl; return 0; } 创建一个名为test的文件夹，并在其中创建一个名为test.cpp的文件，并将上述测试代码复制到test.cpp中。 然后在test文件夹中创建一个名为CMakeLists.txt的文件，并将以下内容复制到CMakeLists.txt中： cmake cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project(test) find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) add_executable(test test.cpp) target_link_libraries(test ${OpenCV_LIBS}) 接下来，在test文件夹中运行以下命令： bash cmake . make 最后，可以使用ls命令查看生成的可执行文件。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Linux cmake opencv 安装](https://blog.csdn.net/puiopp63/article/details/108538013)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [关于如何用Cmake配置opencv C++环境](https://blog.csdn.net/Wuhao9_/article/details/123980679)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

c++配置opencv

要配置C++环境以使用OpenCV，您需要进行以下步骤： 1. 下载OpenCV安装包，并选择合适的版本。在此引用中，引用提到了使用3.4.6版本的OpenCV。 2. 安装OpenCV，选择安装目录。安装完成后，您将在选择的目录中找到一个名为opencv的文件夹。 3. 配置环境变量。右键点击“此电脑”，选择“属性”，然后选择“高级系统设置”。在系统属性窗口中，选择“环境变量”。在系统变量中的“Path”变量中，添加解压后OpenCV文件夹的路径。请注意，路径可能会略有不同，所以确保使用正确的路径。 4. 复制文件。在解压的OpenCV文件夹中找到bin文件夹，并将其中的opencv_world346.dll和opencv_world346d.dll文件复制到C:\Windows\SysWOW64文件夹中。将bin文件夹中的opencv_ffmpeg346_64.dll文件复制到C:\Windows\System32文件夹中。 5. 配置Visual Studio项目。打开Visual Studio，并创建一个空项目。在“视图”菜单中选择“其他窗口”，然后选择“属性管理器”。在属性管理器中，找到“Debug|X64”，右键点击并选择“属性”。在属性窗口中，导航到“VC++目录” -> “常规” -> “包含目录”，添加三个路径：D:\Path\Opencv\build\include\、D:\Path\Opencv\build\include\opencv以及D:\Path\Opencv\build\include\opencv2。 这样，您就成功配置了C++环境以使用OpenCV。请注意，上述步骤中提到的路径和文件名可能会根据您的具体安装情况略有不同，所以请根据您自己的情况做相应的调整。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [C++配置OpenCv：一劳永逸](https://blog.csdn.net/weixin_43312117/article/details/120509626)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [c++配置opencv环境](https://blog.csdn.net/qq_46107892/article/details/118998549)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

opencv-python与opencv版本对应

下面是opencv-python和OpenCV版本之间的对应关系： - opencv-python 3.2.0 对应 OpenCV 3.2.0 - opencv-python 3.3.0 对应 OpenCV 3.3.0 - opencv-python 3.4.0 对应 OpenCV 3.4.0 - opencv-python 3.4.1 对应 OpenCV 3.4.1 - opencv-python 3.4.2 对应 OpenCV 3.4.2 - opencv-python 3.4.3 对应 OpenCV 3.4.3 - opencv-python 3.4.4 对应 OpenCV 3.4.4 - opencv-python 3.4.5 对应 OpenCV 3.4.5 - opencv-python 3.4.6 对应 OpenCV 3.4.6 - opencv-python 3.4.7 对应 OpenCV 3.4.7 - opencv-python 4.0.0 对应 OpenCV 4.0.0 - opencv-python 4.1.0 对应 OpenCV 4.1.0 - opencv-python 4.1.1 对应 OpenCV 4.1.1 - opencv-python 4.2.0 对应 OpenCV 4.2.0 - opencv-python 4.3.0 对应 OpenCV 4.3.0 - opencv-python 4.4.0 对应 OpenCV 4.4.0 请注意，这只是一些常见的对应关系，更多的版本对应关系可以参考opencv-python的官方文档或者相关资源。

