【嵌入式】Windows10&Ubantu16.04&树莓派3B+安装opencv教程

目标：

• 在windows、ubuntu、树莓派系统中安装opencv2.4.x 或者opencv3.4.x，
• 在windows、ubuntu、树莓派3个系统下，依次编写一个图片特性处理代码程序。（要求同时显示原始图片和特效图片，并保存特效图片到文件中。）

（一）Windows10安装opencv3.4.1

1. 安装opencv3.4.1：官网下载Windows版
2. 配置系统环境变量:在path中添加以下路径：“D:\mydownload\opencv341\opencv\build\x64\vc15\bin”，然后重启电脑！
   
   （如果不添加path，运行项目时会遇见如下图情况；添加完path未重启也出现下图问题，切记重启！）
   
3. 基于VS2017写一个opencv调用灰度图片的项目：
   3.1 添加C++空项目Project1
   
   3.2 右键添加项test1.cpp
   
   3.3将debug调为X64，接下来都将在debug模式下进行配置
   
   （如果没注意这一步骤，会有如下图报错：）
   
   3.4 配置属性:(打开属性管理器：
   视图=》其他窗口=》属性管理器，在右侧栏出现属性管理器界面，点开，选择Debug x64右键“属性” )

3.5添加包含目录 、库目录、附加依赖项

• 包含目录：
  vc++目录=》包含目录=》选择编辑
  添加解压（安装）好的OpenCV路径，分别是include，include\opencv ，include\opencv2，建议三个都添加
  我的目录是（记得找到你的路径复制）：
  
  
• 添加库目录
  VC++目录=》库目录 解压（安装）好的OpenCV路径下
  我的是（记得找到你的路径复制）：
  
  

• 添加附加依赖项
  链接器=》输入=》附加依赖项 手动敲入 opencv_world341d.lib
  
  配置完成后如图：
  
  

5. 编写测试程序

• 同时显示两张图片：
  
• 并自动保存改变灰度后的图片到项目工程文件夹中：
  

源码

#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
	CvPoint center;
	double scale = -3;
	IplImage* image = cvLoadImage("d://myworkspace//VisualStudioProjects//lena.jpg");//引入图片位置
	argc == 2 ? cvLoadImage(argv[1]) : 0;
	cvShowImage("Image", image);
	if (!image) return -1; 	center = cvPoint(image->width / 2, image->height / 2);
	for (int i = 0; i < image->height; i++)
		for (int j = 0; j < image->width; j++) {
			double dx = (double)(j - center.x) / center.x;
			double dy = (double)(i - center.y) / center.y;
			double weight = exp((dx*dx + dy * dy)*scale);
			uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image, uchar, i, j * 3);
			ptr[0] = cvRound(ptr[0] * weight);
			ptr[1] = cvRound(ptr[1] * weight);
			ptr[2] = cvRound(ptr[2] * weight);
		}
	Mat src; Mat dst;
	src = cvarrToMat(image);
	cv::imwrite("test.png", src);
	cvNamedWindow("test", 1);  	imshow("test", src);
	cvWaitKey();
	return 0;
}

（二）ubantu16.04安装opencv-3.4.1

2.1 官网下载Sources版本（下载很慢，重复下载很多次才成功，需要耐心）

2.2 将下载文件复制到home目录下，进行解压配置：

进入命令行模式：

• 解压包

unzip opencv-3.4.1.zip

• 进入到解压后的文件包中

cd opencv-3.4.1

• 安装依赖库和cmake ，如果提醒需要apt-get update，那就先sudo su进入root权限，再sudo apt-get update，然后在执行下面命令

sudo apt-get install cmake  

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev libjasper-dev  

• 安装完cmake之后执行命令 ,创建编译文件夹

mkdir my_build_dir

• 进入文件夹进行配置

cd my_build_dir

• cmake一下

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

• 执行命令，漫长的编译过程

sudo make

下载完成：

• 执行命令

sudo make install

• sudo make install 执行完毕后OpenCV编译过程就结束了，接下来就需要配置一些OpenCV的编译环境首先将OpenCV的库添加到路径，从而可以让系统找到

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf 

执行此命令后打开的可能是一个空白的文件，不用管，只需要在文件末尾添加

/usr/local/lib  

• 保存回到命令行界面
• 执行如下命令使得刚才的配置路径生效

sudo ldconfig  

• 配置bash

sudo gedit /etc/bash.bashrc  

在最末尾添加

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig  
export PKG_CONFIG_PATH  

• 保存，执行如下命令使得配置生效

source /etc/bash.bashrc  

• 更新

sudo updatedb  

至此所有的配置都已经完成
2.3 Linux下编程：

• 在opencv-3.4.1下新建文件夹mytest

cd opencv-3.4.1

mkdir mytest

• 创建test.cpp

touch test.cpp

• 进入编程

sudo gedit  /test.cpp
#sudo vim /test.cpp
#根据自己配置编辑器进行编辑

编辑下面代码：
注意补全头文件;
其中图片路径直接放在home目录下；

源码：

#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
	CvPoint center;
    double scale = -3; 

