最近苹果公司发布新款产品,搭载 arm64 架构的处理器💻,作为嵌入式小白,必须要搞一款来玩玩,在上面跑跑图像处理(按理来说其实跟树莓派是差不多的,相对来说树莓派还是太小众,很多库和软件都来不及适配,那可能有人说了苹果发布的arm64咋可以呢,谁让苹果公司big呢。。。)
既然是做图像相关的分析,那么opencv是必须的啦,很多人可能就不服气啦,大名鼎鼎的MATLAB分析什么都厉害,当然也难不倒图像分析,可MATLAB那玩意俺不会用,,,【据说很简单】,其次是macOS Big Sur系统还不支持。然后还需要使用opencv C++版本,需要编译源码。前期想法验证当然需要python啦,提到python就离不开anaconda了-做环境打包配置绝佳利器,可以让一个系统里配置多个python版本,一开始不知道为什么,后来在配置环境的时候还是遇到很多问题的,不断尝试python版本才成功的。所以需要如下几个库:
- anaconda
- python3.9
- opencv4.5.0
anaconda 目前还没有正式版支持Mac最新的处理器但天无绝人之路,所谓哪里有压迫,哪里就有反抗,miniforge - 该库是conda实现的最小库也称作为conda-forge。下载地址点击下载miniforge,这里选OS X(arm64)。下载后是个shelle脚本,直接运行即可。
使用conda进行配置,命令如下,其中myenv是一个完整环境的名字,内置python3.9版本,然后activate激活环境。
执行完以上两条命令之后,在terminal里可以看到如下信息:
以上信息就代表在conda里配置python3.9成功。
opencv是这次做图像分析和处理的主角,我们先安装其他必要的库,numpy matplotlib,再安装python版本的opencv库,命令如下:
安装完之后,还需要验证一下是否成功。可以看到各个版本如下:
来个小试牛刀代码吧,图像暗光增强,展示最后的效果。
python代码毕竟只是做前期算法验证,真正实现还是c++代码。所以需要拿到opencv源码重新编译生存平台支持的库。
- 下载opencv源码:
- 解压
- 配置
- 编译,并安装
- opencv库代码验证
在opencv-4.5.0/samples/cpp/example_cmake下有个演示demo,cmake . 进行生成Makefile文件(注意,cmake后面有个 . )。然后使用make进行编译。
最后一步再次一举了。直接 https://blog.51cto.com/u_/opencv_example 运行;
Building and Installing OpenCV 4.5.0 on an M1 Mac | Sayak Paul
M1 macOS で python + numpy/scipy/pandas/matplotlib/jupyterlab 環境構築のメモ(2020/12/24 時点) - Qiita
到此这篇ubuntu编译安装qemu(ubuntu编译安装opencv)的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章,希望大家都能在编程的领域有一番成就!版权声明:
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