小编joh*_*i07的帖子

嘿我试图在基本操作系统(基于Ubuntu)上使用OpenCV Lib.

我按照本教程:

https://www.youtube.com/watch?v=i1K9rXiei9I

我将这些行添加到CmakeList.txt:

find_package(OpenCV REQUIRED)

include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
target_link_libraries(myOpenCVTest ${OpenCV_LIBS})

但是当我构建项目时,它会失败并出现一些错误:

/usr/bin/ld: cannot find -lopencv_core
...

谁能帮我？？？

现在我正在使用 keras 和张量流后端。数据集以 tfrecords 格式存储。没有任何验证集的训练是有效的，但如何集成我的验证tfrecords？

让我们假设这段代码是粗略的骨架：

def _ds_parser(proto):
    features = {
        'X': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
        'Y': tf.FixedLenFeature([], tf.string)
    }

    parsed_features = tf.parse_single_example(proto, features)

    # get the data back as float32
    parsed_features['X'] = tf.decode_raw(parsed_features['I'], tf.float32)
    parsed_features['Y'] = tf.decode_raw(parsed_features['Y'], tf.float32)

    return parsed_features['X'],  parsed_features['Y']

def datasetLoader(dataSetPath, batchSize):
    dataset = tf.data.TFRecordDataset(dataSetPath)

    # Maps the parser on every filepath in the array. You can set the number of parallel loaders here
    dataset = dataset.map(_ds_parser, num_parallel_calls=8)

    # This dataset will go on forever
    dataset = dataset.repeat()

    # …

我现在正在努力完成一项特定的计算机视觉任务。例如，假设我们有一个道路的相机框架。现在我想用水平平移的假想相机生成一个新帧。此外，还添加了一个微小的摄像角度。为了说明这一点，我上传了一张演示图片：

如何在 python 中从原始框架创建新框架？对于我的其他计算机视觉任务，我已经在使用 OpenCV。