1、树莓派：带供电系统和烧好Raspbian系统的SD卡 2、网线：交叉或直连 3、笔记本电脑：双网卡 1、连线 2、共享互联网

今天小编就为大家分享一篇opencv设置采集视频分辨率方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

目录 0. 摘要 1. ORB-SLAM2 简介 2. 安装依赖库 （1）安装Pangolin  （2）安装必要的依赖库 （3）安装OpenCV （4）安装Eigen （5）安装BLAS and LAPACK库 (1) BLAS: Basic Linear Algebra Subprograms (2) LAPACK：Linear Algebra PACKage 3. 编译OEB_SLAM 4. 运行测试程序 4.1 TUM数据集格式简介：官网介绍https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/file_formats 4.2. RGB-

vs2019+opencv+qt 实现按键图片显示

cmake-templates：一些CMake模板（示例）。 Qt，Boost，OpenCV，C ++ 11等

树莓派4BUEFI启动文件，用于安装win10等支持UEFI启动的系统 1. 格式SD卡为FAT32格式 2. 将压缩包内的文件复制到SD卡根目录

C 特征匹配源码，都是一些特征匹配类文件，在开发的时候用得上，基于opencv的特征匹配，用的算法是sift，包含大部分源代码，懂得的朋友按照文件加载即可使用。

基于面向对象的大鱼吃小鱼游戏，界面美观，用到了opencv

FFMPEG3.4.1+JavaCV1.4.1+OpenCV3.4.1的安卓及macos平台支持库。全套资源，需要下载：https://download.csdn.net/download/tianfool/10405853 本资源文件列表： artoolkitplus-macosx-x86_64.jar ffmpeg-macosx-x86_64.jar flandmark-macosx-x86_64.jar libdc1394-macosx-x86_64.jar libfreenect-macosx-x86_64.jar libfreenect2-macosx-x86_64.jar librealsense-macosx-x86_64.jar opencv-macosx-x86_64.jar artoolkitplus-android-arm.jar artoolkitplus-android-arm64.jar artoolkitplus-android-x86.jar artoolkitplus-android-x86_64.jar ffmpeg-android-arm.jar ffmpeg-android-arm64.jar ffmpeg-android-x86.jar ffmpeg-android-x86_64.jar flandmark-android-arm.jar flandmark-android-arm64.jar flandmark-android-x86.jar flandmark-android-x86_64.jar opencv-android-arm.jar opencv-android-arm64.jar opencv-android-x86.jar opencv-android-x86_64.jar

简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。 前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。 后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。 框架语言： keras+python。 PC端： Keras: 2.2.0 Opencv: 3.4 Python: 3.6 Numpy:1.16