1.概述在Linux下编译安装OpenCV的源码步骤
2.如何从源码编译OpenCV4Android库
3.OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
4.CV实战Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
5.AI白身境搞计算机视觉必备的OpenCV入门基础
6.opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
概述在Linux下编译安装OpenCV的步骤
OpenCV是一个计算机视觉库,支持Windows、结构Linux、源码MacOS等操作系统。结构在Linux环境中安装OpenCV主要涉及源码编译。源码官网的结构抢单发单源码下载链接为opencv.org/releases.htm...
选择最新版本3.2.0,Linux用户需下载zip格式源码。源码安装所需的结构软件包包括GCC 4.4.x或更高版本,CMake 2.8.7或更高,源码Git,结构GTK+2.x或更高(包括headers),源码pkg-config,结构Python 2.6或更高版本及Numpy 1.5或更高版本的源码开发包,ffmpeg或libav的结构开发包:libavcodec-dev,libavformat-dev,源码libswscale-dev。可选包有libtbb2和libtbb-dev,libdc 2.x,libjpeg-dev,libpng-dev,libtiff-dev,libjasper-dev,libdc--dev,CUDA Toolkit 6.5或更高版本。这些包通过apt-get命令直接安装,打开终端,输入相关命令即可。安装完毕后,在解压后的opencv-XXX目录内建立build文件夹,编译的makefiles、project files、object files和output files存放于此。
开始编译,只需三行命令:配置、build和安装。配置命令为:$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 。。参数CMAKE_BUILD_TYPE表示构建类型,有Release和Debug两种;CMAKE_INSTALL_PREFIX指定安装目录,一般为/usr/local。可选参数包括BUILD_DOCS和BUILD_EXAMPLES,前者构建文档,后者构建所有示例。php 队列 源码案例若配置命令无法执行,去掉-D后面的空格。build命令为:make -j7,使用7个线程加速编译。安装命令为:sudo make install。
至此,Linux环境下成功安装OpenCV。为了验证Python环境中的使用情况,可以尝试运行一段代码:读取并显示。代码如下:import cv2image = cv2.imread(“logo.png”, 1)cv2.imshow(“Hello, world!”, image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()若在运行时遇到错误,请检查路径是否改为绝对路径。成功运行后,将看到显示的。
如何从源码编译OpenCV4Android库
本文介绍如何从源码编译OpenCV4Android库,解决实际应用中遇到的问题。
通常,Android平台已有官方提供的OpenCV库,但实际应用中可能会遇到无法同时使用SNPE(高性能神经网络加速库)和OpenCV的问题,因为SNPE使用的STL链接的是libc++,而OpenCV默认使用的是gnu_stl,这会导致gradle配置无法正常编译。
为解决此问题,需要自行编译OpenCV4Android库,可选择在Linux下基于NDK编译,或在Windows中使用MinGW编译。本文选择前者,便于生成Docker镜像,方便部署。
对于已经配置好的编译镜像,可通过Docker命令启动,并设置环境变量。若需修改NDK或SDK版本,同样更新环境变量。然后进入目录开始编译,修改编译选项。
若从头开始搭建编译环境,首先生成基于Ubuntu.的Docker基础容器,安装基础工具,safari 显示网页源码如vim、ant或gradle。安装与配置Cmake,确保版本为3.6或以上,以支持HTTPS,避免编译过程中的文件下载失败。安装JDK和Android SDK,并配置环境变量。
下载OpenCV源码和contrib库,选择合适的分支以避免编译错误。编译过程可使用指定配置文件ndk-.config.py,选择需要编译的指令集、STL库等。
完成编译后,即可得到OpenCV-Android-SDK库,适用于Android Studio中的Java或C++接口使用,提供方便的计算机视觉功能。
OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
MacOS上OpenCV源码编译与使用教程
在视觉任务中,开源库OpenCV经常被用到,它支持多种语言接口,适用于多平台。在MacOS上直接安装包不可用时,我们需要自行编译。本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手,详细展示源码编译与配置过程。1. 下载源码并解压
首先,从官网下载对应版本(4.8.0)的源码,确保opencv与opencv_contrib的版本一致。通过命令行进行下载,解压后放置于工作目录。2. 准备CMake
OpenCV支持CMake编译,需要先安装。创建编译文件夹,然后使用CMake指令配置编译环境,注意指定opencv和opencv_contrib的路径。3. CMake编译与下载依赖
完成CMake配置后,进行make编译,注意网络通畅以确保第三方库的下载。编译成功后,会生成所需文件。4. 安装与案例测试
执行make install,安装OpenCV到指定路径。android usb调试源码接着,创建一个C++文件main.cpp,编写简单代码以读取并展示,通过CMakeLists.txt文件配置编译路径。5. VS Code环境测试
在VS Code中,通过CMakeLists.txt配置并编译main.cpp,确认OpenCV库路径正确,运行程序,成功处理。总结
通过上述步骤,您已在MacOS上成功源码编译并配置了OpenCV,实现了处理功能。在实际项目中,这将为您提供灵活的环境和更好的控制。CV实战Ubuntu.源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
