在Linux系统(Ubuntu)下安装OpenCV以及相关操作

目录

一、安装OpenCV

（一）、认识 OpenCV

（二）、资源包下载及安装

二、配置环境

三、操作实例

（一）、图片实例操作

（二）、视频实例操作

四、总结

五、参考文献

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一、安装OpenCV

（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）、资源包下载及安装

1.安装cmake

首先在虚拟机中打开终端命令行，输入以下代码安装cmake：

sudo apt-get install cmake

 再依次输入以下代码进行依赖环境的安装：

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

2.打开虚拟机浏览器，输入OpenCV国内快速下载地址进行安装包的下载：OpenCV/opencv_contrib国内快速下载 | 绕云技术笔记

3.选择下载好的压缩包，将压缩包解压到想要放的文件夹中 （演示版本号为3.415）

 3.先打开已解压的文件夹，再点击鼠标右键打开终端命令行，然后输入mkdir build构建一个build文件，输入cd build打开build文件夹，输入以下代码进行安装：

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

 4.输入以下代码进行编译（可以使用sudo make -j 8 、sudo make -j4 、sudo make）：

-j8 表示使用 8个线程进行编译

sudo make -j8

注：这里所需要的时间较长，耐心等待，如果出现虚拟机卡死的情况，关闭虚拟机，在重新操作即可。 

 5.输入以下代码进行安装

sudo make install

二、配置环境

用gedit打开/etc/ld.so.conf

sudo gedit /etc/ld.so.conf

在文件中加上一行 include /usr/loacal/lib，其中/user/loacal是opencv安装路径也就是makefile中指定的安装路径

运行sudo ldconfig

sudo gedit /etc/bash.bashrc 

修改bash.bashrc文件，在文件末尾加入：
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH  

 然后再输入：

source /etc/bash.bashrc

 输入以下代码进行检验：

pkg-config opencv --modversion

 如下图所示，则成功

 

三、操作实例

（一）、图片实例操作

1.编写代码

首先创建一个文件夹用于存放代码，然后在这个文件夹中创建一个test1.cpp

gedit test1.cpp

输入以下代码：

#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
	CvPoint center;
    double scale = -3; 
 
	IplImage* image = cvLoadImage("你的图片名.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;
}

2.编译文件

输入以下代码，得到了可执行文件test1

g++ test1.cpp -o test1 `pkg-config --cflags --libs opencv`

 注：gcc编译器：gcc + 文件名 + -o + 输出文件流名称 +` 支持包  

 在同一文件夹下准备一张图片，文件名为：myp.jpg 

3.输出结果

输入以下代码，发现在文件夹内新生成了一张test.png 

./test1

 

发现在文件夹内新生成了一张test.png 

（二）、视频实例操作

1.虚拟机获取摄像头权限

使用快捷键 Win + R ，输入 services.msc ，并回车

找到 VMware USB Arbitration S… 服务，确保启动了

点击 “ 虚拟机 ” ，然后点击 “ 设置(S)… ” 

 选择 “ USB控制器 ” ，将 “ USB兼容性 ” 设置为 “ USB 3.0 ” ，并点击确定

 

选择 “ 虚拟机 ” ，再选择 “ 可移动设备 ” ，再选择 “ Quanta USB2.0 VGA UVC WebCam ” ，最后点击 “ 连接 ” ，再弹出的窗口内点击 “ 确定 ”  

虚拟机右下角摄像头图标有个小绿点，则连接成功 

2.打开摄像头显示处理视频

2.1在文件夹中创建一个文件test2.cpp

#include 
using namespace cv;
int main()
{
	//从摄像头读取视频
	VideoCapture capture("myv.avi");
	//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;
}

代码讲解：

如果语句：VideoCapture capture(0)，后面的参数设置为 0 ，则从摄像头读取视频并循环显示每一帧；如果设置为一个视频的文件名，比如：man.mp4 ，则会将视频读取并循环显示每一帧。
while 循环体中的 Mat 数据结构其实是一个点阵，对应图像上的每一个点，点的集合形成了一帧图像，有关 Mat 详解请看：OpenCV中Mat数据结构
语句：waitKey(30) ，中的参数单位是 ms 毫秒，也就是每一帧间隔 30 ms ，该语句时不能删除的，否则会执行错误，无法播放视频或录制视频。

 如果要求打开你硬盘上一个视频文件来播放，第5行代码应修改为：

VideoCapture capture("xxxx.mp4");       //已上传的文件名

 在第6行的while循环中Mat是一个类，由两部分数据组成：矩阵头（包括矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息）和一个指向所有像素值的矩阵（根据所选存储方法不同，矩阵可以是不同的维数）的指针。

waitkey这个命令控制着imshow的持续时间，当imshow之后不跟waitkey时，相当于没有给imshow提供时间展示图像，就只有一个空窗口一闪而过，所以必须加waitkey。
2.2编译 test2.cpp 文件

g++ test2.cpp -o test2 `pkg-config --cflags --libs opencv`

2.3 运行程序输出结果

./test2

四、总结

       在本次实验中，我深入了解认识了OpenCV，知晓了其相关作用及操作流程，学会了运用OpenCV对图片以及视频进行相关操作处理，明白了如何在Linux系统上安装OpenCV，在此期间也遇到了许多问题，最终通过查找资料得以解决。
 

五、参考文献

OpenCV - 搜狗科学百科

Ubuntu18.04下OpenCV3.4.11的安装及使用示例_ssj925319的博客-CSDN博客

基于Ubuntu安装opencv以及相关操作_Lc-Yusheng的博客-CSDN博客