时间:2021-05-19
前言
OpenCV为基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可运行在Linux、Windows和Mac OS上。它轻量级而且高效,提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV不仅在进行软件开发的过程中需要用到,而且他也是很多开源软件的运行依赖,所以安装一个Opencv就很有必要了,即使自己本身并不想学习使用。
安装
以下主要是从百度上找到的可用方法:
安装运行依赖
$ sudo apt-get install libqt4-dev libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config\python-dev python-numpy libdc1394-22 libdc1394-22-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev \libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxine2-dev libgstreamer0.10-dev\libgstreamer-plugins-base0.10-dev libv4l-dev libtbb-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev \libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils unzip下载源代码
在 官网 下载适合的版本就好,我这下的是3.1.0。
下载完成解压就好。
编译
编译还是有点麻烦的,现在都是用cmake结合make来编译,头一次用这个有点头大。
1、在文件目录下新建一个叫build/的文件夹,这个文件夹的目的主要是用来存放编译生成的临时文件。当然起别的名字也可以。
2、进入build/文件夹,输入以下命令
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_XINE=ON -D WITH_OPENGL=ON -D WITH_TBB=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON ..其实就是cmake命令后加些配置参数,最后是CMakeLists.txt配置文件的位置,这个位置当然就是../
3、编译安装,输入make -j $(nproc) (这是多进程make的命令,\$(nproc)就是进程数,当然也可以直接指定),这会花很长时间,最后再$ sudo make install ,对文件进行安装。
4、最后还要配置一些路径,输入以下命令
/bin/bash -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'然后再ldconfig即可。(注意给权限)
5、最后可以用如下命令来判断是否安装成功
pkg-config --modversion opencvpkg-config --cflags opencv测试
OpenCV在codeblock下可以通过加链接库的形式编译运行。但是如果在命令行下,就得手写cmake了。
为了方便测试,我们新建一个test文件夹,在这下面写一个测试程序。
首先新建如下文件,保存为test.cpp
#include<opencv2/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc.hpp>using namespace cv;int main(int argc ,char** argv){ if(argc!=2){ printf("No image data\n"); return -1; } char *imageName=argv[1]; Mat image; image=imread(imageName,1); if(!image.data){ printf("No iamge data\n"); return -1; } namedWindow(imageName,CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow(imageName,image); waitKey(0); return 0;}然后随便把一个测试用图片复制到test文件夹下,我用的是他自带的最经典的lena.jpg。
接着编写cmake配置文件,将下面的文件保存为CMakeLists.txt
project(test)add_executable(test test.cpp)find_package(OpenCV REQUIRED)target_link_libraries(test ${OpenCV_LIBS})里面用到的各种文件的意义也很清楚了,以后照着改就行。
最后在test下新建build文件夹,进入后输入cmake ../ 即可完成cmake编译,然后再输入make即可生成可执行文件。
找到test文件,然而在命令行下输入./test ../lena.jpg 即可运行程序。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。
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