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  • OpenCV 开发环境搭建

    2018-11-19 12:54:14
    在开始搭建环境之前先下载OpenCV对应的visual studio版本,我使用的是VS2012;OpenCV2.4.13 ,下面是下载的网址,不知道怎么下载的进入官网,找到相应的版本。注意:一定要版本对应。 OpenCV 官方主页:...

    在开始搭建环境之前先下载OpenCV对应的visual studio版本,我使用的是VS2012;OpenCV2.4.13 ,下面是下载的网址,不知道怎么下载的进入官网,找到相应的版本。注意:一定要版本对应。
    OpenCV 官方主页:http://opencv.org
    OpenCVGithub 主页:http://github.com/Itseez/opencv
    OpenCV 开发版Wiki 主页:http://code.opencv.org
    visual studio2012下载地址:https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/dd831853(v=vs.110)
    1、在电脑上安装好VS2012,并在OpenCV 官网上找到opencv2.4.13 或opencv2.4.9 下
    载。下载好“opencv-2.4.13.exe”文件,便可以进行OpenCV 的安装与配置。双击这个文件
    会提示我们解压到某个地方,一般放在D:\Program Files,然后在弹出的对话框中点击【Extract】按钮。在这里插入图片描述
    解压后会在指定的路径下生成一个名为opencv 的文件夹,它包含了两个子文件夹,分
    别名为build 和sources。其中build 文件夹是支持opencv 应用的相关说明文件,而sources
    中为opencv 提供源代码及相关说明文件。
    2、配置环境变量
    配置方法如下:
    依次点击【计算机】→【(右键)属性】→【高级系统设置】→【高级(标签)】→【环
    境变量】→(双击)系统环境变量中的PATH(大小写一样)→在变量值里面添加相应的路径。
    注意:是“添加”相应的值,和之前已有的值用(英语)分号“;”来分隔,而不是删掉之前已有的变量值。环境变量添加好后需要注销一次电脑使之生效。
    在这里插入图片描述
    对于在VS2012 中用W32 平台编译的用户来说,就添加;…\opencv\build\x86\vc11\bin,
    这里的…是指之前你选择的解压路径。若是按本实验解压的路径则添加;D:\Program
    Files\opencv\build\x86\vc11\bin;对于在VS2012 中用x64 平台编译的用户来说,就添
    加;…\opencv\build\x64\vc11\bin;对于两种都用的用户可以两个路径都添加。
    注意:变量值实际为bin 文件的路径,vc11 表示编译环境为VS2012。此外vc10 对应
    VS2010、vc12 对应VS2013、vc14 对应VS2015。
    3、工程包含(include)目录的配置
    首先在Visual Studio 2012 里面新建一个控制台应用程序,最好勾选空项目。这里将过
    程详细截取出来,方便大家快速掌握配置方法。
    1)打开Visual Studio 2012,新建一个项目。可以单击【起始页】中的【新建项目】,
    或者依次单击菜单栏中的【文件】→【新建】→【项目】,然后选择新建【Win32
    控制台应用】,进行命名,比如opencv_test1,然后选好项目位置,单击【确定】。
    如下图所示。
    在这里插入图片描述
    2)进入【Win32 应用程序向导】页面后,单击“下一步”,或者“应用程序设置”,
    会跳转到同样的应用程序设置页面。如下图所示。
    在这里插入图片描述
    3)在应用程序设置界面,勾选【空项目】并单击【完成】。
    在这里插入图片描述
    4)在【视图】里面单击【解决方案资源管理器】和【属性管理器】。在解决方案资
    源管理器的【源文件】处右键单击→添加→新建项,准备在工程中新建一个cpp
    文件。如下图所示:
    在这里插入图片描述
    5)选定【C++文件(cpp)】进行命名,比如“video_test”,然后单击【添加】,一个
    新的.cpp 文件就添加到了工程中。并将以下图代码添加到video_test.cpp 文件中。
    如下图所示。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    6)在属性管理器工作区中展开【Debug|Win32】文件夹,右键单击【Debug|Win32】
    →【添加新项目属性表】。在添加新项页面中选择【属性表】并对其命名如
    opencv_config_x86_debug.props,并单击【添加】,如下图所示。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    7)在展开的【Debug|Win32】中对刚才新建的【opencv_config_x86_debug】进行右
    键属性操作,或者双击,即可打开工程最通用的属性页面。
    在这里插入图片描述
    8)打开属性页面后,首先在【通用属性】→【VC++目录】→【包含目录】中添加
    以下三个目录。

