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ubuntu opencv安裝的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦曹永忠郭耀文許智誠蔡英德寫的 人工智慧開發第一步(硬體建置篇) 和（愛爾蘭）喬·米尼奇諾的 OpenCV 3計算機視覺:Python語言實現(原書第2版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Ubuntu 18.04配置OpenCV 4.2.0 - chenzhen0530 - 博客园也說明：Step 1: 安装OpenCV的依赖包. 一步一步的安装下面的所有依赖包： sudo apt-get update -y # Update the list of packages sudo apt- ...
這兩本書分別來自千華駐科技有限公司 和機械工業所出版 。
義守大學 電機工程學系 曾遠威所指導 蔡旺璋的 嵌入式系統之影像辨識 （2013），提出ubuntu opencv安裝關鍵因素是什麼，來自於嵌入式系統、人臉辨識、即時的。
最後網站Realsense viewer ubuntu則補充：Install OpenCV using conda install -c conda-forge opencv. In a nutshell Ubuntu ... 2020 · Realsense Camera on Ubuntu （如何配置安装Realsense相机） ## Tools ...
人工智慧開發第一步(硬體建置篇)
為了解決ubuntu opencv安裝 的問題，作者曹永忠郭耀文許智誠蔡英德 這樣論述：
本書得以付梓，一切都要感謝MakerPro(https://makerpro.cc/)的主編：歐敏銓總主編邀請筆者針對目前人工智慧的熟門議題，開啟一個『人工智慧整合開發專欄』起說起，希望可以將筆者的經驗分享給各位讀者，而開始的議題則是物件偵測著手，由於筆者也到財團法人資訊工業策進會的AIGO計畫受訓，並且將學習心得與實務經驗整合，便著手開始攥寫『人工智慧整合開發專欄』，筆者發現，一切從零開始方為最踏實的方式，所以筆者開啟了『人工智慧整合開發系列』的第一本書：人工智慧開發第一步(硬體建置篇)，以硬體主機的安裝與設定為基礎教學書籍開始攥寫，開始了本書的源起。 這幾年來，人工智慧無異是最熱
門的議題，各種的應用無不一一崛起，人臉辨識整合到門禁、環境監控等，物件辨識整合到無人結帳櫃檯、農產品品質監控、環境監控等，X光片、生理切片等生醫應用更是如火如荼的興起。但是有經驗的開發者、學者、實踐者深知，人工智慧背後帶來的數理基礎、系統開發的難度、系統整合的複雜度，比起以往的單一學門的學理與技術，更是困難許多。 筆者不敢自稱人工智慧非常了解，只能算是喜好與研究者，對於人工智慧於物聯網、工業四、環境監控等議題相當有興趣，希望在學習人工智慧時，可以快速把人工智慧的應用整合到上述的領域之中，可以創造出更多創造性、更具影響性、更佳的實務性等應用，於是開始了本系列：人工智慧整合開發系列的攥寫。
作者簡介 曹永忠 (Yung-Chung Tsao) 國立中央大學資訊管理學系博士，目前在國立暨南國際大學電機工程學系&應用材料及光電工程學系兼任助理教授、自由作家，專注於軟體工程、軟體開發與設計、物件導向程式設計、物聯網系統開發、Arduino開發、嵌入式系統開發。長期投入資訊系統設計與開發、企業應用系統開發、軟體工程、物聯網系統開發、軟硬體技術整合等領域，並持續發表作品及相關專業著作，並通過台灣圖霸的專家認證 Email:[email protected] Line ID：dr.brucetsao WeChat：dr_brucetsao 作者網站：www
.cs.pu.edu.tw/~yctsao/myprofile.php 臉書社群(Arduino.Taiwan)：www.facebook.com/groups/Arduino.Taiwan/ Github網站：github.com/brucetsao/ 原始碼網址：github.com/brucetsao/AI_Course Youtube 郭耀文 (Yaw-Wen Kuo) 國立交通大學電信博士，曾任職於工研院與合勤科技，擔任局端設備的硬體開發與設計，目前是國立暨南國際大學電機工程學系教授。研究領域在無線網路媒體存取協定設計、無線感測網路協定設計、物聯網系統設計等
