• 今天大部分时间都是在琢磨如何在Mac OS X上进行OpenCV项目的开发,尝试的开发工具有Xcode(版本是4.6.1)和Eclipse,使用的OpenCV版本是2.4.6。 如果只是需要OpenCV的相关头文件以及动态库,请直接执行brew install ...


    转自:https://segmentfault.com/a/1190000000711132

    今天大部分时间都是在琢磨如何在Mac OS X上进行OpenCV项目的开发,尝试的开发工具有Xcode(版本是4.6.1)和Eclipse,使用的OpenCV版本是2.4.6。

    如果只是需要OpenCV的相关头文件以及动态库,请直接执行brew install opencv(如果安装了Homebrew的话),如果不行,请看下面的OpenCV源码编译安装过程。

    1.安装CMake

    安装CMake可以使用MacPorts,也可以使用Homebrew,如果以前安装过两者中的任何一个就用那个进行安装吧,我用的是Homebrew,推荐使用Homebrew,真正的“佳酿”,命令如下:

    sudo port install cmake //macports
    sudo brew install cmake //homebrew
    

    2.编译OpenCV

    OpenCV下载地址:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/

    目前最新版本是2.4.8,我使用的是2.4.6,下载后解压,执行下面代码:

    cd <path-to-opencv-source>
    mkdir release
    cd release
    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 
    make
    sudo make install
    

    [完成之后在/usr/local/include目录下便有了opencvopencv2两个目录,在/usr/local/lib目录下有很多的opencv相关的动态库,例如libopencv_core.dylib等等,还有几个其他的文件,它们都存放在/usr/local目录下]

    [注1:如果不需要了,想要卸载 OpenCV的话,可以回到release目录,执行sudo make uninstall,然后手动删除一些/usr/local下与OpenCV有关的目录和文件]

    [注2:如果不想把OpenCV安装在默认的/usr/local/目录下的话,例如为了防止Homebrew中对opencv部分的报错,而又无法使用Homebrew正常安装opencv的情况下,可以考虑将opencv安装到其他的位置,修改CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local即可,但是在Eclipse中的项目中可能会出现问题,详情看后面]

    其他参考内容:

    Building OpenCV from Source Using CMake, Using the Command Line

    Installing OpenCV

    3.使用Xcode进行OpenCV项目开发

    1.Open Xcode, choose New -> New Project -> Command Line Tool

    2.Name it and select C++ for type

    3.Click on your project from the left menu. Click the build settings tab from the top. Filter all. Scroll to Search Paths. Under header search paths, for debug and release, set the path to /usr/local/include. Under library search paths, set the path to $(PROJECT_DIR). Finally, check if C++ standard library is libstdc++ or not, if not, change it to this!

    4.Click on your project from the left menu. File->New->New Group, Name the group OpenCV Frameworks.

    5.Select the folder (group) you just labeled, OpenCV Frameworks in the left menu. Go to File -> add Files, Type /, which will allow you to manually go to a folder. Go to -> /usr/local/lib

    6.Select both of these files, libopencv_core.dyliblibopencv_highgui.dylib, and click Add. (you may need to add other library files from this folder to run other code.)

    7.You must include this line of code in the beginning of your main.cpp file:
    #include <opencv2/opencv.hpp>

    可以修改main.cpp,代码如下,运行结果就是显示一张指定的图片。

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    using namespace cv;
    int main(int argc, char** argv) {
        Mat image;
        image = imread("/Users/hujiawei/Pictures/others/other_naicha/naicha.jpg", 1);
        namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("Display Image", image);
        waitKey(0);
        return 0;
    }
    

    其他参考内容:

    C++ linking error after upgrading to Mac OS X 10.9 / Xcode 5.0.1

    MathLink linking error after OS X 10.9 (Mavericks) upgrade

    4.使用Eclipse进行OpenCV项目开发

    如果使用Eclipse开发的话按照下面的步骤进行:

    1.按照正常的步骤,使用Eclipse建立一个Mac C++工程,包含一个cpp文件

    2.右击工程名, 选择Properties,在属性配置页中选择,点击C/C++ Build, 在下拉选项中选择 Settings. 在右边的选项卡中选择 Tool Settings

    3.在GCC C++ Compiler选项列表中选择Includes,在Include paths(-l)中添加安装好的opencv的头文件存放目录:/usr/local/include/ [存放opencv头文件的目录,自行看情况而定]

    4.在MacOS X C++Linker选项列表中选择Library,在Library search path (-L)中添加安装好的opencv dylib文件存放目录:/usr/local/lib/ [经过我的测试只能是这个目录!其他目录甚至是它的子目录都不行!如果在其他路径中,复制过来也行!]

