1.如何在 iOS 工程中使用 OpenCV
2.OpenCV下载和安装（包含所有平台）!
3.Py之cv2：cv2库(OpenCV，编译编译opencv-python)的源码简介、安装、编译编译使用方法
4.Mac中Xcode如何配置OpenCV
5.mac本使用opencv打开摄像头导致python意外退出？
6.[工欲善其事，源码必先利其器] - Mac VSCode C++ OpenCV 配置

如何在 iOS 工程中使用 OpenCV

       åœ¨ iOS 工程中使用 OpenCV的方法：

       ä¸€ã€å®‰è£…OpenCV for MAC

       1）首先下载opencv for mac安装源文件，解压缩

       2）安装cmake程序。笔者使用的是Homebrew，在终端中输入：“brew install cmake”，自动安装cmake。

       3） 进入存放解压后的opencv文件夹，新建一个空的文件夹release，进入该文件夹，编译安装opencv，使用命令如下：

        mkdir release

        cd release

        cmake -G "Unix Makefiles" ..

        make

        sudo make install

       4）安装好的lib文件存放在“/usr/local/lib”文件夹，h文件存放在“/usr/local/include”下。至此，opencv for Mac 安装完毕。

       äºŒã€åœ¨XCode中使用OpenCV

       1. 创建一个空的command line工程。

       2. 在main.cpp中粘贴以下代码：

       #include <iostream>

       #include <opencv2/opencv.hpp>

       #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

       #include <opencv/cvaux.hpp>

       #include <fstream>

       using namespace std;

       #define BYTE unsigned char

       int main(int argc,编译编译 const char * argv[])

       {

       #if 1

        //get the image from the directed path

        IplImage* img = cvLoadImage("/Users/boyuanfeng/aaa.bmp", 1);

        //NSLog(img);

        //create a window to display the image

        cvNamedWindow("picture", 1);

        //show the image in the window

        cvShowImage("picture", img);

        //wait for the user to hit a key

        cvWaitKey(0);

        //delete the image and window

        cvReleaseImage(&img);

        cvDestroyWindow("picture");

       #endif

        //return

        return 0;

       }

       3. 添加lib文件：右键点击工程名，选择“Add files to..”，在文件选择对话框弹出来时输入“/”，在弹出的路径框中输入：/usr/local/lib，全选该文件夹下的全部dylib文件，添加至工程。

       4. 添加lib文件查找支持: 点击工程名文件，进入“Build Settings”选项卡，在“Library Search Paths”栏中输入“/usr/local/lib”

       5. 添加头文件：点击工程名文件，进入“Build Settings”选项卡，在“Header Search Paths”栏中输入：“/usr/local/include /usr/local/include/opencv”

       6. 编译运行整个工程，运行成功。

OpenCV下载和安装（包含所有平台）!

       在 OpenCV 的官方网站上，可以下载其最新完整版本以及多数 release 版本的源码获取app的源码源码。如今，编译编译OpenCV 使用 Git 进行版本管理，源码同时也利用 Cmake 进行工程构建。编译编译

       在 Windows 中，源码可通过下载 EXE 文件，编译编译该文件会将预编译好的源码 OpenCV 解压到本地，适配不同版本的编译编译 Visual Studio。然而，源码Windows 缺乏包含 debug 版本库的编译编译预编译版本，因此需要在项目启动前手动编译。需额外设置环境变量 OPENCV_DIR，通过 `setx` 命令将其路径设置为 `D:\OpenCV\Build\x\vc`。静态链接 OpenCV 仅需此步，若需动态链接库（DLL），deepmind lab源码需确保编译器能访问 `%OPENCV_DIR%\bin`。针对 Windows ，可于系统属性 -> 环境变量中添加 `%OPENCV_DIR%\bin` 到 path 变量。

       使用源代码进行 OpenCV 编译，步骤包括运行 CMake GUI，设置 OpenCV 源码目录以及构建目标文件夹，配置编译器（或选择 MinGW 构建文件），使用 Visual Studio 打开生成的解决方案进行编译。Linux 环境下，需准备 GCC、GLIBC、GTK+ 2.x或更高版本、cmake、libtbb等库，下载源代码后通过 `./configure --enable-shared`、`make`、`sudo make install` 进行编译。

       注意在 Ubuntu、Debian、源码写完怎么SuSE等 Linux 发行版中，可能提供内置 OpenCV，否则需使用源代码安装，安装要求包括 Python 2.6 或更高版本、NumPy、ffmpeg 的 libav* 库与头文件等。Linux 与 Windows 类似，CMake 配置允许自定义构建选项，如构建指定例子、增加 Python 支持或启用 CUDA 功能。当编译完成时，文件将安装在指定目录，利用 IPP 进行加速，除非通过 CMake 指令明确禁用。

       Mac 系统安装 OpenCV 类似于 Linux，Xcode 提供了构建和调试所需的大多数工具。Mac 默认采用 Cocoa 替代 GTK+、QTKit 替代 ffmpeg、GDC 替代 TBB 和 OpenMP。拆分 源码 直销从 GitHub 的 OpenCV Git 仓库下载最新版本，Linux 用户可执行 `git clone /opencv/opencv.git`。在编程路上，不断进阶与探索是值得的。

Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法

       Py之cv2库详解：OpenCV介绍、安装与常用方法

       OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉库，支持跨平台，包括Linux、Windows、Android和Mac OS。它主要由C++编写，但也提供了Python、Ruby、MATLAB等多种语言接口，sh项目源码为图像处理和计算机视觉应用提供了丰富的通用算法。