Email: [email protected] 網站：sites.google.com/site/yawwenkuo/ 許智誠 (Chih-Cheng Hsu) 美國加州大學洛杉磯分校(UCLA) 資訊工程系博士，曾任職於美國IBM等軟體公司多年，現任教於中央大學資訊管理學系專任副教授，主要研究為軟體工程、設計流程與自動化、數位教學、雲端裝置、多層式網頁系統、系統整合、金融資料探勘、Python建置(金融)資料探勘系統。 Email: [email protected] 作者網頁：www.mgt.ncu.edu.tw/~khsu/ 蔡英德 (Yin-Te T
sai) 國立清華大學資訊科學博士，目前是靜宜大學資訊傳播工程學系教授，靜宜大學資訊學院院長及靜宜大學人工智慧創新應用研發中心主任。曾擔任台灣資訊傳播學會理事長，台灣國際計算器程式競賽暨檢定學會理事，台灣演算法與計算理論學會理事、監事。主要研究為演算法設計與分析、生物資訊、軟體開發、智慧計算與應用。 Email:[email protected] 作者網頁：www.csce.pu.edu.tw/people/bio.php?PID=6#personal_writing 自序 自序 自序 目 錄 人工智慧整合開發系列 緣起 下載Ubuntu ISO
檔 下載ISO燒錄軟體 章節小結 Ubuntu 作業系統安裝 設定BIOS開機順序 啟動安裝作業系統 章節小結 安裝GPU開發環境 如何安裝Yolo 安裝CMake 下載並安裝CUDA 10工具包 命令方式安裝CUDA 10工具包 從CUDA存儲庫安裝CUDA工具包 測試CUDA是否完成安裝與設定 安裝OpenCV 安裝cuDNN 驗證安裝之cuDNN 套件 安裝OpenMP 章節小結 測試環境安裝與設定 安裝git 下載Yolo 4套件
重建Yolo 4套件 使用CMake重建Yolo 4套件 下載官方Yolo 4已建置模型 章節小結 進行Yolo測試 官方圖片測試 實際攝影機現場測試 章節小結 本書總結 作者介紹 參考文獻 自序 人工智慧整合開發系列的書是我出版至今進入2021年之際，在自我學習之間，把筆者學習過程與經驗，邊學習之中分享出來的一個系列。 這幾年來，人工智慧無異是最熱門的議題，各種的應用無不一一崛起，人臉辨識整合到門禁、環境監控等，物件辨識整合到無人結帳櫃檯、農產品品質監控、環境監控等、X光片、生理切片等生醫應用更是如火如荼的興起。但是有經驗
的開發者、學者、實踐者深知、人工智慧背後帶來的數理基礎、系統開發的難度、系統整合的複雜度，比起以往的單一學門的學理與技術，更是困難許多。 筆者不敢自稱人工智慧非常了解，只能算是喜好與研究者，對於人工智慧於物聯網、工業四、環境監控等議題相當有興趣，希望在學期人工智慧時，可以快速把人工智慧的應用整合到上述的領域之中，可以創造出更多創造性、更具影響性、更佳的實務性等應用，於是開始了本系列：人工智慧整合開發系列的攥寫。 筆者才疏學淺、對於許多領域，永遠在學習路上，若有任何錯誤或需要改進的地方，希望各位讀者、學者、產業先進，不吝對筆者一一教導與支持，筆者必當湧泉相報。 曹永忠 於貓咪樂園
嵌入式系統之影像辨識
為了解決ubuntu opencv安裝 的問題，作者蔡旺璋 這樣論述：
隨著科技的進步，現今的嵌入式系統已經被廣泛的使用和應用在人類的日常生活之中。嵌入式系統的軟體和硬體，都是以特定的應用和需求來設計的，因此，嵌入式系統的設計門檻可以說是非常高的。人臉，是由許多的生物學特徵組成，所以人臉圖片的數據量也都非常的龐大，當我們要測試嵌入式系統的性能時，使用人臉辨識方面的應用是再好不過的了。在這篇論文當中，會提到基於使用嵌入式系統的人臉辨識開發過程，硬體平台的選擇是使用ARM核心的pcDuino V2，內核則是選擇Linux系統，硬體周邊則會安裝一個鏡頭好來執行人臉的身分辨識。而本文所要探討的，是使用Haar-like特徵和AdaBoost分類器來進行人臉辨識的訓練，在
基於使用前面所提到的ARM處理器。最後實驗的結果得知，該系統只需一秒左右即可辨識出先前所記錄的人臉身分，得證了嵌入式系統的即時處理能力是成功的。
OpenCV 3計算機視覺:Python語言實現(原書第2版)
為了解決ubuntu opencv安裝 的問題，作者（愛爾蘭）喬·米尼奇諾 這樣論述：
本書分9章來介紹計算機視覺的重要概念，所有的概念都融入了一些很有趣的項目。本書首先詳細介紹了多個平台下基於Python的OpenCV安裝，繼而介紹了計算機視覺應用的基本操作，包括圖像文件的讀取與顯示，圖像處理的基本操作（比如邊緣檢測等），深度估計與分割，人臉檢測與識別，圖像的檢索，目標的檢測與識別，目標跟蹤，神經網絡的手寫體識別。可以這樣說，本書是一本不可多得的采用OpenCV實踐計算機視覺應用的好書。 譯者序 前言 作者簡介 審校者簡介 譯者簡介 第1章安裝OpenCV1 1.1選擇和使用合適的安裝工具2 1.1.1在Windows上安裝2 1.1.2在OS X系統中安裝