    5.在MacOS X C++Linker选项列表中选择Library, 在Libraries(-l) 中依次点击号,添加需要使用的lib文件(通常情况下,使用前三个,注意不要包括前缀lib,可以添加版本号):

    opencv_core opencv_imgproc opencv_highgui opencv_ml opencv_video opencv_features2d opencv_calib3d opencv_objdetect opencv_contrib opencv_legacy opencv_flann

    6.重新build项目即可。

    如果遇到问题ld: symbol(s) not found for architecture x86_64,先检查代码中是否需要包含还没有添加的库文件,再检查是否是其他问题。如果是Mac平台,下面还有一个关于问题ld: symbol(s) not found for architecture x86_64的解释可供参考:

    There are two implementations of the standard C++ library available on OS X: libstdc++ and libc++. They are not binary compatible and libMLi3 requires libstdc++.
    On 10.8 and earlier libstdc++ is chosen by default, on 10.9 libc++ is chosen by default. To ensure compatibility with libMLi3, we need to choose libstdc++ manually.
    To do this, add -stdlib=libstdc++ to the linking command.
    

    更多相关内容参考:

    http://blog.sciencenet.cn/blog-702148-657754.html

    5.阅读开源项目

    阅读开源项目Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects中的代码,以第8章Face Recognition using Eigenfaces or Fisherfaces为例

    编写一个shell,内容如下(修改自README.txt),其中的OpenCV_DIR为OpenCV源码编译后得到的文件夹(如上面的release目录),执行这个shell便可以得到Xcode项目,当然打开这个项目之后还要修改相应的配置。

    export OpenCV_DIR="/Volumes/hujiawei/Users/hujiawei/Android/opencv-2.4.6.1/build" mkdir build cd build cp $OpenCV_DIR/../data/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml . cp $OpenCV_DIR/../data/haarcascades/haarcascade_eye.xml . cp $OpenCV_DIR/../data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml . cmake -G Xcode -D OpenCV_DIR=$OpenCV_DIR ..
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  • openCV官网下载OpenCV for iOS。将下载好的opencv2.framework拖入到Xcode中,新版Xcode应该会为你自动添加相关配置。因为openCV是使用c++开发,所以要把其中一个.m文件改为以.mm为后缀。示例代码如下:#import ...

    openCV官网下载OpenCV for iOS。将下载好的opencv2.framework拖入到Xcode中,新版Xcode应该会为你自动添加相关配置。

    因为openCV是使用c++开发,所以要把其中一个.m文件改为以.mm为后缀。

    示例代码如下:

    #import "ViewController.h"
    
    #ifdef __cplusplus
    #import <opencv2/opencv.hpp>
    #endif
    #import <opencv2/imgproc/types_c.h>
    #import <opencv2/imgcodecs/ios.h>
    @interface ViewController () {
        cv::Mat cvImage;
    }
    
    @end
    
    @implementation ViewController
    
    - (void)viewDidLoad {
        [super viewDidLoad];
        UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"icon"];
        UIImageToMat(image,cvImage);
        if (!cvImage.empty()) {
            cv::Mat gray;
            cv::cvtColor(cvImage,gray,CV_RGBA2GRAY);
            cv::GaussianBlur(gray,gray,cv::Size(5,5),1.2,1.2);
            cv::Mat edges;
            cv::Canny(gray,edges,0,60);
            cvImage.setTo(cv::Scalar::all(255));
            cvImage.setTo(cv::Scalar(0,120,255,255),edges);
            self.iv.image = MatToUIImage(cvImage);
        }
    }
    @end

    关键部分是实现iOS下的UIImage和openCV下的cv::Mat格式的转换,从而实现了iOS与OpenCV的有效连接。
    效果图如下:

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  • #1.Mac下python3配置opencv3.3 新手受任开发一个功能,需要用到opencv。但python和opencv连接出现问题,看了大概有上百份博客的解决办法,都没有解决,快要放弃了,解决了。下面为解决办法。 ####opecv3.3配置 ...

