contrib专题

虚拟机ubuntu配置opencv和opencv_contrib

前期准备 1.下载opencv和opencv_contrib源码 opencv-4.6.0：https://opencv.org/releases/ opencv_contrib-4.6.0：https://github.com/opencv/opencv_contrib 在ubuntu直接下载或者在window上下好传到虚拟机里都可以自己找个地方把他们解压，个人习惯在home下新建一

Opencv3.0+opencv_contrib_lib +VS2013（编译）+CMake-gui(最近的版本都可以)

0.前言这里将的是将opencv3.0用vs2013重新编译的过程，目的是为了能够应用到opencv_contrib_lib库中点代码。！！可能有的人还不知道什么是opencv_contrib_lib？在opencv3.0.0版本中，整体的架构发生了变化，变成了：Core（核心代码）+Plugin（外部插件）。其中Core（核心代码）中的代码都是官方经过很多的测试，可以确保能够稳定运

OPENCV3 开源之美 — 编译源代码、配置opencv_contrib

为什么要配置opencv_contrib? opencv3.0版本功能更加模块块，一些功能模块不够完善，等足够完善在merge到主分支中，而我们图像识别中要用到的SIFT等算法被封装在xfeacture模块并且不在主分支，所以要用的时候需要编译它 [ opencv_contrib-github地址 ] 工具准备 VS2013 （VS系列，我这边用的是2013版本）cmake 想要在W

OpenCv4.4.0+Qt5.12.2+OpenCv-Contrib-4.4.0

OpenCv4.4.0+Qt5.12.2+OpenCv-Contrib-4.4.0编译配置简介系统环境 System:Win10_64 IDE版本 QtCreator:4.8.2Qt:5.12.2CMake:3.17.1OpenCv:4.4.0 下载 OpenCv OpenCv:OpenCv下载列表 OpenCv_4.4.0:OpenCv4.4.0

win10 cmake vs2019 qt opencv contrib 下载编译提供编译好的全套文件下载

本文意在提供 win10系统下使用 cmake-gui 配置 opencv源码再使用vs2019编译的全套过程为什么是win10系统? 主要提供给使用pc端的人使用,例如工厂员工或上课教学还可以是什么系统? 当然这一切也可以在arm上操作例如一块stm32及其配套的硬件装在无人机上图像中就会画框一直锁定一个人涉及linux qt opencv cmake 这里不

Cannot validate serde: org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.MultiDelimitSerDe

hive建表使用多字符分隔符的时候，需要在hive客户端执行: 当hive创建多分隔符表的时候，会报错Cannot validate serde:org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.MultiDelimitSerDe 解决方法：在hive客户端执行： add jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/opt/clouder

Python 3.x 安装opencv+opencv_contrib的操作方法

1.选择合适的版本 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv 比如我下载的是opencv_python-4.1.2+contrib-cp37-cp37m-win32.whl 注意：cp37，cp37m和win32部分。cp37表示Python是3.7版本，win32是表示安装的Python是32bit的。有些电脑是64bi

关于安装python opencv3 contrib包出现module cv2.cv2 has no attribute xfeatures2d问题

问题归因：一定要先安装python opencv版本，再安装python opencv contrib版本。系统Ubuntu16.04：执行以下操作: sudo pip unistall opencv-contrib-python sudo pip unistall opencv-python sudo pip install opencv-python==3.4.1.15 sud

jupyter加目录contrib nbextension 使用

jupyter在工作中使用很方便，可是一旦单个文件的内容多了，即使有markdown文本提醒，上下翻找依旧很费精力。这时，有个目录就显得至关重要了。 1 安装模块打开anaconda的PowerShell（带有Prompt的），直接输入pip install jupyter_contrib_nbextensions，回车开始安装。 2 启用用户配置安装成功后，再次输入jupyter con

tf.contrib.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences 将标量数据转换成numpy ndarray

keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype=’int32’, padding=’pre’, truncating=’pre’, value=0.) 函数说明：将长为nb_samples的序列（标量序列）转化为形如(nb_samples,nb_timesteps)2D numpy array。

opencv3.4.3/opencv-3.4.3/opencv_contrib-3.4.3/modules/xfeatures2d/src/vgg.cpp:490:41: fatal error: v

首先，说明问题在configure之后，进行generate，再make发现出现该问题。我们通过看下面的报错信息。发现最下方Makefile：160：recipe for target ‘all’ failed。我们打开Makefile在160行看到这就是执行make之后调用的文件，再看上面的报错信息，我们查看CMakeFiles/Makefile2：3073行

ubuntu18.04编译OpenCV-3.4.19+OpenCV_contrib-3.4.19

首先确保安装了cmake工具安装opencv依赖文件 sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install git libgtk-3-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devsudo apt-get install python3-dev pyt

深度学习笔记——深度学习框架TensorFlow(十)[Creating Estimators in tf.contrib.learn]

Creating Estimators in tf.contrib.learn tf.contrib.learn框架通过其高级别的Estimator API可以轻松构建和训练机器学习模型。 Estimator提供可以实例化的类，以快速配置常见的模型类型，如回归和分类器： LinearClassifier：构建线性分类模型LinearRegressor：构建线性回归模型DNNClassifier

