配置 Eclipse
首先，从下载页面获取 OpenCV 的新版本，并将其解压缩到一个简单的位置，例如 .我使用的是 2.4.6 版，但其他版本的步骤或多或少相同。C:\OpenCV-2.4.6\
现在，我们将 OpenCV 定义为 Eclipse 中的用户库，因此我们可以在任何项目中重用该配置。启动 Eclipse 并从菜单中选择 Window –> Preferences。
在“Java”>“构建路径”>“用户库”下导航，然后单击“新建...”。
输入新库的名称，例如 OpenCV-2.4.6。
现在选择您的新用户库，然后单击添加外部 JAR...。
浏览并选择 opencv-246.jar。添加 jar 后，扩展 opencv-246.jar 并选择本机库位置，然后按编辑...。C:\OpenCV-2.4.6\build\java\
选择外部文件夹...并浏览以选择文件夹 。如果您使用的是 32 位系统，则需要选择 x86 文件夹而不是 x64。C:\OpenCV-2.4.6\build\java\x64
您的用户库配置应如下所示：
在新的 Java 项目上测试配置
现在开始创建一个新的 Java 项目。
在“Java 设置”步骤的“库”选项卡下，选择“添加库...”并选择 OpenCV-2.4.6，然后单击 Finish。
库应如下所示：
现在您已经创建并配置了一个新的 Java 项目，是时候测试它了。创建新的 java 文件。为方便起见，以下是入门代码：
运行代码时，应看到 3x3 单位矩阵作为输出。
就是这样，每当您开始一个新项目时，只需将您定义的 OpenCV 用户库添加到您的项目中，您就可以开始了。享受强大、不那么痛苦的开发环境:)
运行具有 OpenCV 和 MKL 依赖项的 Java 代码
如果您使用 MKL 库构建了 OpenCV，并且使用一些调用使用英特尔 MKL 的 OpenCV 函数的 Java 代码，您可能会收到以下错误（例如在 Ubuntu 上）：
英特尔 MKL 致命错误：无法加载 libmkl_avx2.so 或 libmkl_def.so。
在 Linux 上解决此问题的一个解决方案是预加载英特尔 MKL 库（在终端中运行命令或将其添加到文件中）。你的命令行应该类似于这个（如果你已经设置了变量，请添加before）：.bashrc$LD_PRELOAD:LD_PRELOAD
导出 LD_PRELOAD=/opt/intel/mkl/lib/intel64/libmkl_core.so：/opt/intel/mkl/lib/intel64/libmkl_sequential.so
然后，从设置了此环境变量 （） 的终端运行 Eclipse IDE，错误应该会消失。echo $LD_PRELOAD
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第一阶段：零基础入门（3-6个月）
新手应首先通过少而精的学习，看到全景图，建立大局观。 通过完成小实验，建立信心，才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此，第一阶段只推荐4本最必要的书（而且这些书到了第二、三阶段也能继续用），入门以后，在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。
第二阶段：基础进阶（3-6个月）
熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后，你已经对机器学习有了基本的了解，不再是小白了。这时可以开始触类旁通，学习热门技术，加强实践水平。在深入学习的同时，也可以探索自己感兴趣的方向，为求职面试打好基础。
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这一阶段你已经不再需要引导，只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向，可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍（对应“商业落地五大方向”中的前两本），然后再“哪里不会补哪里”。
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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-803637.html
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