    #1.Mac下python3配置opencv3.3 新手受任开发一个功能,需要用到opencv。但python和opencv连接出现问题,看了大概有上百份博客的解决办法,都没有解决,快要放弃了,解决了。下面为解决办法。

    ####opecv3.3配置 https://opencv.org/opencv-3-3.html ####python3配置: https://www.jetbrains.com/pycharm/ https://www.anaconda.com/download/

    不出意外import cv2会报错,这是解决办法http://www.zhimengzhe.com/mac/306765.html

    最要是找到python的site-packages路径和opencv下的cv2.cpython-36m-darwin.so通过ln -s链接。

    #2.Mac下单独opencv的配置 https://www.cnblogs.com/CityPe/p/6413186.html https://www.cnblogs.com/linjk/p/6029306.html 以上两种办法经过考验,本人可证明完全正确。

    #3.iOS下配置opencv http://blog.csdn.net/liangxiaogang5/article/details/72831549

    ios opencv库:http://download.csdn.net/download/zhugefutou/10114404

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  • OpenCV(Open Source Computer Vision Library),是一个开源的跨平台的计算机视觉库,它实现了图像处理和计算机视觉领域的很多通用算法,可以在多种计算机平台上运行,支持C++、C#、Python等语言,也提供了Ruby、...
    OpenCV(Open Source Computer Vision Library),是一个开源的跨平台的计算机视觉库,它实现了图像处理和计算机视觉领域的很多通用算法,可以在多种计算机平台上运行,支持C++、C#、Python等语言,也提供了Ruby、Matlab等语言的接口。OpenCV是基于BSD许可证发布的,因此它可以免费应用于科研或商业领域。
    

      可以在这个地址了解更多以及下载OpenCV安装包:http://opencv.org, 其GitHub仓库地址为:https://github.com/opencv/opencv,那里有主仓库,拓展模块仓库和实验测试仓库,大家可以看上面的readme文件和代码来进行学习。

      因为我使用的是Mac电脑,懒得每次都要打开windows虚拟机使用Visual Studio编程,所以,决定在os x系统使用xcode来进行编译运行,下面介绍一下整个流程步骤。

      1. 安装

        在OpenCV官网下载的安装包适用于Linux/Mac,因此需要使用CMake工具来进行编译安装,尝试了几次,都在最后的链接那里失败了,在StackOverFlow查了下才发现,目前opencv只支持使用xcode6版本的编译链接器,我使用的是xcode7的,为了避免不必要地麻烦,就不采取编译安装方式了,去homebrew搜索一下,可以下载:

        

        现在执行"brew install opencv",等待即可安装完成,安装后路径是:/usr/local/opt/opencv3,我们可以设置一个OPENCV3_HOME环境变量,方便以后快速打开这个文件夹。该文件夹下有opencv的核心和扩展模块,目录结构如下:

        

        在lib目录下是opencv的库,在include目录下包含了两个子目录:opencv和opencv2,opencv里面包含了opencv1.x的核心头文件,opencv2安装模块功能组织,包括核心模块、图像处理模块、2D功能模块、高层GUI图像用户界面模块、机器学习模块等。

        注意,这里安装的是3.1.0版本的OpenCV,在官网可以看到,这个版本只支持64位编译器,如果在windows平台开发,建议选择现在还很常用的2.4.9版本,随着64位机基本普及,使用3.0版本更方便,不用再包含一堆的lib了,只要几个就够了。

        2. 环境配置

        开发平台IDE的环境大同小异,基本都是选择编程语言后就确定了编译器,然后是头文件路径的设定和库文件路径的设定让编译器能找到就行,然后就可以进行编译链接成最终的可执行文件了,按照这个思想,就不难处理问题了。

        2.1 新建xcode项目

          一般教程都会新建command line形式的项目,我不太喜欢这样的单个功能单个项目的形式,这样学下来就很多项目了,也麻烦,毕竟演示给别人看的时候,用gui软件形式比命令行软件形式更好看吧,这里新建工程就使用cocoa application形式吧。