amitool3.4.6

amitool3.4.6 是一个用于管理AMI BIOS固件的实用工具。它可以帮助用户修改BIOS设置、更新固件、备份和恢复BIOS等操作。AMI BIOS是在个人电脑和服务器上广泛使用的一种BIOS固件，它提供了硬件初始化和操作系统引导等功能。 使用amitool3.4.6工具，用户可以轻松地访问和修改BIOS设置，例如更改启动顺序、调整内存设置、管理硬盘驱动器配置等。此外，该工具还提供了固件更新的功能，用户可以通过它来升级系统的BIOS固件，以获取最新的功能和修复已知的问题。 另外，amitool3.4.6还支持BIOS的备份和恢复操作，用户可以使用该工具来创建备份文件，并在需要时进行BIOS恢复，以保证系统的稳定性和安全性。 总的来说，amitool3.4.6是一款功能强大的BIOS管理工具，它为用户提供了方便快捷的方式来管理和维护系统的BIOS固件，帮助用户保持系统的稳定性和安全性。

Zookeeper3.4.6

Zookeeper 3.4.6 是一个分布式协调服务，用于管理和协调大数据集群中的各个节点。安装和配置一个Zookeeper集群可以通过以下步骤完成： 1. 将Zookeeper安装包解压到每个节点的指定目录： scp -r zookeeper-3.4.6/ root@node18:/home/ scp -r zookeeper-3.4.6/ root@node11:/home/ scp -r zookeeper-3.4.6/ root@node12:/home/ scp -r zookeeper-3.4.6/ root@node13:/home/ 2. 配置机器环境变量以便于在任何位置使用Zookeeper命令。 3. 编辑每个节点的Zookeeper配置文件（zoo.cfg），设置Zookeeper集群的配置信息。 4. 启动Zookeeper集群，在每个节点上执行以下命令： /home/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start 5. 验证Zookeeper集群是否成功启动，在每个节点上执行以下命令： /home/zookeeper-3.4.6/bin/zkCli.sh 以上是部署和配置Zookeeper集群的基本步骤。确保每个节点都按照上述步骤正确设置后，您将拥有一个可用的Zookeeper集群。

由于找不到opencv346.dll

你在使用 OpenCV 3.4.6 时遇到了找不到 "opencv346.dll" 的问题。这可能是由于以下几个原因导致的： 1. 版本号错误：OpenCV 3.4.6 的动态链接库应该是 "opencv_world346.dll" 而不是 "opencv346.dll"。请检查你的代码中是否有错误的版本号。 2. 文件丢失：确保你已经正确地安装了 OpenCV 3.4.6，并且所有的文件都被正确地复制到了你的项目目录中。如果确实缺少某个文件，你可以尝试重新安装 OpenCV 或者从其他可靠的来源获取缺失的文件。 3. 文件路径问题：如果你将 OpenCV 安装在非默认路径下，你可能需要在你的代码中指定正确的文件路径。请确保你正在引用正确的文件路径。 请仔细检查以上几点，如果问题仍然存在，请提供更多的详细信息，以便我能够更好地帮助你解决这个问题。

mybatis-3.4.6.jar

Mybatis-3.4.6.jar 是一个Java持久层框架Mybatis的关键组件。Mybatis是一个开源的持久层框架，它提供了将SQL语句与Java对象之间的映射关系，使得开发人员可以通过编写简单的XML配置文件或Java注解来完成数据操作。 Mybatis-3.4.6.jar是Mybatis的核心库，它包含了实现Mybatis框架所需的各种类和功能。我们可以将其作为一个库文件导入到Java项目中，以便在项目中使用Mybatis框架。 使用Mybatis-3.4.6.jar，我们可以通过配置合适的数据源、映射文件和Java对象，实现通过SQL语句对数据库进行增删改查的操作。它还支持动态SQL语句的构建和执行，以及各种高级功能，如缓存、批量操作等。 Mybatis-3.4.6.jar提供了多种方式来进行数据库操作。我们可以使用XML配置文件来定义SQL映射关系，也可以使用Java注解来实现映射关系。使用者可以根据自己的需求选择合适的方式进行开发。 总的来说，Mybatis-3.4.6.jar是一个功能强大、易于使用的持久层框架组件，通过它我们可以简化数据库操作的开发工作，提高开发效率。它被广泛应用于Java项目开发中，特别适合于对数据库操作较为复杂的场景。

