python3.10.7兼容的opencv中文教程？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-26 13:59 标签： opencv中文教程

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OpenCV 4.3.0 版本，在4月份发布了，新加的功能说明如下：

注：虽然 Qt 是开源的，但是在下载时，需要自行注册账号，并且遵守一些开源的协议

最后，将两个 zip 包解压缩，等待编译。

注意: cmake 在编译过程中，会自动下载一些文件，例如 opencv_ffmpeg.dll 等，因此需要保持网络畅通。

设置好路径后，点击左下角的 Configure 按钮，弹出窗口，如下所示

点击 Finish 按钮，继续，此时主界面的 Configure 按钮变为 Stop，表示配置进行中

等 Configure 依次结束后，如果 cmake 的主界面仍有红色区域，则再次点击 Configure 进行配置，直到红色区域完全消失。

下图是 Configure 完成后的界面，红色消失，只剩白色的区域

再次点击 Configure 进行配置，可能需要 Configure 两三次之后，红色区域才能完全消失。

因为电脑中装了 Python 3.6.4，结果在下面步骤的 Debug 模式下，生成时出现了如下错误：

如此，则可在 debug 模式下，顺利生成相应的库文件。

将 install 目录下生成的所有文件，拷贝到需要进行 OpenCV 配置的文件夹中 ( 32 位操作系统，则会生成 x86 文件夹)

可根据需要，添加相应的静态库。 例如，人脸识别时，用到 face 模块，可在依赖项中，添加 opencv_face4xxd.lib

　　以简单的读图程序为例，需要在新建的 Qt 工程配置文件中，添加如下代码：

　可根据具体的需要，适当添加新的库文件，比如，用于人脸识别的 opencv_face430d，深度神经网络 opencv_dnn430d 等等。

配置完成，尽情享受 OpenCV 的世界吧 ^_^

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Python 在生产系统上的速度一直是被新手对比和吐槽。，因为真的并不块，为了解决性能问题，我们总是需要使用 Cython 或 Tuplex 转换关键代码。

Python 3.11中特意强了这个优化，我们可以实际验证下到底有没有官方说的平均1.25倍的提升呢？

作为数据科学来说，我更期待的是看看它在 Pandas 处理DF方面是否有任何改进。

首先，让我们尝试一些斐波那契数列。

windows的话可以在官方下载安装文件，ubuntu可以用apt命令进行安装

我们在工作中还不能直接使用3.11。所以需要创建单独的虚拟环境来保存两个 Python 版本。

我创建了一个小函数来生成一些斐波那契数。

用 Timeit 运行上面的斐波那契数生成器来确定执行时间。以下命令将重复生成过程十次并显示最佳执行时间。

我其实是想确认它在 Pandas 任务上的表现。但不幸的是，到目前为止Numpy 和 Pandas 还没有支持 Python 3.11 的版本。

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