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  • 这次给大家带来 Python3.5怎么配置OpenCV3.2, Python3.5配置OpenCV3.2的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。1.OpenCV下载首先创建一个空的文件夹,进入文件夹执行如下命令,如我创建的文件夹是opencv-...

    这次给大家带来 Python3.5怎么配置OpenCV3.2, Python3.5配置OpenCV3.2的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。

    1.OpenCV下载

    首先创建一个空的文件夹,进入文件夹执行如下命令,如我创建的文件夹是opencv-pythoncd opencv-python

    git clone https://github.com/opencv/opencv.git

    也可以直接进入网址OpenCV_Download下载

    使用git下载后应有一个名字为opencv的文件夹,进入文件夹执行如下命令:cd opencv

    mkdir build

    cd build

    2.编译opencv源码

    使用cmake编译opencv源码,在编译前请确认所有的依赖项已经正确安装,可执行如下命令:sudo apt-get install build-essential

    sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

    sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

    如果项目已经安装会自动略过,如果项目没有安装则会安装。

    在使用cmake编译阶段系统是64位还是32位在这个地方执行的命令是不同的

    我的电脑比较渣,装的是32位的系统,这里以32位系统的编译命令为主,同样介绍64位的编译命令,理论上除了文件路径其他应该一样,但是没有经过验证,请慎重!!!

    以上执行完毕后,32位执行如下命令进行编译cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local PYTHON3_EXECUTABLE = /usr/bin/python3 PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python3.5 PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/i386-linux-gnu/python3.5m PYTHON_LIBRARY = /usr/bin/i386-linux-gnu-python3/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include/ ..

    对于64位系统,cmake命令中的可选项即PYTHON_INCLUDE_DIR等在官方指导文件中可以通过下列提示具体查看PYTHON2(3)_EXECUTABLE =

    PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python

    PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/x86_64-linux-gnu/python

    PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython.so

    PYTHON2(3)_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/lib/python/dist-packages/numpy/core/include/

    参考网上其他人给出的编译命令,将64位系统编译命令写出,但是未经本人验证,如果有已经配置成功的同学请给我留言,以便完善。cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local PYTHON3_EXECUTABLE = /usr/bin/python3 PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python3.5 PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/x86_64-linux-gnu/python3.5m PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu-python3/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include/ ..

    64位或32位系统编译opencv只在cmake命令有差别,cmake执行完之后分别执行如下命令make

    sudo make install

    如果没有出错的话,至此使用python3开发opencv的开发环境就已经配置完成了。写个小程序试一下:

    示例代码import cv2

    srcImage = cv2.imread('lena.jpg')

    cv2.imshow('Python3', srcImage)

    cv2.waitKey(0)

    运行结果如下:

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    12b46a882631c9a867f2bacd87d1f475.png
    版权声明:小博主水平有限,希望大家多多指导。

    参考:

    openCV和Tensorflow起步 - 简书

    openCV和Tensorflow起步www.jianshu.com
    1700ad6fea2859fb8b5e4b679472caf6.png

    【1】用Anaconda安装tensorflow

    怎么安装tensorflow?我写了专门的博客:

    BG大龍:【TensorFlow】用Anaconda安装tensorflow,并在IDE(VScode)运行


    【2】激活tensorflow虚拟环境,在该tensorflow的虚拟环境下安装OpenCV

    激活环境,在cmd中输入:conda activate tensorflow_env

    48e12c92f79686040e9b29c26dfa5348.png
    在cmd中输入:pip install opencv-python
    慢慢等待进度条……

    29040602b8773a215132b9604d25fa82.png
    直到看到“Successfully installed opencv-python-4.1.0.25”,说明安装成功

    aa1f84981af96a9305e97bfa713704aa.png

    【3】验证一下

    这是测试代码:

    import 

    【代码解读】

    cv2.imread():用于图片读取,它接受2个参数。参数1为文件名,参数2为图片读取类型,0为读取成灰度图,1为读取成彩色图
    cv2.imshow():用于显示图片,它接受2个参数。参数1为窗体名称,参数2为读取图片的原始数据
    cv2.waitKey(0):用于程序暂停,要显示图片必须运行这行代码

    在jupyter中运行:

    21f90d2b0d0b341b0a0cbc7168eec45e.png

    在VScode(python的IDE)中运行:

    c16fdf4354142cc889cb875dcd3b068f.png

    如果都成功,说明大功告成。


    祝,学习好运……

    展开全文
  • Opencv学习1: 在Linux下编译运行第一个opencv程序前一段在安装Caffe时候把Opencv2.4.11版本安装在redhat6.4系统上,为了测试在Linux下如何编译运行opencv代码,特意查询了网上相关资料(主要参考三个网页)。...