libstdc++-3.4.6

libstdc++-3.4.6是一个C++标准库的版本。libstdc++是GNU C++库的名称，它是GCC（GNU编译器套件）的一部分，为C++程序提供了一套常用的数据结构和算法的实现。 在libstdc++-3.4.6中，3.4.6是版本号。版本号指示库的更新和改进。版本号由三个部分组成，分别是主版本号、次版本号和修订号。主版本号表示库的重大改变，次版本号表示较小的改变，修订号则代表错误修复和细微的改进。因此，libstdc++-3.4.6是在3.x.x版本的基础上进行了一些较小的更新和修复。 对于程序员来说，选择正确的库版本是非常重要的。不同版本的库可能会带来不同的特性和改进，以及错误的修复。因此，程序员需要根据自己的需要和项目的要求，选择适合的库版本。在使用libstdc++-3.4.6时，程序员可以根据这个版本的特点和文档，来进行开发和调试工作。 总的来说，libstdc++-3.4.6是一个用于C++程序的开源库，为程序员提供了一系列的数据结构和算法的实现。它的版本号3.4.6表示这个库在3.x.x版本的基础上进行了一些更新和修复。程序员可以根据自己的需要，选择适合的库版本来进行开发工作。

win11 zookeeper3.4.6安装包

Win11 Zookeeper3.4.6安装包是一款全功能的开源分布式协调服务应用程序。它通过为应用程序提供实时访问信息，协调服务，同步信息，管理服务器集群等操作来增强应用程序可靠性和可扩展性，从而在现代云计算应用中得到了广泛的应用。 安装Win11 Zookeeper3.4.6，首先需要下载安装包，通常是以tar.gz格式提供的。接着，用户应该解压并将其安装在磁盘的目标目录中。然后，用户需要启动Zookeeper进程，以便在其工作目录中创建数据目录和日志目录。此时，用户可以通过命令行或浏览器界面访问Zookeeper应用程序，并开始使用其分布式协调服务。 作为一款强大的分布式协调服务应用程序，Win11 Zookeeper3.4.6提供了许多有用的特性，例如支持集群模式，具有高可用性和可靠性，以及提供JMX监控等服务。此外，该应用程序还提供了创建节点和监听节点事件，分布式共享锁，Leader选举等重要功能，使得其在云计算应用场景中具有广泛的适用性。 总的来说，Win11 Zookeeper3.4.6是一款非常实用的分布式协调服务应用程序，它可以在现代云计算应用中扮演重要的角色。对于那些需要增强应用程序可靠性和可扩展性的用户来说，它是一款必备的利器。

libstdc -3.4.6 (i386)

libstdc-3.4.6 (i386) 是一个在计算机编程中常用的库文件。这个库文件提供了许多标准的 C++ 函数和数据结构，使得编程工作更加方便和高效。它通常用于开发和编译基于 C++ 的程序。 libstdc-3.4.6 (i386) 是在 i386 架构上使用的版本。i386 是一种 32 位 x86 微处理器架构，主要用于旧版的个人电脑和服务器。i386 架构上的 libstdc-3.4.6 版本为开发者提供了一些特定的编译选项和优化函数，使得软件在这种架构上的执行更加高效。 在使用 libstdc-3.4.6 (i386) 进行程序开发时，开发者可以通过包含相应的头文件和链接相应的库文件来调用其中的函数和使用对应的数据结构。这个库文件中包含了很多常用的功能，比如字符串处理、文件操作、数组和向量操作等。通过使用它，开发者可以减少代码量，提高开发效率，并且可以利用它提供的高级功能来提升程序的性能。 总而言之，libstdc-3.4.6 (i386) 是一个常用的库文件，提供了许多 C++ 的标准函数和数据结构，方便开发者进行软件开发。它适用于 i386 架构的计算机，可以提供更高效的编译选项和优化函数，使得软件在这种架构上的执行更加高效。

