2021-10-09

2024-02-05 13:42:52

Linux环境下的opencv图像库编程

一、ubantu16.04安装opencv-3.4.1
二、Linux下编程
- - （一）使用实例——图片
  - （二）使用实例——视频
三、总结
四、参考资料

一、ubantu16.04安装opencv-3.4.1

（1）官网下载安装包

（2）将下载文件复制到主目录下，进行解压配置：

（3）进入命令行模式：
终端输入unzip opencv-3.4.11.zip解压缩；cd opencv-3.4.11进入到解压后的文件中；

运行suod apt-get install cmake命令安装cmake；

运行sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev libjasper-dev命令安装依赖库

注：安装依赖库和cmake，如果提醒需要apt-get update,那就先sudo su进入root权限，再sudo apt-get update，然后再进行上面的命令；安装依赖库的时候如果出现无法定位 libjasper-dev问题，可以运行以下命令解决问题

sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt update
sudo apt install libjasper1 libjasper-dev

运行mkdir build创建build文件夹;cd build进入创建的文件夹;使用cmak编译参数，也可以使用默认参数

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..//cmake参数
cmake ..//默认参数

(4)使用make创建编译
运行sudo make进行编译，编译时间比较长；

编译完成

(5)安装
运行sudo make install进行安装‘

(6)配置环境
运行sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf修改opencv.conf文件,打开后的文件是空白的，添加opencv库的安装路径；保存文件之后会看到之前的警告信息，正常情况。

更新系统共享库链接库sudo ldconfig

注：保存文件之后需要把文件关闭，否则不能继续运行接下来的命令，一直停留

运行sudo gedit /etc/bash.bashrc配置bash，修改bash.bashrc文件；

在文件尾部添加：

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH

保存退出，然后执行source /etc/bash.bashrc使得配置生效；sudo updatedb更新；pkg-config --modversion opencv查看opencv的版本信息

到此，opencv-3.4.11算是安装完成了！

二、Linux下编程

（一）使用实例——图片

代码编写：
首先创建一个新的文件夹用来存放文件，然后进入文件夹中，创建.cpp文件，在.cpp文件中输入要运行的代码
具体命令如下：

#mkdir photo
#cd photo
#touch test1.cpp
#vim test1.cpp

要执行的代码：
test1.cpp

#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
	CvPoint center;
    double scale = -3; 

	IplImage* image = cvLoadImage("lena.jpg");
	argc == 2? cvLoadImage(argv[1]) : 0;
	
	cvShowImage("Image", image);
	
	
	if (!image) return -1; 	center = cvPoint(image->width / 2, image->height / 2);
	for (int i = 0;i<image->height;i++)
		for (int j = 0;j<image->width;j++) {
			double dx = (double)(j - center.x) / center.x;
			double dy = (double)(i - center.y) / center.y;
			double weight = exp((dx*dx + dy*dy)*scale);
			uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image, uchar, i, j * 3);
			ptr[0] = cvRound(ptr[0] * weight);
			ptr[1] = cvRound(ptr[1] * weight);
			ptr[2] = cvRound(ptr[2] * weight);
		}

	Mat src;Mat dst;
	src = cvarrToMat(image);
	cv::imwrite("test.png", src);

    cvNamedWindow("test",1);  	imshow("test", src);
	 cvWaitKey();
	 return 0;
}

编译文件：
执行以下命令：

 gcc test1.cpp -o test1  `pkg-config --cflags --libs opencv` 
 g++ test1.cpp -o test1  `pkg-config --cflags --libs opencv`

**注：**如果执行命令1出现错误，就执行命令2改用C++编译器编译接口模块

同一文件夹下准备一张图片，命名为lena.jpg

运行结果
执行命令./test1

可以看到由lena.jpg文件生成了一个.png文件，图片的呈现效果也不同了；

（二）使用实例——视频

1、虚拟机获取摄像头权限
使用快捷键win+R,输入services.msc,回车跳转到服务页面

在服务页面下面找到VMware USB Arbitration S..,确保启动了；

点击虚拟机，在跳出来的页面点击设置，选择USB控制器，将USB兼容性改为USB3.0,并点击确定

点击虚拟机，再点击跳出来页面下的可移动设备，再点击Quanta USB2.0 VGA UVC WebCam，最后点击连接，再弹出来的窗口点击确定；虚拟机下的右下角摄像头图标有个小绿点，就说明连接成功

2、播放视频
创建一个test1.cpp文件：touch test1.cpp,输入以下代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
	//从摄像头读取视频
	VideoCapture capture("ph.mp4");
	//循环显示每一帧
	while(1){
		Mat frame;//定义一个Mat变量，用于存储每一帧的图像
		capture >> frame;//读取当前帧
		if(frame.empty())//播放完毕，退出
			break;
		imshow("读取视频帧",frame);//显示当前帧
		waitKey(30);//掩饰30ms
	}
	system("pause");
	return 0;
}

代码讲解：
①VideoCapture capture(0)后面的参数设置为 0 ，则从摄像头读取视频并循环显示每一帧；如果设置为一个视频的文件名，比如：ph.mp4 ，则会将视频读取并循环显示每一帧。
②while 循环体中的 Mat 数据结构其实是一个点阵，对应图像上的每一个点，点的集合形成了一帧图像，有关 Mat 详解请看：OpenCV中Mat数据结构
③waitKey(30)语句中的参数单位是 ms 毫秒，也就是每一帧间隔 30 ms ，该语句时不能删除的，否则会执行错误，无法播放视频或录制视频。

编译test2.cpp文件,然后运行可执行文件

g++ test2.cpp -o test2 `pkg-config --cflags --libs opencv`//编译
./test2 //运行

三、总结

opencv的安装比较复杂，在安装过程很容易由于环境配置不上而安装失败，出现各种错误，有的错误可能是因为下载的文件出现破损了，这种情况重新下载安装包便可以解决。但是opencv的应用面比较高广，可用于人脸识别、视频监控等，很适合深入学习。

四、参考资料

Ubuntu18.04下OpenCV3.4.11的安装及使用示例

 无法定位libjasper-dev

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