gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例

目录

  • 一、用gcc生成静态库和动态库
    • (一)hello示例使用库
      • 1.准备过程
      • 2.静态库使用
      • 3.动态库的使用
      • 4.静态库与动态库比较
    • (二)示例1使用库
  • 二.opencv安装以及使用
    • (一)认识opencv
    • (二)安装opencv
    • (三)使用示例---图片
    • (四)使用示例---视频
    • (五)录制视频
  • 三.总结
  • 四.参考资料

一、用gcc生成静态库和动态库

函数库分为静态库和动态库

静态库:在程序编译时会被连接到目标代码中,程序运行是则不需要静态库的存在
动态库:在程序编译时不会被连接到目标代码中,而是程序运行时载入的。
两者区别:前者是编译连接的,后者是程序运行载入的

(一)hello示例使用库

1.准备过程

创建以下文件并编写,代码如下

hello.h

#ifndef HELLO_H
#define HELLO_H
void hello(const char *name);
#endif//HELLO_H

hello.c

#include
void hello(const char *name)
{
	printf("Hello %s\n",name);
}

main.c

#include"hello.h"
int main()
{
	hello("everyone");
	return 0;
}

通过gcc编译得到.o文件
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第1张图片

2.静态库使用

(1)创建静态库
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第2张图片
(2)程序中使用静态库
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第3张图片
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第4张图片
(3)验证静态库的特点
在删掉静态库的情况下,运行可执行文件,发现程序仍旧正常运行,表明静态库跟程序执行没有联系。同时,也表明静态库是在程序编译的时候被连接到代码中的。
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第5张图片

3.动态库的使用

(1)创建动态库
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第6张图片
(2)在程序中执行动态库
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第7张图片
再运行可执行文件hello,会出现错误,问题的解决方法:将libmyhello.so复制到目录/usr/lib中。由于运行时,是在/usr/lib中找库文件的。

4.静态库与动态库比较

gcc编译得到.o文件 gcc -c hello.c
创建静态库 ar -crv libmyhello.a hello.o
创建动态库 gcc -shared -fPIC -o libmyhello.so hello.o
使用库生成可执行文件 gcc -o hello main.c -L. -lmyhello
执行可执行文件 ./hello

(二)示例1使用库

创建并编写一下文件
A1.c

#include
void print1(int arg)
{
	printf("A1 print arg:%d\n",arg);
}

A2.c

#include
void print2(char *arg)
{
	printf("A2 printf arg:%s\n",arg);
}

A.h

#ifndef A_H
#define A_H
void print1(int);
void print2(char *);
#endif

test.c

#include
#include"A.h"
int main()
{
	print1(1);
	print2("test");
	exit(0);
}

操作如下
1.程序中使用静态库
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第8张图片
2.动态库的使用

gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第9张图片

二.opencv安装以及使用

(一)认识opencv

开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。
OpenCV的应用领域包括:

2D和3D功能工具包
运动估计
面部识别系统
手势识别
人机交互
移动机器人
动作理解
物体识别
分割和识别
实体影像立体视觉:来自两个摄像机的深度感知
运动中的结构(SFM)
运动跟踪
增强现实
为了支持上述一些领域,OpenCV包括一个统计机器学习库,其中包含:

提升(Boosting)
决策树学习
梯度提升树
期望最大化算法
k最近邻算法
朴素贝叶斯分类器
人工神经网络
随机森林
支持向量机(SVM)
深层神经网络(DNN)

(二)安装opencv

下载opencv3.4.11 数据包
国内下载网址:https://www.bzblog.online/wordpress/index.php/2020/03/09/opencvdownload/
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第10张图片

接下来把opencv-3.4.11.zip复制到home文件夹下,在解压缩
(1)输入:unzip opencv-3.4.11.zip
(2)进入解压下的文件下:opencv-3.4.11 在终端输入cd opencv-3.4.11
(3)输入:sudo su
sudo apt-get update
(4)输入:sudo apt-get install cmake
(5)输入:sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev libjasper-dev
(6)输入:mkdir build
(7)输入:cd build
(8)输入:cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local …
cmake …
(9)输入:sudo make
(10)输入:sudo make install
(11)输入:sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
(12)输入:sudo ldconfig
(13)配置 bash ,修改 bash.bashrc 文件,输入 :sudo gedit /etc/bash.bashrc,在文件末加入:PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH ,保存退出
(14)输入:source /etc/bash.bashrc
(15)输入:sudo updatedb
(16)输入pkg-config --modversion opencv,查看版本信息

安装成功!

