这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOV5 自动刷图脚本实战（六）之OpenCV+CMake+MinGW-64 Qt5编译。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
目录
一、OpenCV下载
1、官网地址：
2、安装解压OpenCV
二、OpenCV-Contrib下载文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-774516.html
1、下载文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-774516.html
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OpenCV使用CMake和MinGW-w64的编译安装中的问题 问题：gcc: error: long: No such file or directory** C:PROGRA~2Dev-CppMinGW64binwindres.exe: preprocessing failed. modulescoreCMakeFilesopencv_core.dirbuild.make:1420: recipe for target ‘modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/vs_version.rc.obj’ failed mingw32-make[2]: *** [modules/core/
💂 个人主页: 风间琉璃 🤟 版权: 本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主 💬 如果文章对你有帮助、 欢迎关注、 点赞、 收藏(一键三连) 和 订阅专栏 哦 前几天将cuda版本的opencv给编译成功了，当时用的VS的MSVC，然后发现编译后的库文件不能给Qt调用，应
Opencv官网没有提供mingw版本的opencv库，所以需要自己编译，下面是编译过程，32位64位方法类似。 可以直接下载编译好的mingw版本opencv4.4： 使用CMAKE3.22+QT5.13编译后的opencv4.4（32位的）资源-CSDN文库 如果网络不好，可能会需要自己手动下载下面的文件： opencv_videoio_ffmpeg.dll+ope
测试环境：AMDRH7000+RTX3050+win10+vs2-10+opencv455+cuda11.7 关于opencv470+contrib+cuda的编译，可以详见：Win10下Opencv+CUDA联合编译详细教程 本文代码同时支持 yolov5 、 yolov8 两个模型，详细过程将在文中给出， 完整代码仓库最后给出 其中，yolov8在opencv-DNN + CUDA下的效果如下： 新建VS项目，名
最近完成了一个项目，利用python+yolov5实现数字仪表的自动读数，并将读数结果进行输出和保存，现在完成的7788了，写个文档记录一下， 若需要数据集和源代码可以私信。 最后实现的结果如下： 首先查阅文献和文档，好家伙，不看不知道，做相似项目的很多资料都是硕士研
![[QT]+[Cmake]+[openCV]配置环境报错：mingw32-make: *** [Makefile:165: all] Error 2等问题的解决办法](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/04/859125-1.png)
当前作者各软件的版本：QT5.14.2 + CMAKE 3.29.0 +openCV 4.5.4 Qt配置OpenCV教程，亲测已试过（详细版）_qt opencv-CSDN博客 配置的时候主要参考了以上文章 出现的第一个问题是在cmake configure的时候卡在 FFMPEG: Downloading ffmpeg_version.cmake from https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/7dd0d4
问题：cMake编译yolov5报错：No CUDA toolset found. 解决：在stackoverflow找到解决方案。 将该路径下的四个文件 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.1extrasvisual_studio_integrationMSBuildExtensions 拷贝到以下路径中。 C:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio2019EnterpriseMSBuildMicrosoftVCv160
获取样本分数在0.05到0.38直接的样本。
如有错误，恳请指出。 在之前介绍了一堆yolov5的训练技巧，train.py脚本也介绍得差不多了。之后还有detect和val两个脚本文件，还想把它们总结完。 在之前测试yolov5训练好的模型时，用detect.py脚本简直不要太方便，觉得这个脚本集成了很多功能，今天就分析源码一探究竟。 关
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