       在计算机视觉领域，OpenCV因其丰富的功能和易用性而被广泛应用，如图像处理、物体识别、人脸识别等。此外，它也支持底层计算机操作，便于开发者深入探究视觉技术的底层实现。

       安装OpenCV有多种途径，其中两种常见方法包括：

       通过下载whl文件，如opencv_python-3.4.1-cp-cpm-win_amd.whl，然后在命令行使用pip进行安装：`pip install opencv_python-3.4.1-cp-cpm-win_amd.whl`

       直接通过pip安装：`pip install opencv-python`，检查安装成功后，即可开始使用。

       在Anaconda环境下安装：同样使用pip，但在命令行中开启Anaconda Prompt后进行安装。

       OpenCV库中包含众多实用函数和方法，例如：

       基本库函数，如`cv2.imread()`用于读取图像，`cv2.imshow()`用于显示图像，`cv2.imwrite()`用于保存图像。

       图像基本运算，包括加、减、乘、除等数学运算，以及图像缩放、旋转、颜色空间转换等操作。

       `cv2.bitwise_and()`和`cv2.bitwise_not()`等按位操作函数，用于像素级别的操作。

       图像处理函数，如`cv2.rectangle()`用于绘制矩形，`cv2.boundingRect()`则用于获取图像的边界框。

       了解了OpenCV的基本概念、安装方法和常用函数后，开发者可以更高效地在计算机视觉项目中实现图像处理和分析。

Mac中Xcode如何配置OpenCV

       如果官网下载不便或者速度较慢，可以参考安装homebrew国内镜像版。

       使用homebrew下载OpenCV：在终端输入“brew install opencv”，自动安装最新版OpenCV。安装完成后，输入“brew info opencv”查看OpenCV是否下载成功及记录下载地址。

       打开访达查找相关文件：使用快捷键command+shift+G输入记录的OpenCV地址“/usr/local/Cellar/opencv/4.6.0/lib”。在此文件夹中，利用command选中所有带有OpenCV版本号的文件，复制并保存到一个文件夹中，例如保存到“files”文件夹。

       在Xcode中新建一个工程：创建一个新的target，操作步骤如下。导入刚才选中的文件，效果如图所示。以下测试代码用于判断是否配置成功。

       配置成功效果图如下，图中红色框选内容填入自己计算机上的地址。

       如果不幸配置失败，参考下图。Header Search Path和Library Search Path只需填入之前的内容，其中的数字要填入自己的OpenCV版本。

       至此，操作结束。希望对您有所帮助。

mac本使用opencv打开摄像头导致python意外退出？

       我再win上测试没有问题，

       import cv2

       cap = cv2.VideoCapture(0)

       while 1:

       ret, frame = cap.read()

       k = cv2.waitKey(1)

       if k == :

       break

       cv2.imshow("capture", frame)

       cap.release()

       cv2.destroyAllWindows()

       实在不行试试cv+pygame

       代码如下：

       import pygame

       import cv2

       cap = cv2.VideoCapture(0)

       ret, img = cap.read()

       if not ret:

       print("Can't read stream")

       img = cv2.transpose(img)

       print('shape:', img.shape)

       pygame.init()

       screen = pygame.display.set_mode((img.shape[0],img.shape[1]))

       surface = pygame.surface.Surface((img.shape[0], img.shape[1]))

       running = True

       while running:

       for event in pygame.event.get():

       if event.type == pygame.QUIT:

       running = False

        ret, img = cap.read()

       if not ret:

       running = False

       break

       else:

       img = cv2.transpose(img)

        pygame.surfarray.blit_array(surface, img)

       screen.blit(surface, (0,0))

        pygame.display.flip()

       pygame.quit()

[工欲善其事，必先利其器] - Mac VSCode C++ OpenCV 配置

       在处理计算视觉任务，特别是对资源有限或对实时性有高要求的场景时，C/C++无疑是首选，因其高效和实时性。本文针对Mac用户，推荐使用Visual Studio Code (VSCode)作为开发环境，目标框架是OpenCV。

       首先，确保你的Mac上安装了Homebrew，如果没有，按照相关教程进行安装。然后，我们可以通过两种方式安装VSCode：一是直接从官网下载，二是通过Homebrew命令行。

       对于OpenCV的安装，Homebrew是推荐途径。安装过程中，请注意记录安装路径，这将用于后续添加到系统路径或VSCode的include路径中。在终端中运行相应的命令，安装完成后，可以通过`pkg-config`工具检查版本以确认安装成功。

       接下来，为VSCode创建C++环境，需要安装CMake。安装后，记得更新环境变量或路径。配置过程涉及添加CMake和OpenCV头文件路径到VSCode的c_cpp_properties.json文件中，如本人的OpenCV库头文件位置是`/opt/homebrew/Cellar/opencv/4.8.1_1/include`。

       举个例子，创建C++文件夹并配置样例程序，包括创建CMakeLists.txt文件进行编译配置，以及设置build文件夹存放编译结果。在VSCode中，通过内置终端进行命令行操作，如创建样例程序、配置CMake、编译和运行程序，最后查看灰度统计。

       总结，虽然笔者刚接触这个配置，但已经为后续的计算机视觉学习和开发打下了基础。接下来，你可以根据实际需求，开始你的OpenCV开发之旅了。