0.前言
本文介绍如何在树莓派中通过apt方式安装opencv，并通过一个简单的例子说明如何使用opencv。相比于源代码方式安装opencv，通过apt方式安装过程步骤简单些，消耗的时间也少一些。通过apt方式安装没有自动生成opencv.pc文件，所以在编写makefile文件时不能直接使用pkg-config工具，而需要逐个指定opencv_core、opencv_imgproc等动态链接库。
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1.安装opencv
开始之前进行必要的更新工作。
sudo apt-get update
安装opencv。
sudo apt-get install libcv-dev
安装过程比较缓慢，请耐心等待。
安装完成之后，opencv相关的头文件被安装到/usr/lib目录中，该目录是linux默认头文件查找路径。opencv的相关动态链接库被安装到/usr/lib目录中。这些动态链接库包括：
【opencv_calib3d】——相机校准和三维重建
【opencv_core】——核心模块，绘图和其他辅助功能
【opencv_features2d】——二维特征检测
【opencv_flann】——快速最邻近搜索
【opencv_highgui】——GUI用户界面
【opencv_imgproc】——图像处理
【opencv_legacy】——废弃部分
【opencv_ml】——机器学习模块
【opencv_objdetect】——目标检测模块
【opencv_ocl】——运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块
【opencv_video】——视频分析组件
2.简单示例
【C++】——通过代码载入一张图片，通过opencv把彩色图片转换为黑白图片，并把原图和转换后的图片输出到屏幕中。
- #include <opencv2/core/core.hpp>
- #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
- #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
- #include <iostream>
- using namespace cv;
- using namespace std;
- int main (int argc, char **argv)
- {
- Mat image, image_gray;
- image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR );
- if (argc != 2 || !image.data) {
- cout << “No image data\n”;
- return -1;
- }
- cvtColor(image, image_gray, CV_RGB2GRAY);
- namedWindow(“image”, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
- namedWindow(“image gray”, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
- imshow(“image”, image);
- imshow(“image gray”, image_gray);
- waitKey(0);
- return 0;
- }
【makefile】
- CC = g++
- # 可执行文件
- TARGET = test
- # C文件
- SRCS = test.cpp
- # 目标文件
- OBJS = $(SRCS:.cpp=.o)
- # 库文件
- DLIBS = -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui
- # 链接为可执行文件
- $(TARGET):$(OBJS)
- $(CC) -o $@ $^ $(DLIBS)
- clean:
- rm -rf $(TARGET) $(OBJS)
- # 编译规则 $@代表目标文件 $< 代表第一个依赖文件
- %.o:%.cpp
- $(CC) -o $@ -c $<
【简单说明】
DLIBS = -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui
示例中使用了opencv中的核心部分、图像处理部分和GUI部分，所以依次增加opencv_core、opencv_imgproc、opencv_highgui动态链接库。该部分和和【树莓派学习笔记——源代码方式安装opencv】中的示例稍有不同，前文中的makefile使用LIBS = $(shell pkg-config –libs opencv)引入所有的opencv动态链接库，此处手动指定相关库按需链接。
【编译】
make
【执行】
./test raspberry.jpg
可执行文件test和raspberry.jpg应在同一个目录中。运行结果如下图所示，说明opencv得以正常运行。
图1 运行结果
3.总结
通过源代码方式安装opencv更加方便，安装时间也更短。
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