    打开XCode,新建工程,选择macOS模式,点击"cocoa application",下一步,输入工程名和语言,这里选择object-c,下一步,选择工程存放路径,点击"done"即可。

                     

    2.2 配置工程头文件和库文件搜索路径,如下图顺序所示:  

    在Library Search Paths记得要加上“$(PROJECT_DIR)”,这样在工程里添加的库框架也能搜索到,另外,因为OpenCV使用C/C++编写的,还需要引入C++动态链接库:

        在Build Phase的Link Binary With Libraries下,添加时搜索:"libstdc++",选中后点击"Add"即可:

    最后,再添加对opencv库的引用,添加完成后如下图所示:

    到这里,开发环境就配置完成了,在visual studio也差不多,都是配置编译时搜索头文件和库文件的路径,这里就不重复了。

        3. 测试opencv功能

        这里使用这个工程,主要是为了测试opencv的功能函数,把公共的功能提取出来,然后方便以后移植到android和ios平台下,所有,工程目录组织如下:

    在imgprocess目录下是通用的图像处理函数,images目录是默认实例图片,其他文件就是cocoa编程的文件了,重点是imgprocess目录的类文件。

        我们再Main.storyboard里搭建大概的用户界面程序,如下:

    ImageView和Button的IBoutlet和IBAction关联和iOS开发一样,这里就不多说了。

        编写图像处理头文件,如下:

    这里特别要注意圈住的地方,需要加上才能编译连接通过。

        这里声明了一些图像处理函数,现在来看看cpp文件的实现:

    图像处理部分函数准备好了,现在来验证一下,这里看看灰度变化怎么样:

         函数如下:

    执行结果:

    功能没问题~~

        接下去就是其他处理函数的编写和测试了,测试完成后,基本很小的修改就可以移植到android和ios平台了。

        在打开照片文件选择图片那里,代码如下:


    好了,在mac平台搭建opencv开发环境到此结束,后面不断完善先,有时间再补充这部分。


    展开全文
  • 在Xcode中搭建OpenCV开发环境 OpenCV是一个开源的图像处理工具,并且具有跨平台的特性。以前,在Visual Studio 2012中做过OpenCV的开发环境配置。记得当时,随便在网上就找到了一篇对OpenCV进行配置的文章,而且配置...

    在Xcode中搭建OpenCV开发环境


    OpenCV是一个开源的图像处理工具,并且具有跨平台的特性。以前,在Visual Studio 2012中做过OpenCV的开发环境配置。记得当时,在Windows下配置OpenCV资料挺多的,而且安装过程很顺利,没遇到什么问题。


    一次偶然的机遇使我加入到了Mac的世界,于是开始研究起苹果系统来。由于,平时的主要语言是Java,所以一开始就把MyEclipse环境搭建好了。后来想起来以前还接触过OpenCV,于是也想在苹果系统下再搭建一套OpenCV的开发环境。找了很多资料,初步确定在Xcode环境中来进行OpenCV开发环境的搭建。


    准备工作

    由于OpenCV下载下来的是源码,不能直接用,需要编译。编译的话,用到了CMake工具。如果电脑里面没有这个工具的话,需要安装一个。有人推荐使用Homebrew来进行在线安装,类似于CentOS里面的yum。但是在Mac系统下,Homebrew和系统自身的一个软件管理工具有冲突,安装前需要先把系统自带的那个软件管理工具卸载掉,个人觉得比较麻烦。所以,我推荐直接使用DMG包来进行安装。当前最新版本为2.8.12.2,包里面直接是二进制可执行文件,无需再次编译,下载地址:http://www.cmake.org/files/v2.8/cmake-2.8.12.2-Darwin64-universal.dmg


    安装完CMake之后,接着下载OpenCV ZIP包,目前最新的版本是2.4.8,地址:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/2.4.8/opencv-2.4.8.zip/download


    安装OpenCV

    双击下载完成的OpenCV Zip包即自动解压了,进入解压之后的OpenCV文件夹,然后新建一个release的文件夹,并进入,执行以下命令。


    cmake -G "Unix Makefiles" ..