    D:\Program Files\opencv\build\include
    D:\Program Files\opencv\build\include\opencv
    D:\Program Files\opencv\build\include\opencv2
    说明:D:\Program Files\即解压的opencv 地址,根据实际解压位置进行调整。
    在这里插入图片描述
    4、工程库(lib)目录的配置
    第四步与第三步差不多,在属性管理器工作区中的【opencv_config_x86_debug】进行右
    键属性操作,然后在【通用属性】→【VC++目录】→【库目录】中添加D:\Program
    Files\opencv\build\x86\vc11\lib(注意:D:\Program Files\即解压的opencv 地址,根据实际解压位置进行调整),并单击【确认】。
    在这里插入图片描述
    5、链接库的配置
    在属性管理器工作区中展开【Debug|Win32】文件夹,右键单击【Debug|Win32】对【opencv_config_x86_debug】进行右键属性操作,然后在【通用属性】→【链接器】→【输入】→【附加依赖项】中添加…opencv\build\x86\vc11\lib 中19 个名字后面带d 的.lib 文件名,添加完成后单击【确定】。
    在这里插入图片描述
    配置完后可发现以前的关键字下面的红色波浪线消失了,即配置成功,当然,还是需要编译验证。(为了方便调试,建议同样进行release 的配置,主要差异在于把上述步骤中的【Debug|Win32】换成【Release|Win32】,并把第5 步中19 个lib 库名中的d 去掉,即可用release 编译)在…Projects\opencv_test1\opencv_test1 工作目录下放置一个名为“1.avi”的视频,单击【调试】→【开始执行(不调试)】,最终结果如下图所示。若“1.avi”放置的位置不对,则capture 调用将获取不到图像,导致后续imshow 报出异常。
    在这里插入图片描述
    第一次安装会出很多的问题,出现最多的就是版本不同、配置文件的问题,慢慢按步骤来是没有错的,我也尝试来很多次,作为自己的总结,欢迎大家来讨论

    展开全文
  • opencv开发环境搭建

    千次阅读 2018-09-28 19:52:08
    下载opencv并把安装目录加到环境变量path中 1.新建新工程 文件->新建->项目->visual C++ ->win32控制台应用程序=>起好名字=>下一步=>空项目 2.打开属性管理器,添加包含目录和库目录,修改链接器 视图=>其他...

    0.配置环境变量path

    下载opencv并把安装目录加到环境变量path中

    1.新建新工程

    文件->新建->项目->visual C++ ->win32控制台应用程序=>起好名字=>下一步=>空项目

    2.打开属性管理器,添加包含目录和库目录,修改链接器

    视图=>其他窗口=>属性管理器=>
    在这里插入图片描述

    点开,选择debug|x64=>Microsoft.Cpp.x64.user
    右键,选择属性

    在这里插入图片描述

    出现这个窗口
    在这里插入图片描述

    选择vc++目录

    修改包含目录和库目录(点击向下的小箭头=>编辑)

    在这里插入图片描述

    包含目录为

    opencv安装目录下

    • build\include
    • build\include\opencv
    • build\include\opencv2

    库目录为

    opencv安装目录下

    • build\x64\vc14\lib

    修改链接器

    链接器=>输入=>添加依赖项
    添加opencv_world341d.lib(直接输入即可)
    (341是因为我当前使用的是OpenCV3.4.1版本,根据自己对应版本进行修改)
    在这里插入图片描述

    测试程序

    可以关掉属性管理器了
    找到解决方案资源管理器(视图=>解决方案资源管理器)
    在源文件中添加cpp文件
    在这里插入图片描述

    复制检验代码
    在这里插入图片描述
    代码:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
    	Mat src = imread("D:/图片/hehe.png");  //存放自己图像的路径 
    	if (src.empty()) {
    		printf("count open... \n");
    		return -1;
    	}
    	imshow("test oppencv ", src);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }
    
    
    

    注意 这里改为 x64
    在这里插入图片描述

    新建工程完成

    展开全文
  • 树莓派OpenCV开发环境搭建 概要 本章将介绍OpenCV开发环境的搭建,搭建的版本为opencv-3.4.2的Python3环境,在搭建好后,将通过一个Python的Demo打开CSI摄像头来测试开发环境是否搭建完成 1烧录系统 本项目程采用的...

    树莓派OpenCV开发环境搭建

    概要

    本章将介绍OpenCV开发环境的搭建,搭建的版本为opencv-3.4.2的Python3环境,在搭建好后,将通过一个Python的Demo打开CSI摄像头来测试开发环境是否搭建完成

    1烧录系统

    本项目程采用的镜像是树莓派官方2019年7月10日发布的发行版镜像,代号Buster,如下图所示:

    2基本设置

    2.1远程桌面

    树莓派开机(已经经过联网设置,开机自动联网)

