Raspberry pi 配置OpenCV环境

鉴于Raspberry pi自带摄像头，故可以方便得应用于计算机视觉相关领域，这里对于OpenCV的环境配置进行介绍。

—————————目前，Rasbian已包含2.3和2.4版本的OpenCV二进制发行包，我们不用再自己编译了——————————

sudo apt-get install libcv-dev
sudo apt-get install libopencv-dev

下面的包含上面的，但比上面的大25M，多包含了
libcvaux-dev libhighgui-dev libopencv-contrib-dev libopencv-photo-dev libopencv-stitching-dev libopencv-ts-dev libopencv-videostab-dev

1.安装OpenCV依赖库

OpenCV依赖于众多库，好在Debian已有二进制包发行，我们只需要执行以下命令安装即可

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
sudo apt-get install pkg-config
sudo apt-get install python-dev python-numpy
sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev 

——————-注释的分割线————————
libunicap2 libunicap2-dev

可以看到，以上包大部分是图像、视频解码器的相关库

2.下载并解压OpenCV

可以通过以下命令下载老版本的OpenCV

wget http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/2.3.1/OpenCV-2.3.1a.tar.bz2

然后解压缩

tar -xvjpf OpenCV-2.3.1a.tar.bz2

删除原压缩包

rm OpenCV-2.3.1a.tar.bz2

建立编译目录

cd OpenCV-2.3.1/
mkdir build
cd build

3.编译OpenCV

通过以下命令配置CMake文件

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE  -D BUILD_EXAMPLES=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

其中，-D CMAKE_INSTALL_PREFIX用来指定安装目录，省略之后则安装到默认的 /usr 目录

或者，你可以直接使用CMake的图像界面。。。。。

cmake-gui ..

正式编译

make j4


一般推荐编译线程数与CPU核数量相同

经过漫长的等待(数小时)，编译完成，安装

sudo make install

安装完成后，建议执行

sudo ldconfig

更新动态链接库列表

还可执行

pkg-config opencv --cflag --libs

验证编译链接参数。若提示找不到，则需要编辑

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

在其中添加
/usr/lib等

4.运行OpenCV Demo

在这个目录内有C语言Demo

cd ~/opencv/OpenCV-2.3.1/build/bin

其中，这些不需要摄像头

convexhull
kmeans
drawing

此外还可执行Python Demo

python ./minarea.py
python ./delaunay.py
python ./drawing.py

5.配置Raspberry pi专用摄像头

Raspberry pi的摄像头不能使用OpenCV自身的摄像头打开程序，而应该使用如下示例代码

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include "raspicam_cv.h"

using namespace std;

void processCommandLine ( int argc,char **argv,raspicam::RaspiCam_Cv &Camera ) {
    Camera.set ( CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,  getParamVal ( "-w",argc,argv,1280 ) );
    Camera.set ( CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, getParamVal ( "-h",argc,argv,960 ) );
    Camera.set ( CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS,getParamVal ( "-br",argc,argv,50 ) );
    Camera.set ( CV_CAP_PROP_CONTRAST ,getParamVal ( "-co",argc,argv,50 ) );
    Camera.set ( CV_CAP_PROP_SATURATION, getParamVal ( "-sa",argc,argv,50 ) );
    Camera.set ( CV_CAP_PROP_GAIN, getParamVal ( "-g",argc,argv ,50 ) );
    if ( findParam ( "-gr",argc,argv ) !=-1 )
        Camera.set ( CV_CAP_PROP_FORMAT, CV_8UC1 );
    if ( findParam ( "-test_speed",argc,argv ) !=-1 )
        doTestSpeedOnly=true;
    if ( findParam ( "-ss",argc,argv ) !=-1 )
        Camera.set ( CV_CAP_PROP_EXPOSURE, getParamVal ( "-ss",argc,argv )  );
}

int main ( int argc,char **argv ) {
    raspicam::RaspiCam_Cv Camera;
    processCommandLine ( argc,argv,Camera );
    if ( !Camera.open() ) {
        cerr<<"Error opening camera"<return -1;
    }
    cout<<"Connected to camera ="<int nCount=100;

    for ( int i=0; iif ( i%5==0 )     
            cout<<"\r capturing ..."<"/"<std::flush;
            if ( i%30==0 && i!=0 ) {
                //save image
                std::stringstream fn;
                fn<<"image"<".ppm";
                cv::imwrite ( fn.str(),image );
            }
    }
    Camera.release();

}