在Linux环境下,特别是Ubuntu .中安装OpenCV-3.4.x版本,需要理解其源码编译过程,本文将详细说明从源码编译到安装,以及测试demo的全过程。安装步骤分为源码下载、使用`apt-get`安装依赖项、从源码构建安装OpenCV、配置环境、验证安装情况以及卸载。在Linux环境下,确保系统稳定运行是关键步骤之一。以下为详细流程: 1. 源码下载 从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。选择版本时,考虑与项目的兼容性以及对最新特性的需求。 2. apt-get安装 Ubuntu下,OpenCV安装可通过两种方式:直接使用`$ sudo apt-get install python-opencv`进行快速安装,适用于仅在Python环境中使用OpenCV的情况;推荐从源码构建安装,以获取更新的代码版本,增强稳定性和可控性。 3. 从源码安装 从源码构建安装时,可选择默认安装位置或自定义安装位置。默认位置通常为`/usr/local`,而自定义位置需要额外配置。 3.1 构建依赖项 确保安装`cmake`, `gcc`, `g++`等构建工具。对于Python支持,选择安装Python 2和/或Python 3的特定模块。安装`GTK`支持用于图形界面应用,王者荣耀源码下载以及处理库(根据需要)。使用`cmake`下载`ippcv`库,注意**问题。 3.2 默认位置安装 使用`git`或下载的压缩包解压后,切换到源码目录,执行`cmake`命令以构建`CMakeLists.txt`,并创建`makefile`。指定构建参数时,`CMAKE_INSTALL_PREFIX`用于设置安装路径,通常为`/usr/local`。根据需要选择构建类型(`DEBUG`或`RELEASE`)和是否启用CUDA加速。 3.3 自定义位置安装 自定义安装时,使用`cmake`命令时需添加`-DCMAKE_INSTALL_PREFIX`参数,指向自定义安装目录。在安装后,还需配置扫描路径和设置环境变量,确保其他项目能够正确引用OpenCV库。 配置 配置步骤包括将OpenCV的`lib`路径添加到系统配置中,以便其他项目能够引用OpenCV库。通常,这涉及编辑`ld.so.conf`文件或通过环境变量设置。 验证查看版本 在终端或Python环境中,通过`pkg-config`命令或Python导入`cv2`模块查看OpenCV版本。 C++和Python demo测试 执行官方提供的示例代码,验证OpenCV功能。在C++环境中,通过指定`OpenCV_DIR`变量路径来正确引用库文件。在Python环境中,确保导入路径设置正确。 卸载 卸载OpenCV时,使用`make uninstall`命令。注意,仅删除了文件,留下的空文件夹可能需要手动删除。 通过遵循上述步骤,即可在Ubuntu .系统中成功安装OpenCV,并进行测试验证。确保安装过程的每个环节都得到正确配置,以避免潜在的问题和冲突。AI白身境搞计算机视觉必备的OpenCV入门基础
在《AI白身境》系列的第五篇文章中,我们探讨了如何利用开源的计算机视觉库OpenCV,实现机器人视觉处理,例如设计一个能识别并跟随猫咪的自平衡机器人。OpenCV是实现计算机视觉任务的理想选择,尤其适合初学者入门。
OpenCV由Intel公司俄罗斯团队开发,支持多种编程语言(C++、C和Python等),跨平台运行,并且活跃的开发团队保证了其持续更新。版本4.0提供了丰富的API,包括传统计算机视觉算法和深度学习支持,几乎能覆盖所有图像处理任务。
要开始使用OpenCV,首先在Ubuntu系统上,可以分别通过C++和Python进行安装。C++版本的安装过程涉及编译OpenCV源码,而Python版本则通过pip安装。OpenCV的核心模块包括core、highgui和imgproc,而其他高级功能模块如shape、superres等则在opencv_contrib中。
OpenCV提供了多种基础数据结构,如Mat类(矩阵数据结构)、Point(坐标点)、Size(图像尺寸)、Rect(矩形)、Scalar(颜色)和Vec(向量)。理解这些数据结构是使用OpenCV的关键。
在基本操作方面,OpenCV支持图像读写、缩放、翻转以及通道处理等。例如,cv2.imread()用于读取图像,cv2.imshow()显示图像,cv2.resize()用于图像缩放,cv2.flip()实现图像翻转。
如果你想深入学习OpenCV,可以参考网络资源和中文书籍,同时建议按照特定的学习路径,如从基础模块开始,逐步过渡到更高级的主题。
下一期,我们将探讨Makefile和CMake的基础知识。现在开始,你可以通过这些基础内容,踏上OpenCV的学习之旅,为计算机视觉项目打下坚实的基础。
opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
OpenCV的cv::distanceTransform()函数用于计算图像中所有点到最近‘0’点的距离,其应用广泛,例如在无人驾驶中,用于测量图像中最近障碍物的距离。它支持两种距离计算:L1和L2。当maskSize为DIST_MASK_PRECISE且distanceType为DIST_L2时,采用[]中的并行算法,借助TBB库。其他情况下,会使用[]算法。
简单来说,[]算法在年发表,而[]则更易于理解且适用于L2距离。距离变换定义了一个函数Df,它是输入函数f的欧氏距离变换,即对于每个点p,找到最近的q点,其距离加上f(q)值。
公式[公式]描述了经典的距离变换方法,它将每个网格位置与最近点P通过二值图像关联。在OpenCV的实现中,如/modules/imgproc/src/distransform.cpp的Line ,有一维和二维情况的处理方法。一维时,欧氏距离平方变换为[公式],二维则通过两次一维变换简化计算过程。
如果你对OpenCV的距离变换感兴趣,欢迎查看我的专栏并投稿,共同探讨OpenCV背后的原理和知识,共同进步。
MacBook(m1)源码编译opencv
首先,从GitHub上获取OpenCV的源代码是实现MacBook (m1)本地编译的关键步骤。你可以通过运行以下命令来拉取最新版本:
bash
git clone /opencvopencv.git
如果你想锁定特定的版本,比如2.1分支,可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的版本号:
bash
git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git
接下来,为了进行编译,你需要准备一个专门的构建目录,这可以通过以下命令创建:
bash
mkdir opencv_build
cd opencv_build
然后,运行CMake来配置编译环境:
bash
cmake ..