6 1.1.3在Ubuntu及其衍生版本中安裝11 1.1.4在其他類Unix系統中安裝12 1.2安裝Contrib模塊13 1.3運行示例13 1.4查找文檔、幫助及更新14 1.5總結15 第2章處理文件、攝像頭和圖形用戶界面16 2.1基本I／O腳本16 2.1.1讀／寫圖像文件16 2.1.2圖像與原始字節之間的轉換19 2.1.3使用numpy.array訪問圖像數據20 2.1.4視頻文件的讀／寫22 2.1.5捕獲攝像頭的幀23 2.1.6在窗口顯示圖像24 2.1.7在窗口顯示攝像頭幀25 2.2Cameo項目（人臉跟蹤和圖像處理）26 2.3Cameo—面向對象的設計27
2.3.1使用managers.CaptureManager提取視頻流27 2.3.2使用managers.WindowManager抽象窗口和鍵盤32 2.3.3cameo.Cameo的強大實現33 2.4總結34 第3章使用OpenCV 3處理圖像36 3.1不同色彩空間的轉換36 3.2傅里葉變換37 3.2.1高通濾波器37 3.2.2低通濾波器39 3.3創建模塊39 3.4邊緣檢測40 3.5用定制內核做卷積41 3.6修改應用43 3.7Canny邊緣檢測44 3.8輪廓檢測45 3.9邊界框、最小矩形區域和最小閉圓的輪廓46 3.10凸輪廓與Douglas—Peucker算法4
8 3.11直線和圓檢測50 3.11.1直線檢測50 3.11.2圓檢測51 3.12檢測其他形狀52 3.13總結52 第4章深度估計與分割53 4.1創建模塊53 4.2捕獲深度攝像頭的幀54 4.3從視差圖得到掩模56 4.4對復制操作執行掩模57 4.5使用普通攝像頭進行深度估計59 4.6使用分水嶺和GrabCut算法進行物體分割63 4.6.1用GrabCut進行前景檢測的例子64 4.6.2使用分水嶺算法進行圖像分割66 4.7總結69 第5章人臉檢測和識別70 5.1Haar級聯的概念70 5.2獲取Haar級聯數據71 5.3使用OpenCV進行人臉檢測72 5.3.1靜態
圖像中的人臉檢測72 5.3.2視頻中的人臉檢測74 5.3.3人臉識別76 5.4總結82 第6章圖像檢索以及基於圖像描述符的搜索83 6.1特征檢測算法83 6.1.1特征定義84 6.1.2使用DoG和SIFT進行特征提取與描述86 6.1.3使用快速Hessian算法和SURF來提取和檢測特征89 6.1.4基於ORB的特征檢測和特征匹配91 6.1.5ORB特征匹配93 6.1.6K—最近鄰匹配95 6.1.7FLANN匹配96 6.1.8FLANN的單應性匹配99 6.1.9基於文身取證的應用程序示例102 6.2總結105 第7章目標檢測與識別106 7.1目標檢測與識別技術10
6 7.1.1HOG描述符107 7.1.2檢測人112 7.1.3創建和訓練目標檢測器113 7.2汽車檢測116 7.2.1代碼的功能118 7.2.2SVM和滑動窗口122 7.3總結134 第8章目標跟蹤135 8.1檢測移動的目標135 8.2背景分割器：KNN、MOG2和GMG138 8.2.1均值漂移和CAMShift142 8.2.2彩色直方圖144 8.2.3返回代碼146 8.3CAMShift147 8.4卡爾曼濾波器149 8.4.1預測和更新149 8.4.2范例150 8.4.3一個基於行人跟蹤的例子153 8.4.4Pedestrian類154 8.4.5主程序1
57 8.5總結159 第9章基於OpenCV的神經網絡簡介160 9.1人工神經網絡160 9.2人工神經網絡的結構161 9.2.1網絡層級示例162 9.2.2學習算法163 9.3OpenCV中的ANN164 9.3.1基於ANN的動物分類166 9.3.2訓練周期169 9.4用人工神經網絡進行手寫數字識別170 9.4.1MNIST—手寫數字數據庫170 9.4.2定制訓練數據170 9.4.3初始參數171 9.4.4迭代次數171 9.4.5其他參數171 9.4.6迷你庫172 9.4.7主文件175 9.5可能的改進和潛在的應用180 9.5.1改進180 9.5.2應用1
81 9.6總結181