使用本教程前，默认您已经安装并配置好了python3以上版本1.去官网下载匹配的CudaCuda下载地址当前最高版本的Cuda是12.1我安装的就是这个版本小提示：自定义安装可以只选择安装CudaRuntime。Nvidia全家桶不必全部安装。把全家桶全部安装完直接系统盘占了6G，很大的。2.安装pytorchPytorch下载地址我之前使用的是pipinstalltorch(2.0.0版本)这样安装的torch是直接运行在CPU上的想要使用GPU版本需要使用对应的cuda版本尽管pytorch官网上目前只给出了11.8的Cuda支持，但是社区明确表明了兼容高版本Cuda。上图列出了我本地的t
使用本教程前，默认您已经安装并配置好了python3以上版本1.去官网下载匹配的CudaCuda下载地址当前最高版本的Cuda是12.1我安装的就是这个版本小提示：自定义安装可以只选择安装CudaRuntime。Nvidia全家桶不必全部安装。把全家桶全部安装完直接系统盘占了6G，很大的。2.安装pytorchPytorch下载地址我之前使用的是pipinstalltorch(2.0.0版本)这样安装的torch是直接运行在CPU上的想要使用GPU版本需要使用对应的cuda版本尽管pytorch官网上目前只给出了11.8的Cuda支持，但是社区明确表明了兼容高版本Cuda。上图列出了我本地的t
HoughCircles使用与说明1.HoughCircles说明2.代码3.结果cv2提供了一种圆检测的方法：HoughCircles。该函数的返回结果与参数设置有很大的关系。检测的图像时9枚钱币，分别使用了阈值（大津法和三角法）、均值偏移滤波以及未处理图像。实验的结果是只要调整param1和param2两个参数，上述方法都能准确的识别图像中的圆形。与圆最贴切的是大津法阈值。使用该方法同时需要使用cv2.THRESHOLD_TRUNC。1.HoughCircles说明函数定义如下：HoughCircles(image,method,dp,minDist,circles=None,param1
本小白踩坑记录遇到这个问题时，看了很多大神的帖子，包括在解释器里添加.pyd文件的路径、把importcv2改成importcv2.cv2、重装opencv等，我试了都没效果。最后发现其实问题很简单，opencv和Python版本不对应。。。。。在pycharm里和cmd里安装时如果输入：pipinstallopencv_python默认安装的版本和系统里的Python不一定匹配我的是Python3.6，下载opencv_python‑3.3.0‑cp36‑cp36m‑win32.whl到本地后用pip安装（这里应该是带cp36的win版本都行，可根据安装的Python版本3.x去找cp3x
老规矩，话不多说，上代码！pipinstallopencv-python（如果只用主模块，则使用这个命令安装【推荐】）pipinstallopencv-contrib-python（如果需要用到contrib模块，则使用这个命令【本次因自己没有使用contrib模块，所以没有尝试】）首先，讲一下cv2这个模块是opencv的，所以安装的时候使用的是opencv-python。安装完找到安装第三方库的目录下，可以看到有cv2这个模块，以及含有版本信息的opencv_python-4.6.0.66.dist-info（本人此次下载安装的版本，各位到时候对应自己的版本即可）目录。写代码时，直接imp
我在安装cv2时出现以下错误图一 图二 出现图二原因有两种：1.《不兼容》：第一是最麻烦的一种python的版本和第三方库互相不兼容，比如现在的python11和tensorflow是不兼容。这个时候最简单的办法就是降低python的版本。2.《库的名不对》：这个是最容易出现错误的比如： skimage的全名scikit-image cv2的全名opencv-python我们这里出现的就是第二种《库的名不对》用pip安装的时候把cv2改成 opencv-python就OK了pipinstallopencv-python
importalbumentationsasA报错：cv2‘hasnoattribute‘gapi_wip_gst_GStreamerPipeline解决方法：pip3install--user--upgradeopencv-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple网友的方法是卸载opencv-contrib-pythonuninstallopencv-contrib-pythonAttributeError:module‘cv2‘hasnoattribute‘gapi_wip_gst_GStreamerPipeline‘_killvir
因为电脑里有配置paddle环境，当时用的cuda11.2，现在又要配置torch环境，查看torch官网后发现没有cuda11.2版本对应的torch下载。考虑到版本向下兼容，可能不一定非要下载cuda=11.2对应的那个版本的torch，或许低于这个版本就可以。所以我就选择下载cuda11.1的版本。以下是pytorch对应的稳定版的网址下载链接，可以根据需要找到对应的torch版本下载，https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html当然也可以在官网PreviousPyTorchVersions|PyTorch直接选择#CUDA11.1
Pytorch项目报错：CUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall在运行基于pytorch的深度学习项目时，有时候会遇到上述错误，并且在报错时没有定位到正确的位置。原因分析：这里查阅了很多网上的相关资料，说是分类数目和模型里的实际分类数目不匹配，大家可以仔细查看一下这个。也有说是在计算logits之前先进性softmax归一化，大家也可以试试这个方法。我仔细检查自己的项目分类数目，发现并不是上述原因，因此需要先定位到实际导致错误的代码位置。解决方案：我们的目的是定位到实际导致报错的代码位置，只需要在最开头添加：
最近用opencv4.5.2配vins，总是报错，每次都要改一大堆，在此总结OpenCV4报错error：‘CV_*’wasnotdeclaredinthisscope解决方法汇总CV_AACV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESHCV_GRAY2BGRCV_THRESH_BINARY_INV/CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE/CV_RETR_CCOMP/CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEXCV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALECV_AAerror:‘CV_AA’wasnotdeclaredinthisscope在头文件中添加#includeCV_CA