    make

    sudo make install


    sudo指令的作用是以管理员的身份执行操作,因为安装的过程中,会把头文件和库文件默认放入/usr/local/includ、/usr/local/lib这两个路径下。这两个属于系统底层路径,操作是需要超级管理员权限的。至此,OpenCV就安装成功了,接下来,就是在Xcode中对OpenCV进行配置了。


    配置Xcode

    当时我第一次在Mac下面配置OpenCV开发环境时,前面都挺顺利的,就是在配置Xcode中发现问题了。不过,后来总结问题出现的原因,还是对OpenCV使用不熟练。以前在Eclipse环境中配置过XenAPI的C语言开发环境,当时就需要指定Xen的头文件位置和库文件位置。现在,在Xcode中,我想应该也是需要指定的。一开始,头文件没有指定,只要一导入OpenCV的头文件,代码就报错,更别提编译能否通过了。后来,捣鼓了半天,导入头文件没有报错了,但是编译不成功,说我使用的OpenCV对象不存在。出现这种问题,如果对象名没写错的话,在编译的时候没有找到库文件。顺着这个思路,终于把OpenCV开发环境搞定了。


    打开Xcode,选择新建一个项目


    选择命令行(Command Line Tool)项目,点下一步


    给项目起个名字,就叫做TestOpenCV吧,语言类型选择C++,点击下一步


    选择一个该项目存放的路径,然后点击创建,这个项目就创建出来了。


    右键点击项目,选择New Group,命名为lib。


    右键点击刚才新建的lib组,选择Add Files to “TestOpenCV”。


    点击后,弹出一个文件选择对话框。


    接着,按下shift+command+G,并且在弹出的窗口中输入要跳转到的路径,点击GO按钮。


    此时,文件选择对话框里面的内容已经重定向到/usr/local/lib下了。选择当前目录下所有dylib后缀名的文件,点击Add按钮,进行添加。到此,已经将动态库和项目做好关联了。


    接下在设置项目的查找路径,也就是头文件和库文件的路径。

    切换到Build Settings选项卡,如图下图1标记。如果已经在Build Settings选项卡上,忽略此操作。

    将可设置项从Basic切换到All,如下图2标记。如果已经在All选项卡上,忽略此操作。

    找到Search Paths设置组,如图3标记。

    展开Hander Search Paths项,如图4标记。将/usr/local/include、/usr/local/include/opencv这两个路径分别添加到Debug、Release。

    添加完Hander Search Paths后,类似的,将/usr/local/lib这个路径分别添加到Library Search Paths的Debug和Release中。如图5标记。

    都添加完成后,别忘记将Always Search User Paths改为Yes,如图6标记。


    在设置Debug或Release路径的时候,只需要将鼠标移到Debug或Release对应的行上面,就会出现一个加号样子的图标。


    点击加号图标,就会出现如下项。此项后面的内容是可以编辑的,默认刚添加完是该项后的内容是文本编辑状态。按一下ESC键,使此处退出文本编辑状态,然后再双击此项后面的值,即弹出一个值设置对话框。


    在对话框中点击加号即可添加的路径。



    到此,相应的环境变量配置已经完成了,接下来用一段代码测试一下。点击main.cpp文件,将下面代码粘贴到代码编辑器中,然后运行。如果运行成功了,即表示OpenCV开发环境已经搭建成功了。


    //
    //  main.cpp
    //  TestOpenCV
    //
    //  Created by HuangYiwei on 14-2-9.
    //  Copyright (c) 2014年 HuangYiwei. All rights reserved.
    //
    
    #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, const char * argv[])
    {
        // insert code here...
    #if 1
        //get the image from the directed path
        IplImage* img = cvLoadImage("/Users/huangyiwei/Desktop/屏幕快照 2014-02-09 9.14.49.png", 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;
    }


    cvLoadImage(“/Users/huangyiwei/Desktop/屏幕快照 2014-02-09 9.14.49.png", 1);

    这个方法需要传入一张图片的路径,这个路径是我电脑上面文件的路径。


    可能不同的系统上得配置方式有差别,我的操作系统版本是10.9.1,Xcode版本是5.0.2。

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