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opencv安裝mac的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
opencv安裝mac的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李華峰寫的 不會C也是資安高手：用Python和駭客大戰三百回合(第二版) 和（西班牙）大衛·米蘭·艾斯克里瓦的 OpenCV 4電腦視覺項目實戰（原書第2版）都 可以從中找到所需的評價。
另外網站在有或沒有Homebrew的Mac上安裝OpenCV - Etsoutdoors也說明：使用Tesseract和Python的文本識別（OCR）. 我無法讓brew安裝OpenCV。 這是brew給我的錯誤： brew install opencv Error: No ...
這兩本書分別來自深智數位 和機械工業出版社所出版 。
淡江大學 資訊工程學系碩士班 林其誼所指導 林冠宏的 以藍牙信標做為非接觸式電子票證之應用研究 （2019），提出opencv安裝mac關鍵因素是什麼，來自於物聯網、低功耗藍牙、藍牙信標、OpenCV。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 邱炳樟所指導 左瀚中的 用Objective-C於iOS平台上實作影像處理 （2016），提出因為有 OpenCV、臉部偵測、Objective-C、邊緣檢測的重點而找出了 opencv安裝mac的解答。
最後網站在MAC上配置Anaconda+Python 3+pcharm+Opencv ...則補充：尝试了很多种Mac安装OpenCV的方法，比如： brew install opencv ， pip install OpenCV ，但是安装的时候遇到了各种问题：OpenCV安装上后，numpy版本 ...
不會C也是資安高手：用Python和駭客大戰三百回合(第二版)
為了解決opencv安裝mac 的問題，作者李華峰 這樣論述：
【第二版說明】 在第二版中，我們加入了應用Python、Selenium、OpenCV 以及簡單的人工智慧，來破解網路上的圖型驗證碼(Captcha)。滲透及破解在AI 年代已經成為不可或缺的一個重點，傳統的滲透方式耗費大量人工，但AI 的出現，利用類神經網路的損失函數(Cost Function)，我們可以利用數學上的分佈空間進行不同物件的比對，從而對圖型或其它資料類型進行破解。 全書圍繞如何使用目前備受矚目的Python語言進行網路安全程式設計展開。 從Python 的基礎講起，系統說明網路安全的作用、方法論，Python 在網路安全管理上的應用，以及Pytho
n 在實現這些應用時相關的網路原理和技術。 結合實例說明使用Python 進行網路安全程式設計的方法，以及在實際滲透中的各種應用，包含安全工具的開發、自動化報表的產生、自訂模組的開發等，將 Python 變成讀者手中的程式設計利器。 本書主要內容： ■ 網路安全滲透測試的相關理論 ■ Kali Linux 2使用基礎 ■ Python 語言基礎 ■ 安全滲透測試中的常見模組 ■ 資訊收集 ■ 對漏洞進行滲透 ■ 網路的偵測與監聽 ■ 拒絕服務攻擊 ■ 身份認證攻擊 ■ 遠端控制工具 ■ 無線網路滲透
■ Web滲透測試 ■ 產生滲透測試報告 ■ 使用 Selenium、OpenCV 和人工智慧破解 Captcha 適合讀者群：網路安全滲透測試人員、運行維護工程師、網路管理人員、網路安全裝置設計人員、網路安全軟體開發人員，或熱衷網路安全研究者。 本書特色 ◎新增內容：使用AI破解網路圖型驗證碼(CAPTCHA) ◎凝聚作者網路安全方面多年教學與實作開發經驗 ◎系統且深入說明Python在網路安全程式設計上的方法與應用
以藍牙信標做為非接觸式電子票證之應用研究
為了解決opencv安裝mac 的問題，作者林冠宏 這樣論述：
隨著科技化的發展，物聯網應用已成為近年來蓬勃發展的項目之一，使得現今許多設備皆主打著可連接網路，並且透過智慧型手機安裝相對應的應用程式(APP)即可控制設備、管理機器與收集資訊。若此時結合大數據之應用，將訊息加以分析與學習使用習慣，以各種形式反饋於使用者，讓現今的生活更加便利外，也增加許多提示，給使用者更注意生活。由於全球衛星定位系統(GPS)於室內定位時常產生極大的誤差，而且無法由GPS計算出使用者位於的樓層，因此基於Wi-Fi及藍牙(Bluetooth)等無線訊號之室內定位應用的技術不斷衍生而出。其中，低耗電與低建置成本的低功耗藍牙(Bluetooth Low Energy, BLE)。
而基於BLE技術所制訂的藍牙信標(Beacon)，也因此具有低耗電的優點，使Beacon應用不斷延伸發展。本論文將以Beacon的室內定位概念為基礎，同時利用Beacon作為使用者的電子票證。這有別於固定Beacon這種常見的配置方式，而是由使用者攜帶Beacon裝置，再由固定位置的兩台Raspberry Pi 4設置為接收器，藉由比較兩台接收器所感測到的接收信號強度指標(Received Signal Strength Indication, RSSI)可計算出使用者移動的方向，同時結合OpenCV之影像辨識，來達到使用非接觸式電子票證之應用。本研究可運用於電影院或遊樂場等應用場景，達成減少
工作人力的配置，也能在疫情流行時期，減少人與人的接觸。
OpenCV 4電腦視覺項目實戰（原書第2版）
為了解決opencv安裝mac 的問題，作者（西班牙）大衛·米蘭·艾斯克里瓦 這樣論述：
本書通過實例和專案講解OpenCV概念及其演算法。首先介紹OpenCV的安裝和影像處理的基礎知識。然後，覆蓋使用者介面並深入講解影像處理，讀者將學到複雜的電腦視覺演算法，並探索機器學習和人臉檢測。 之後，本書將介紹如何在複雜場景中創建光流視頻分析和背景減除，還將講解文本分割和識別，以及新的和改進的深度學習模組的基礎知識。 最後，本書介紹了OpenCV的基礎知識，例如矩陣運算、濾波器和長條圖，幫讀者掌握常用的電腦視覺技術，從頭開始構建OpenCV專案。
用Objective-C於iOS平台上實作影像處理
為了解決opencv安裝mac 的問題，作者左瀚中 這樣論述：
本論文基於iOS程式開發語言Objective-C的開放原始碼在iOS的相關設備上實現有關影像處理及其他應用，其中影像處理方面主要還是使用OpenCV，接著再輔以Objective-C的撰寫以便能夠在iOS的設備上使用。其中OpenCV在影像處理上受到廣泛的運用，它實現很多實務上的通用演算法，譬如： 人機互動、物體識別、 圖像分割、電腦視覺、人臉識別、運動追蹤等，使欲往這方面的開發者能夠在何相關智慧型系統基礎上迅速完成所想要的應用開發程式，而另一方面最重要的是它亦支援多平台系統，因此可以先在電腦上執行函式以及編譯後即可運行，減少圖形演算法和其他程式碼撰寫的時間，最後再搬移到實機上
去做測試。然而運作在iOS設備上的主要程式開發語言─Objective-C即是輔佐OpenCV能夠在iOS設備上完成影像處理，藉由iOS系統的穩定性，以及完善的顯示器，使圖像或影像方面的檢測或其它處理能夠被徹底實現，而這些處理方式不需要額外的裝置來輔助，只要能了解OpenCV和Objective-C的運作原理，即可達到想要的結果。