配置完成后,开始编译安装过程:
bash
make
sudo make install
整个过程涉及到了从GitHub获取源代码、创建编译目录、配置CMake并执行编译和安装。最后,务必确认你的目录结构包括了源代码、构建目录以及安装后的文件。
OpenCV:Mat源码解读
OpenCV中的核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码,我们可以了解到Mat如何管理内存、与Sub-mat的关系,以及如何支持不同数据类型。本文旨在提供对Mat类的深入理解,帮助你掌握Mat的内存管理机制、数据结构设计,以及Mat中数据类型的表示方式。通过本文,你将对Mat的基本构成有清晰的认识,并理解内存分配的策略。
Mat类的实现类似于一个容器,主要构造和析构不同类型的Mat。Mat的内部数据存储在UMatData结构中,通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size(大小)和step(步长)组成,便于计算每个维度所需的内存空间。
UMatData结构隐藏了内存配置的细节,而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的内存管理。以CPU的底层实现为例,这里仅展示其基本架构。理解了这些,Mat的基本构造就有了基础概念。
Mat的类型设计是其独特之处,用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示,如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型,如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中,depth用低5位表示,其余位用于通道数。
通过实际数据类型的例子,如通道的8U类型m0和其子Matm2,可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化,以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化,而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。
最后,Mat的高效使用不仅依赖于基础计算,MatExpr起到了桥梁作用,它向上简化接口,向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性,你将能够更有效地利用OpenCV的Mat进行数据处理。
OpenCV安装教程(编译源码,一次成功)提供安装好OpenCV的系统镜像
本文提供了一套简洁明了的OpenCV安装教程,旨在帮助开发者实现一次成功安装。首先,选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台,并建议更换源至清华源,以确保下载过程顺利,避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。对于远程操作需求,外接屏幕或使用VNC远程连接是可行方案,同时通过tee命令记录编译过程,以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。
安装系统镜像,完成OpenCV安装后,生成的镜像文件大小仅4.G,压缩后为2.G,直接烧录至TF卡即可使用。该系统已预装VNC等必备软件,配置了静态IP,提供详尽的使用指南,包括树莓派和Windows系统间的文件复制和传输方法。系统兼容树莓派4和3型号,对于有补充需求之处,将在文章末尾进行说明。
正式安装OpenCV,首先确保安装所需的依赖工具和图像、视频库。按照步骤逐一进行,包括安装构建必需工具、图像工具包、视频工具包、GTK2.0以及优化函数包。在编译OpenCV源码前,下载并解压OpenCV3.4.3及opencv_contrib3.4.3(选择版本时需确保二者版本号一致)。
采用直接下载或wget下载两种方法获取源码,解压后进入源码目录。创建release文件夹,用于存放cmake编译时产生的临时文件。设置cmake编译参数,安装目录默认为/usr/local,确保参数正确配置,尤其是对于root用户下的cmake命令,需修改OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值为绝对路径。
编译过程中,确认进度到达%,以验证安装成功。进行其他配置,包括设置库路径,以便于使用OpenCV库,也可选择不进行设置。配置opencv.conf和bash.bashrc文件,进行必要的参数添加,重启树莓派或重新登录用户后,测试OpenCV使用是否正常。
演示Python程序使用OpenCV画一条直线,确保Python编译器已安装,执行相关代码。系统镜像中额外提供远程连接和文件传输功能的说明,包括使用VNC或Putty等工具远程控制树莓派的方法,以及如何在树莓派与Windows系统间进行复制粘贴,通过autocutsel软件简化操作流程。