    前一段在安装Caffe时候把Opencv2.4.11版本安装在redhat6.4系统上,为了测试在Linux下如何编译运行opencv代码,特意查询了网上相关资料(主要参考三个网页)。本文主要给出三种编译运行的方式:命令行的方式;Makefile(两种)方式;Cmake工具方式。

    本文测试的源程序比较简单,怎么显示lena.jpg图像的代码testShowLena.cpp。

    #include<iostream>
    #include<highgui.h>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main(){
    
        Mat srcImage = imread("lena.jpg");
    
        imshow("raw image", srcImage);
    
        waitKey(0);
    
        return 0;
    
    }
    1. 命令行方式编译运行
      在终端中输入:
      g++ testShowLena.cpp -o testShowLena pkg-config --cflags --libs opencv
      或者
      icpc testShowLena.cpp -o testShowLena pkg-config --cflags --libs opencv
      icpc是Intel的C++编译器
      使用pkg-config时,选项–cflags 它是用来指定程序在编译时所需要头文件所在的目录,选项 –libs则是指定程序在链接时所需要的动态链接库的目录。
      产生testShowLena可执行文件,然后运行./testShowLena 即可显示图像

      这里写图片描述

    2. Makefile 文件编译
      2.1 采用pkg-config编写的makefile

    #================================================================================
    #
    # Makefile1 for testing OPENCV 
    #
    # Email: wjzln57@gmail.com
    #
    #================================================================================
    #CC = g++
    CC = icpc
    
    CFLAGS = -Wall -Wconversion -O3
    
    IFLAGS = `pkg-config --cflags opencv`
    LIBS   = `pkg-config --libs   opencv`
    
    #================================================================================
    
    SOURCE_FILE:=testShowLena.cpp
    
    # multifile 
    # SOURCE_FILE:=testShowLena.cpp \
        # test2.cpp \
        # test3.cpp
    
    TARGET = testShowLena
    
    OBJS = ${SOURCE_FILE:%.cpp=%.o}
    
    all: $(TARGET)
    
    $(TARGET):${OBJS}
        $(CC) $(IFLAGS) -o $(TARGET) $(OBJS) $(LIBS)
    
    .SUFFIXES:
    .SUFFIXES:.cpp .o
    
    .cpp.o:
        $(CC) $(CFLAGS) -o $@ -c $< $(IFLAGS)
    
    clean:
        rm -f *.o *~ $(TARGET)
    
    #================================================================================
    
    2.2 没有采用pkg-config编写的makefile
    
    #================================================================================
    #
    # Makefile2 for testing OPENCV 
    #
    # Email: wjzln57@gmail.com
    #
    #================================================================================
    
    CC = g++
    # CC = icpc
    
    CFLAGS = -Wall -Wconversion -O3
    
    IFLAGS = -I.
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv -I/usr/local/include/opencv2
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/calib3d
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/contrib
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/core
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/features2d
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/flann
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/gpu
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/highgui
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/imgproc
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/legacy
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/ml
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/nonfree
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/objdetect
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/ocl
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/photo
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/stitching
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/superres
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/ts
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/video
    IFLAGS += -I/usr/local/include/opencv2/videostab
    IFLAGS += -g
    
    LIBS = 
    LIBS += -L/usr/local/lib/ -lopencv_core -lopencv_imgproc \
            -lopencv_flann -lopencv_highgui -lopencv_features2d \
            -lopencv_calib3d -lopencv_contrib -lopencv_gpu -lopencv_legacy \
            -lopencv_ml -lopencv_nonfree -lopencv_objdetect -lopencv_photo \
            -lopencv_stitching -lopencv_superres -lopencv_ts -lopencv_video \
            -lopencv_videostab
    
    #================================================================================
    
    SOURCE_FILE:=testShowLena.cpp
    
    # multifile 
    # SOURCE_FILE:=testShowLena.cpp \
        # test2.cpp \
        # test3.cpp
    TARGET = testShowLena
    
    OBJS = ${SOURCE_FILE:%.cpp=%.o}
    
    all: $(TARGET)
    
    $(TARGET):${OBJS}
        $(CC) $(IFLAGS) -o $(TARGET) $(OBJS) $(LIBS)
    