	IplImage* image = cvLoadImage("lena.jpg");
	argc == 2? cvLoadImage(argv[1]) : 0;
	
	cvShowImage("Image", image);
	
	
	if (!image) return -1; 	center = cvPoint(image->width / 2, image->height / 2);
	for (int i = 0;i<image->height;i++)
		for (int j = 0;j<image->width;j++) {
			double dx = (double)(j - center.x) / center.x;
			double dy = (double)(i - center.y) / center.y;
			double weight = exp((dx*dx + dy*dy)*scale);
			uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image, uchar, i, j * 3);
			ptr[0] = cvRound(ptr[0] * weight);
			ptr[1] = cvRound(ptr[1] * weight);
			ptr[2] = cvRound(ptr[2] * weight);
		}

	Mat src;Mat dst;
	src = cvarrToMat(image);
	cv::imwrite("test.png", src);

    cvNamedWindow("test",1);  	imshow("test", src);
	 cvWaitKey();
	 return 0;
}

• 保存并编译：

gcc test.cpp -o test `pkg-config --cflags --libs opencv`

gcc编译器：gcc +文件名+ -o+输出文件流名称 +` 支持包

• 运行

./test

（三）树莓派3B+下安装opencv3.4.1（与第二步骤类似）

• 软件源更新

sudo apt-get update

• 所有软件更新

sudo apt-get upgrade

• 树莓派固件更新

sudo rpi-update

• 安装构建opencv的相关工具

sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config

• 安装 jpeg 格式图像工具包

sudo apt-get install libjpeg8-dev

• 安装 tif 格式图像工具包

sudo apt-get install libtiff5-dev

• 安装 jasper 图像工具包

sudo apt-get install libjasper-dev

• 安装 png 图像工具包

sudo apt-get install libpng12-dev

• 安装视频 I/O 包，最后一个4后边是字母 “L”的小写

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

• 安装gtk2.0，这一步对应前边最好用清华的源，不然下载容易出错！

sudo apt-get install libgtk2.0-dev

• 优化函数包

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

• 下载opencv源码

wget -O opencv-3.4.1.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.4.1.zip

• 解压opencv源码

unzip opencv-3.4.1.zip

• 下载opencv_contrib源码

 wget -O opencv_contrib-3.4.1.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.4.1.zip

• 解压opencv_contrib源码

unzip opencv_contrib-3.4.1.zip

• 找到下载的文件夹，可以右键选择终端打开，也可以直接在终端下输入命令

cd opencv-3.4.1

• 新建一个名为release文件夹

mkdir release

• 进入此文件夹

cd release

• 设置cmake编译参数(仔细一点，别敲错哦~)

sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.4.1/modules \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

• 下面开始正式编译，这一步过程比较长(大概4个小时)，不要动树莓派，不要断电，注意散热

sudo make

(4个小时/单线程；网上有多线程的方法安装，自行了解！不过树莓派3b+运行能力不如我们笔记本，多线程也容易崩，不推荐多线程吧~)

• 下边进行编译安装，这一步时间不算太长，耐心等待

sudo make install

• 最后更新动态链接库(第二个单词首字母是小写L)

sudo ldconfig

这里opencv就编译安装完成了！

3.3编写程序：(与linux一致要注意头文件opencv2/opencv)
3.3.1基于 C++ 编程（编写步骤与上述2.3类似）
创建opencv_test.cpp文件

编译：（lena.jpg与opencv_test.cpp处于同一目录下）

g++ opencv_test1.cpp -o opencv_test1 -L/usr/local/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -loencv_imgcodecs

运行：

./opencv_test

3.3.2基于Python编程

• 安装python，树莓派已安装：
  
• 在/home/pi/opencv_test/test1_lena目录下新建lena.py

一定加上“.py”系统会默认为python文件

• 双击打开lena.py文件添加代码

源码

import cv2 as cv
import math
src=cv.imread('lena.jpg')
cv.imshow('lena', src)
scale=-3
cv.namedWindow('lena_huidu', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
s=src.shape
for i in range(s[1]):
       for j in range(s[0]):
            dx=(j-s[0]/2)/(s[0]/2)
            dy=(i-s[1]/2)/(s[1]/2)
            weight=math.exp((dx*dx+dy*dy)*scale)
            ptr = src[j,i]
            ptr[0] =ptr[0]*weight
            ptr[1] = ptr[1]*weight
            ptr[2] = ptr[2]*weight
cv.imshow('lena_huidu', src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

• 运行

lena.jpg和lena.py文件放在同一文件夹下

大功告成！