Как установить OpenCV (ровно 2.3. *, а не 2.1. *) с привязками python в Ubuntu (или вообще в Linux)? Я видел несколько руководств по установке Windows, но ни одного для Linux. Я прочитал и использовал инструкции с сайта ивового гаража :
wget downloads.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.3.1/OpenCV-2.3.1a.tar.bz2
tar -xvf OpenCV-2.3.1a.tar.bz2
cd OpenCV-2.3.1/
mkdir release
cd release
cmake -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=OFF -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
make
sudo make install
Все кажется в порядке, за исключением того, что сделать установку
вывод не упоминает питона.
После этого я пытаюсь импортировать модуль opencv в python REPL:
~$ python
Python 2.6.6 (r266:84292, Sep 15 2010, 15:52:39)
[GCC 4.4.5] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy # so numpy is installed
>>> import cv
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
ImportError: No module named cv
>>> import cv2
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
ImportError: No module named cv2
Что я делаю неправильно?
-121--1085941-
Используя код, размещенный здесь , я создал хорошую иерархическую кластеризацию:
Допустим, дендрограмма слева была создана путем выполнения чего-то вроде
Y = sch.linkage(D, method='average') # D is a distance matrix
cutoff = 0.5*max(Y[:,2])
Z = sch.dendrogram(Y, orientation='right', color_threshold=cutoff)
Теперь как получить индексы членов каждого из цветных кластеров? Чтобы упростить эту ситуацию, игнорируйте кластеризацию сверху и сосредоточивайтесь только на дендрограмме слева от матрицы.
Эта информация должна храниться в сохраненной переменной дендрограммы Z
. Существует функция, которая должна выполнять только то, что я хочу назвать fcluster
(см. документацию здесь ). Однако я не вижу, где я могу дать fcluster то же отсечение
, как я указал при создании дендрограммы. Представляется, что пороговая переменная в fcluster
, t
должна быть в терминах различных неясных измерений ( несогласованный
, расстояние
, maxclust
, монокрит
). Есть идеи?