npm ERR! code 1 npm ERR! path C:\Users\Administrator\node_modules\opencv-build npm ERR! command failed npm ERR! command C:\Windows\system32\cmd.exe /d /s /c node ./install.js npm ERR! info install if you want to use an own OpenCV installation set OPENCV4NODEJS_DISABLE_AUTOBUILD npm ERR! info readAutoBuildFile file does not exists: C:\Users\Administrator\node_modules\opencv-build\opencv\auto-build.json C:\Users\Administrator\node_modules\opencv-build\opencv\auto-build.json npm ERR! info install failed to find auto-build.json: C:\Users\Administrator\node_modules\opencv-build\opencv\auto-build.json npm ERR! info install npm ERR! info install running install script... npm ERR! info install npm ERR! info install opencv version: 3.4.6 npm ERR! info install with opencv contrib: yes npm ERR! info install custom build flags: npm ERR! info install npm ERR! info install executing: git --version npm ERR! info install git --version: git version 2.40.0.windows.1 npm ERR! info install npm ERR! info install executing: cmake --version npm ERR! ERR! Error: failed to execute cmake --version, cmake is required to build opencv, error is: Error: Command failed: cmake --version npm ERR! 'cmake' �����ڲ����ⲿ���Ҳ���ǿ����еij��� npm ERR! ���������ļ��� npm ERR! A complete log of this run can be found in: npm ERR! H:\nodejs\node_cache\_logs\2023-05-15T14_28_05_335Z-debug-0.log

这个错误信息看起来是在安装 OpenCV 的过程中出现了问题。可能是因为缺少了一些必要的依赖或者配置不正确。你可以尝试以下几个解决方案： 1. 确认你已经正确安装了 CMake。你可以在命令行中输入 cmake --version 来检查是否已经安装。 2. 确认你已经正确安装了 Git。同样地，你可以在命令行中输入 git --version 来检查是否已经安装。 3. 尝试在安装 OpenCV 时添加 --verbose 参数，以便获取更详细的错误信息，从而更容易找到问题所在。 4. 如果你使用的是 Windows 系统，你可能需要安装 Visual Studio 和 Windows SDK，以便能够编译一些 C++ 代码。 希望这些解决方案能够帮助你解决问题。如果还有其他问题，请随时问我。

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"基于自定义RC-NN的优化云计算网络入侵检测"

⃝可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 7（2021）512www.elsevier.com/locate/icte基于自定义RC-NN和优化的云计算网络入侵检测T.蒂拉加姆河ArunaVelTech Rangarajan博士Sagunthala研发科学技术研究所，印度泰米尔纳德邦钦奈接收日期：2020年8月20日;接收日期：2020年10月12日;接受日期：2021年4月20日2021年5月5日网上发售摘要入侵检测是保证信息安全的重要手段，其关键技术是对各种攻击进行准确分类。入侵检测系统（IDS）被认为是云网络环境中的一个重要安全问题。在本文中，IDS给出了一个创新的优化定制的RC-NN（递归卷积神经网络），提出了入侵检测与蚁狮优化算法的基础上。通过这种方法，CNN（卷积神经网络）与LSTM（长短期记忆）混合。因此，利用云的网络层识别的所有攻击被有效地分类。下面所示的实验结果描述了具有高精度的IDS分类模型的呈现，从而�

Shell脚本中的并发编程和多线程操作

# 一、引言 ## 1.1 介绍Shell脚本中并发编程和多线程操作的概念与意义 在Shell编程中，并发编程和多线程操作是指同时执行多个任务或操作，这在处理大规模数据和提高程序执行效率方面非常重要。通过并发编程和多线程操作，可以实现任务的同时执行，充分利用计算资源，加快程序运行速度。在Shell脚本中，也可以利用并发编程和多线程操作来实现类似的效果，提高脚本的执行效率。 ## 1.2 探讨并发编程和多线程在IT领域的应用场景 在IT领域，并发编程和多线程操作被广泛应用于各种场景，包括但不限于： - Web服务器中处理并发请求 - 数据库操作中的并发访问和事务处理 - 大数据处理和分析

多个print输出在同一行

可以在print函数中使用end参数来控制输出结尾的字符，默认情况下为换行符。将end参数的值设置为空字符串即可实现多个print输出在同一行。例如： ``` print("Hello", end="") print("World", end="") ``` 这样就会输出"HelloWorld"，而不是分两行输出。