    在树莓派终端安装xrdp服务器:$ sudo apt-get install xrdp

    查看树莓派IP地址:$ ifconfig

    打开win10电脑的远程桌面,快捷键为win+R,输入mstsc,在出现远程桌面连接弹窗中,输入树莓派IP地址,连接

    在Login to xrdp中填写账号密码,默认用户名为pi,密码为raspberry

    连接成功

    2.2传输文件

    电脑端安装FileZilla软件客户端

    树莓派安装FTP Server:sudo apt-get install vsftpd

    树莓派启动FTP服务:sudo service vsftpd start

    电脑端启动FileZilla,填写树莓派IP地址,用户名和密码,选择快速连接

    远程站点出现,连接成功

    出现问题:可以用ftp协议连接pi,但无法用sftp协议连接,表现为连接超时。

    原因:树莓派SSH默认开启反向解析DNS功能,遍历DNS服务器查域名费时,导致FileZilla连接超时

    解决:关闭反向解析DNS。sudo nano /etc/ssh/sshd_config -> 在文件最后添加:UseDNS=no -> 保存退出 -> 重启ssh服务:sudo service ssh restart

    问题2

    描述:电脑端无法上传文件,但可以从树莓派端下载文件

    原因:vsftpd默认设置不允许上传文件

    解决:修改配置文件:sudo nano /etc/vsftpd.conf -> 将 write_enable=YES 前面的#注释去掉,保存退出 -> 重启vsftpd服务器:service vsftpd restart

    2.3把目录扩展到整个TF卡

    本次搭建OpenCV开发环境,至少选择16G的TF卡,为了充分利用TF的存储空间,需要将TF卡空间扩展到整个TF卡。
    在命令行输入命令,进入树莓派配置界面,用上下左右切换光标位置。

    sudo raspi-config
    

    2.4开启摄像头

    把摄像头的USB口接到树莓派后再开机。一定要先接摄像头再开机,不然树莓派无法识别。

    打开终端命令,输入 ls /dev ,如果能够看到video0 就证明已经识别到摄像头模块。(个别情况可能看不到video0也能够使用摄像头)

    安装fswebcam,在终端输入:sudo apt-get install fswebcam 提示安装就按Y,然后按回车。

    安装mplayer,在终端输入:sudo apt-get install mplayer提示安装就按Y,然后按回车。

    调用摄像头查看,在终端输入:sudo mplayer tv://

    截取一张图片试试,终端输入

    fswebcam -d /dev/video0 --no-banner -r 320x240 /home/pi/image.jpg
    

    截取的图片需要到/home/pi/路径下查看

    其中-d是配置使用哪个摄像设备,–no-banner应该是水印相关,不加的话,可能会报字体问题, -r后的是图片的宽与高,最后的是待保存的图片路径。

    树莓派官方系统需要先使能摄像头驱动才可以,操作如下:

    sudo raspi-config进入如下界面:

    选择第5个,按enter键进入配置

    点击 YES,接下来重启树莓派。

    接下来选择第一个Camera:使能摄像头

    2.5更新软件

    鉴于国内网络环境下载各大镜像,软件包速度慢的问题,需要更换软件源,以防下载慢,且在本教程中,统一更换为清华源。

    2.5.1更新树莓派软件源

    包括系统源与系统更新源,操作方法:

    # 编辑 /etc/apt/sources.list 文件, sudo nano /etc/apt/sources.list
    删除原文件所有内容,用以下内容取代:
    deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ buster main non-free contrib
    deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ buster main non-free contrib

    # 编辑 /etc/apt/sources.list.d/raspi.list 文件,
    sudo nano /etc/apt/sources.list.d/raspi.list 删除原文件所有内容,用以下内容取代:
    deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ buster main ui
    deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ buster main ui

    2.5.2更换pip软件源

    为加速Python pip安装速度,特更改Python软件源,操作方法:

    pip install pip -U
    pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    

    2.5.3重启

    以上步骤均完成之后,需要进行重启才生效,重启命令如下:

    sudo reboot
    

    2.5.4更新系统

    //软件源更新
    sudo apt-get update 
    //升级本地所有安装包,最新系统可以不升级,版本过高反而需要降级才能安装
    sudo apt-get upgrade
    //升级树莓派固件,固件比较新或者是Ubuntu则不用执行
    sudo rpi-update
    

    3安装opencv需要的库

    3.1 安装numpy

    sudo pip3 install numpy
    

    3.2 安装OpenCV所需的依赖

    sudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config -y
    sudo apt-get install libjpeg8-dev -y
    sudo apt-get install libtiff5-dev -y
    sudo apt-get install libjasper-dev -y
    sudo apt-get install libpng12-dev -y
     
    sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev -y
     
    sudo apt-get install libgtk2.0-dev -y
    sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran -y
    

    4下载Opencv

    本次使用的是opencv-3.4.2,电脑现状易出现下载错误和下载速度太慢等问题,建议先用手机下载好后上传至电脑,电脑通过FileZilla传输至树莓派/home/pi/Download/目录下。
    操作如下:
    终端输入:ifconfig查询树莓派IP地址,在FileZilla中输入相关信息,上传文件
    结果如下图:

    5.安装opencv

    5.1准备阶段

    1.打开opencv-3.4.2文件夹

    cd /Download/ opencv-3.4.2
    

    \2. 新建release文件夹

    mkdir release
    

    3.进入release文件夹

    cd release
    

    4.设置cmake编译参数,安装目录默认为/usr/local:

    //CMAKE_BUILD_TYPE是编译方式,CMAKE_INSTALL_PREFIX是安装目录
    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
    

    5.2开始正式编译

    1编译

    sudo make
    
    2安装
    sudo make install
    

    3更新动态链接库

    sudo ldconfig
    

    完成

    展开全文
  • Eclipse+OpenCV开发环境搭建,OpenCV加上Eclipse的开发环境,开发OpenCV的应用非常方便。 免费,支持非常好。
  • Android OpenCV开发环境搭建

    OpenCV是一个基于BSD许可发行的跨平台计算机视觉库,计算机视觉目前应用领域广泛,例如人脸识别,移动侦测等等,可以算作是人工智能的一个重要组成部分,而OpenCV在机器视觉领域具有举足轻重的地位,本人也是刚开始入手学习,今天就来看看如何搭建OpenCV的Android开发环境。


    首先,到OpenCV官网下载最新版本的OpenCV,进入下面的网页

    http://opencv.org/releases.html


    下载对应版本的Android Pack即可,下载好之后解压缩,可以看到目录结构如下,后面的OpenCV源码路径如果使用相对路径,都是从这个目录开始的。


    我们主要关注sdk目录,其中有我们需要的sdk包。启动Android Studio,创建一个新的项目,从菜单中依次选择File->New->Import Module...,这时弹出界面:


    选择Source directory,路径选择到sdk/java目录,点击Next,然后点击Finish。


    Android开始引入项目,不过会报错。莫慌,这是因为引入的项目gradle配置不对,打开之前引入的openCVLibary320项目目录(我们的Android项目目录下存在这个目录),修改其中的build.gradle的

    compileSdkVersion
    buildToolsVersion
    minSdkVersion
    targetSdkVersion


    使之与我们项目中app目录下的build.gradle的版本号一致,然后重新编译项目,这次应该可以通过编译了。


    不过此时还没有结束,OpenCV使用了NDK,我们需要将OpenCV相关的库文件加入项目。在Android项目的app/src/main/目录下创建jniLibs目录(这是jni动态库的默认位置,如果不放在这个位置,需要配置gradle,所以建议大家还是先放在这里),复制OpenCV的sdk/native/libs/目录下的所有目录到jinLibs目录中。这样,我们就加入了OpenCV的库。


    最后,选择File->Project Structure...,在弹出的对话框中左侧Modules选择app,右侧点击Dependencies,点击加号,选择Module Dependency,加入OpenCV项目的依赖。至此,OpenCV库项目就添加完成了。做一个Demo测试一下搭建好的项目环境。由于我们需要使用Camera,需要在Manifest文件中加入使用相机的权限

    <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />

    然后,为了保证我们的MainActivity为水平的,在Manifest的MainActivity节点加入属性

    <activity android:name=".MainActivity"
        android:screenOrientation="landscape">

    然后看看布局文件

    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
    <FrameLayout
        xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
        xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent"
        tools:context="com.example.yjp.testopencv.MainActivity">
    
        <org.opencv.android.JavaCameraView
            android:id="@+id/cameraView"
            android:layout_width="match_parent"
            android:layout_height="match_parent" />
    
    </FrameLayout>

    我们使用OpenCV提供的JavaCameraView,实际上它的内部使用了SurfaceView。下面看看MainActivity的代码:

    package com.example.yjp.testopencv
    
    import android.os.Bundle
    import android.support.v7.app.AppCompatActivity
    import kotlinx.android.synthetic.main.activity_main.*
    import org.opencv.android.OpenCVLoader
    
    class MainActivity : AppCompatActivity() {
    
        override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
            super.onCreate(savedInstanceState)
            setContentView(R.layout.activity_main)
        }
    
        override fun onResume() {
            super.onResume()
            OpenCVLoader.initDebug()
            cameraView.enableView()
        }
    
        override fun onPause() {
            super.onPause()
            cameraView.disableView()
        }
    }
    
    

    这里说明一下,initDebug实际上返回的是false,因为该方法默认会去寻找我们是否安装了OpenCV的OpenCV Manager,如果没有找到,就会使用我们项目中的libopencv_java3.so动态库进行加载,会使用本地的库。我们已经在本项目中添加了OpenCV支持,所以没有必要再去使用OpenCV Manager。现在我们运行程序,就能看到预览的效果了。是不是比使用Android本身的SurfaceView还要简单?


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