发布于 2017-05-25 13:25:18 | 108 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

这里有新鲜出炉的Python-OpenCV 图像与视频处理教程,程序狗速度看过来!

OpenCV 跨平台计算机视觉库

OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。


Opencv就不解释了,是个很有名的图形库。下面这篇文章主要介绍了Ubuntu中Opencv安装使用的相关资料,文中介绍的非常详细,需要的朋友们下面来一起看看吧。

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

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 opencv
pkg-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PHPERZ的支持。



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