    .SUFFIXES:
    .SUFFIXES:.cpp .o
    
    .cpp.o:
        $(CC) $(CFLAGS) -o $@ -c $< $(IFLAGS)
    
    clean:
        rm -f *.o *~ $(TARGET)
    
    #================================================================================
    3. 采用Cmake工具编译
    
    把上述两种方式生成的Makefile换成其他名字,因为Cmake编译时会自动推导生成Makefile文件名,防止覆盖。
    3.1 在testShowLena.cpp和lena.jpg文件夹下新建一个Cmake工具编译时所需要的文件CMakeList.txt。
    3.2 编辑CMakeList.txt
    
    PROJECT(testShowLena) 
    
    CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.6)
    
    FIND_PACKAGE( OpenCV REQUIRED )
    
    ADD_EXECUTABLE(testShowLena  testShowLena.cpp) 
    
    TARGET_LINK_LIBRARIES(testShowLena ${OpenCV_LIBS})
    第一行是建立一个工程项目名字;
    第二行是设置Cmake工具版本的最低要求;
    第三行是用来查找opencv包的;
    第四行是用工程项目名和要编译的文件名;
    第五行是链接到OpenCV库的环节。
    
    3.3 运行cmake .
    -- Configuring done
    -- Generating done
    -- Build files have been written to :/home/users/wangjie/OPENCV/test1
    同时生成Makefile文件。
    3.4 运行make 生成可执行文件 testShowLena
    3.5 运行 ./testShowLena即可
    

    [1] http://blog.csdn.net/jk198310/article/details/51344601
    [2] http://blog.csdn.net/keith_bb/article/details/52864851
    [3] http://blog.csdn.net/pbypby1987/article/details/18969441

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  • 转载请备注本博客地址,谢谢!!!  最近一直在学习OpenCV,...因此我研究了这倒是是怎么回事,做了一个总结,使用的是VS++2010 与OpenCV2.44:首先现在网上随便下载一个OpenCV代码,然后打开运行会出现下图所示

    转载请备注本博客地址,谢谢!!!

            最近一直在学习OpenCV,需要从网上下载一些代码,但是有的代码下载下来不知道为什么就是无法运行,因此每次都要借着其他师兄师弟的电脑来用,而且还不一定能用,特别麻烦,在此特别感谢他们。因此我研究了这倒是是怎么回事,做了一个总结,使用的是VS++2010 与OpenCV2.44:首先现在网上随便下载一个OpenCV的代码,然后打开运行会出现下图所示的错误,


        这个结果很正常,因为需要修改配置。

    右击工程然后选择属性:


    就会出现属性选项,点击VC++目录-->包含目录-->编辑,


    在包含目录的子框内选怎你的安装路径下的三个路径,点击“确定”,这三个文件夹主要包含的是 .h与 .hpp文件:

    D:\program\Opencv2.4\opencv\build\include\opencv ;

    D:\program\Opencv2.4\opencv\build\include\opencv2;

    D:\program\Opencv2.4\opencv\build\include ;


    然后选择库目录,在库目录中选择安装路径中的库文件,主要是 .lib文件,这个文件夹很重要在后面也会用到

    D:\program\Opencv2.4\opencv\build\x86\vc10\lib;


    处理好的“VC++目录”如上图所示,下面来配置“链接器”,同样在“属性页”

    “属性页”,点击“链接器”-->“输入”-->“附加依赖项”,在“附加依赖项”中一开始有一些库文件(.lib)但是往往这个库与我们安装的库文件不一样,主要是因为安装的版本不一样,所以要把上面的这些库文件换做自己安装的版本,其(.lib)在你的安装路径:D:\program\Opencv2.4\opencv\build\x86\vc10\lib;中

    添加里面的名字:


    这里有个注意点,不是里面的所有库都添加的,只要添加(*d.lib)就可以了,当然如果不嫌麻烦,都可以添加的,添加好后点击“确定”;


    配置好后,点击“应用”-->“确定”,那么到此为止就配置好了,下面可以运行程序了;


    点击“编译运行”-->“是”,这时会报错的:


    主要是,标识符的问题,添加响应并的头文件就可以解决了,但首先你要知道需要添加那些头文件:


    ,到此几乎完成了,但是还会遇到一些小问题,那都是程序问题了,例如:打开文件存在与否,位置对不对,等这都需要到成程序中去修改;修改完后,就可以运行了,运行的结果如下:


    到此,就完成所有的步骤,其实很简单,在此感谢帮助我的是兄弟们!!!







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