(三)使用示例—图片

创建一个文件夹命名code,进入文件夹
打开终端,创建一个test1.cpp并编写,代码如下:

#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;iheight;i++)
		for (int j = 0;jwidth;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;
}

编译文件:g++ test1.cpp -o test1 pkg-config --cflags --libs opencv
接下来在同一文件放一张图片命名为:lena.jpg
执行命令:./test1

就可以看到两张图片不一样的呈现效果了
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第11张图片
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第12张图片

(四)使用示例—视频

首先的在虚拟机上获取摄像头权限,不同虚拟机方法不同。
接下来,播放视频
创建一个test2.cpp文件,输入代码:

#include 
using namespace cv;
int main()
{
	//从摄像头读取视频
	VideoCapture capture("man.mp4");
	//循环显示每一帧
	while(1){
		Mat frame;//定义一个Mat变量,用于存储每一帧的图像
		capture >> frame;//读取当前帧
		if(frame.empty())//播放完毕,退出
			break;
		imshow("读取视频帧",frame);//显示当前帧
		waitKey(30);//掩饰30ms
	}
	system("pause");
	return 0;
}

在文件夹放入一个视频命名为man.mp4
编译test2.cpp,输入:g++ test2.cpp -o test2 pkg-config --cflags --libs opencv
输出结果:./test2
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第13张图片

(五)录制视频

创建一个test3.cpp,输入代码:

/*********************************************************************
打开电脑摄像头,空格控制视频录制,ESC退出并保存视频RecordVideo.avi
*********************************************************************/
#include
#include 
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	//打开电脑摄像头
	VideoCapture cap(0);
	if (!cap.isOpened())
	{
		cout << "error" << endl;
		waitKey(0);
		return 0;
	}

	//获得cap的分辨率
	int w = static_cast(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH));
	int h = static_cast(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
	Size videoSize(w, h);
	VideoWriter writer("RecordVideo.avi", CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'), 25, videoSize);
	
	Mat frame;
	int key;//记录键盘按键
	char startOrStop = 1;//0  开始录制视频; 1 结束录制视频
	char flag = 0;//正在录制标志 0-不在录制; 1-正在录制

	while (1)
	{
		cap >> frame;
		key = waitKey(100);
		if (key == 32)//按下空格开始录制、暂停录制   可以来回切换
		{
			startOrStop = 1 - startOrStop;
			if (startOrStop == 0)
			{
				flag = 1;
			}
		}
		if (key == 27)//按下ESC退出整个程序,保存视频文件到磁盘
		{
			break;
		}

		if (startOrStop == 0 && flag==1)
		{
			writer << frame;
			cout << "recording" << endl;
		}
		else if (startOrStop == 1)
		{
			flag = 0;
			cout << "end recording" << endl;
			
		}
		imshow("picture", frame);
	}
	cap.release();
	writer.release();
	destroyAllWindows();
	return 0;
}

编译文件:g++ test3.cpp -o test3 pkg-config --cflags --libs opencv

输出结果:./test3
gcc生成静态库.a和动态库.a以及Ubuntu18.04下opencv3.4.11安装及示例_第14张图片

三.总结

通过静态库和动态库的比较与练习,能够区分两者的区别。安装opencv是要耐心,在opencv中我们接触到了摄像监控等,还可以用到人脸识别等。

四.参考资料

1.https://blog.csdn.net/qq_43279579/article/details/109026927
2.https://blog.csdn.net/ssj925319/article/details/109231145

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