深度学习笔记——深度学习框架TensorFlow(九)[Building Input Functions with tf.contrib.learn]

Building Input Functions with tf.contrib.learn This tutorial introduces you to creating input functions in tf.contrib.learn. You’ll get an overview of how to construct an input_fn to preprocess and f

编译OpenCV提示opencv_contrib缺少boostdesc_bgm.i等文件

CMake的时候一直提示无法安装boostdesc_bgm.i等文件，直接手动下载文件下载链接：https://files.cnblogs.com/files/arxive/boostdesc_bgm.i%2Cvgg_generated_48.i%E7%AD%89.rar 下载后，直接拷贝源码并生存同名文件，放在 opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/

opencv-contrib-Python编译module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d'

opencv-contrib-Python编译module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d' 引言解决步骤一解决步骤二引言 opencv-contrib-Python编译出现错误： sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() cv2.error: OpenCV(3.4.3) C:\projects\o

[opencv][windows]cmake opencv opencv_contrib所需的缓存文件下载

这个是windows上源码编译opencv+opencv-contrib时候cmake时候缓存文件，只需要将压缩文件夹解压到源码目录下面,cmake-gui上configure时候就不会报错，注意解压后文件夹名字是.cache,文件夹名字不能改变，比如opencv/.cache，有的人解压后成opencv/.cache/.cache是错误的，请仔细检查文件夹名字和是否嵌套情况。这样就能保证cmak

C#系列-Dapper.Contrib.Extensions应用实例（41）

Dapper.Contrib.Extensions 是一个扩展库，它增强了 Dapper 的功能，为 Entity Framework 风格的 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作提供了便利的扩展方法。这个库允许你更简单地处理数据库操作，而无需编写大量的样板代码。下面是一个使用 Dapper.Contrib.Extensions 的应用实例。在这个例子中，我们将展示如何使用这个库来执行基本

opencv3.4.1和opencv_contrib编译安装出错合集

系统：win7 VS：2017版 opencv：3.4.1 opencv_contrib：3.4.1 cmake: 3.11 因为官网下的opencv解压后没有tracking这个包，所以就自己用cmake重新编译了一下。安装过程就不放了，网上很多。这里列一下自己踩过的坑： 1. opencv和opencv_contrib版本一定要配套，不要这个网站下一个那个网站下一个免得版本不匹配，

tf.contrib.layers.fully_connected详解

博主 https://www.jianshu.com/p/673fd07954e9 tf.contrib.layers.fully_connected（F, num_outputs,activation_fn） F ---[batch_size,images_pixels],tensor num_outputs --- numbers of outputs,[batch_size,num_

Windows系统下OpenCV+Contrib+CUDA配置(VS2017+OpenCV3.4.3+CUDA10.0)

本文是在上一篇文章的基础上加入CUDA的配置，核心依然是使用Cmake对OpenCV+Contrib进行配置。配置过程中需要注意一些小细节的设置并且一定要有耐心。上一篇文章链接：https://blog.csdn.net/stjuliet/article/details/83903619 目录 step1 运行环境和前期准备step2 编译OpenCV和Contrib库(WITH CUD

Windows系统下OpenCV+Contrib配置实现深度学习目标检测

目录 step1 运行环境和前期准备step2 编译OpenCV和Contrib库step3 深度学习模型下载及调用示例总结 OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，特别是进入3.X时代以后，它抛弃了整体统一架构，采用内核+插件的架构形式，使得主体更加稳定，附加的库更加灵活多变。目前的OpenCV3分为稳定的核心功能库和contrib库（包含了特征匹配等）。OpenCV3

Windows+CMake+VisualStudio2019编译C++的OpenCV+OpenCV_contrib 64位和32位库文件

文章目录 0、速成编译方法1、软件版本及下载地址2、软件安装（1）cmake安装（2）Visual Studio 2019安装（3）OpenCV3.4.11安装（4）OpenCV_contrib 3.4.11安装 3、OpenCV 64位库文件编译流程（1）新建build文件夹（2）cmake编译opencv生成visual studio的解决方案 .sln文件（3）Visual studi

ubuntu18.4安装opencv4.5.3及contrib模块

1.下载解压 wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/master.zip wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/master.zip unzip opencv.zip unzip openc

【Node-RED】node-red-contrib-opcua-server模块使用（4）

【Node-RED】node-red-contrib-opcua-server模块使用（4）前言实现模块使用plc模拟地址空间编写缺点前言基于前几则博文的研究，经过偶像的点播，茅塞顿开。本期博文主要介绍如何实现openServer 信息的中转，获取各个plc的节点信息？在之前的介绍中，实现这个需求，我一直考虑的是，从客户端读写服务端信息出发，然后再服务端返回时，肯

import tensorflow.contrib.slim as slim中contrib报红，显示没有导入contrib

本人环境： python 3.6 tensorflow 1.13 问题如下图：解决方法：找到包的位置，查看tensorflow中是否下载了contrib包，如果有的话，建议重新装一次TensorFlow 如果没有找找，可以在搜索栏搜一下在哪我的在tensorflow_estimator下可以看成功导入。（当然也可以将contrib复制到tensorflow文件夹下面，不修改原来代