静态库和动态库&gcc编译&opencv

目录

一、gcc生成动态库和静态库

1:编辑生成例子程序 hello.h、hello.c

 2:将 hello.c 编译成.o 文件

3:由.o 文件创建静态库并使用

静态库的特点:

4:由.o文件生成动态库并使用动态库

二、实例

实例1:

实例2

三、opencv的安装和应用

1、安装

2、配置环境

三、应用——图片

四、视频使用实例

 三、总结


实验要求:

一.  学习并掌握可执行程序的编译、组装过程。学习任务如下:

1)阅读、理解和学习材料“用gcc生成静态库和动态库.pdf”和“静态库.a与.so库文件的生成与使用.pdf”,请在Linux系统(Ubuntu)下如实仿做一遍。

2)在第一次作业的程序代码基础进行改编,除了x2x函数之外,再扩展写一个x2y函数(功能自定),main函数代码将调用x2x和x2y ;将这3个函数分别写成单独的3个 .c文件,并用gcc分别编译为3个.o 目标文件;将x2x、x2y目标文件用 ar工具生成1个 .a 静态库文件, 然后用 gcc将 main函数的目标文件与此静态库文件进行链接,生成最终的可执行程序,记录文件的大小。

3)将x2x、x2y目标文件用 ar工具生成1个 .so 动态库文件, 然后用 gcc将 main函数的目标文件与此动态库文件进行链接,生成最终的可执行程序,记录文件的大小,并与之前做对比。

二. Gcc不是一个人在战斗。请说明gcc编译工具集中各软件的用途,了解EFF文件格式。学习任务如下:

阅读、理解和学习材料“Linux GCC常用命令.pdf”和“GCC编译器背后的故事.pdf”,如实仿做一遍。 

三. 每一个程序背后都站着一堆优秀的代码库。通过学习opencv图像库编程,了解如何借助第三方库函数完成一个综合程序设计。“学了opencv,妈妈再不担忧你不会图像编程啦!”。

    在Ubuntu16/18系统下练习编译、安装著名的C/C++图像处理开源软件库 Opencv3.x 。安装成功后:

1. 编写一个打开图片进行特效显示的代码 test1.cpp(见opencv编程参考资料 );

  注意gcc编译命令:  gcc  test1.cpp  -o  test1  `pkg-config --cflags --libs opencv`

  请解释这条编译命令,它是如何获得opencv头文件、链接lib库文件的路径的?

一、gcc生成动态库和静态库

1:编辑生成例子程序 hello.h、hello.c

(1)、创建一个目录保存文件并编写代码

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第1张图片

(2):代码:

hello.h:

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

 hell0.c:

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

 main.c:

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

 2:将 hello.c 编译成.o 文件

无论静态库,还是动态库,都是由.o 文件创建的。因此,我们必须将源程序 hello.c 通过 g cc 先编译成.o 文件。

3:由.o 文件创建静态库并使用

静态库文件名的命名规范是以 lib 为前缀,紧接着跟静态库名,扩展名为.a。在创建和使用静态库时, 需要注意这点。创建静态库用 ar 命令。在系统提示符下键入以下命令将创建静态库文件 libmyhello.a。

# ar -crv libmyhello.a hello.o

使用静态库:

gcc main.c libmyhello.a -o hello

 

还可以:

先生成 main.o: gcc -c main.c 再生成可执行文件: gcc -o hello main.o

 

删除libmyhello.a(静态库文件)发现公用函数可以连接到了文件hello中了

 静态库和动态库&gcc编译&opencv_第2张图片

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。 

4:由.o文件生成动态库并使用动态库

        动态库文件名命名规范和静态库文件名命名规范类似,也是在动态库名增加前缀 lib,但其 文件扩展名为.so。

gcc -shared -fPIC -o libmyhello.so hello.o (命令中的-o一定不能够被省略)

(或 #gcc main.c libmyhello.so -o hello 不会出错(没有 libmyhello.so 的话,会出错),但是 接下./hello来./hello 会提示出错,因为虽然连接时用的是当前目录的动态库,但是运行时,是到 /usr/lib 中找库文件的,将文件 libmyhello.so 复制到目录/usr/lib 中就 行了)

使用静态库:

 ./hello 会发现错误

 解决方法如下:
是找不到动态库文件 libmyhello.so。程序在运行时, 会在/usr/lib 和/lib 等目录中查找需要的动态库文件。若找到,则载入动态库,否则将提 示类似上述错误而终止程序运行。我们将文件 libmyhello.so 复制到目录/usr/lib下就可以了

mv libmyhello.so /usr/lib

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第3张图片

在运行: 静态库和动态库两者比较:

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,当静态库和动态库同时存在的时候,程序会优先使用动态库。

二、实例

实例1:

代码:

sub1.c

float x2x(int a,int b)
{
	float c=0;
	c=a+b;
	return c;
}

 sub2.c

float x2y(int a,int b)
{
	float c=0;
	c=a/b;
	return c;
}

 sub.h

#ifndef SUB_H
#define SUB_H
float x2x(int a,int b);
float x2y(int a,int b);
#endif

main.c

#include
#include"sub.h"
void main()
{
	int a,b;
	printf("Please input the value of a:");
	scanf("%d",&a);
	printf("Please input the value of b:");
	scanf("%d",&b);
	printf("a+b=%.2f\n",x2x(a,b));
	printf("a/b=%.2f\n",x2y(a,b));
}

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第4张图片

gcc -c sub1.c sub2.c:

静态库使用:

ar crv libsub.a sub1.o sub2.o(.o不能不写,不然会出错误)

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第5张图片

 动态库的使用:

gcc -shared -fPIC -o libsub.so sub1.o sub2.o


gcc -o main main.c libsub.so

 

出错了是因为在/usr/lib/里找不到该执行文件

在输入:sudo mv libsub.so /usr/lib,在输入./main即可运行该可执行文件

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第6张图片

两者比较:

静态库:

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第7张图片

 动态库:

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第8张图片

 两者比较发现,静态库要比动态库小得多

实例2

代码:

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);
}

如图所示:静态库和动态库&gcc编译&opencv_第9张图片

 静态库:

ar crv libfile.a A1.o A2.o

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第10张图片

 gcc -o test test.c libfile.a

错误解决方式:将test.c中的exit(0)修改为return 0

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第11张图片

 动态库:

gcc -shared -fPIC -o libfile.so A1.o A2.o
gcc -o test test.c libfile.so

会出现错误;解决办法是将.so文件移动到/usr/lib之下:sudo mv libfile.so /usr/lib
 

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第12张图片

三、opencv的安装和应用

1、安装

下载安装包:OpenCV/opencv_contrib国内快速下载 | 绕云技术笔记

下载好之后将安装包复制在home(即主菜单)下之后在进行解压:

unzip opencv-3.4.11.zip

在使用cmake安装opencv:

首先进入解压后的文件夹:

opencv-3.4.11

再进入 root 用户,并更新一下。

sudo su


sudo apt-get update
 

接着再执行这条命令安装 cmake :

 sudo apt-get install cmake

复制下面这条命令,安装依赖库:

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

再创建 build 文件夹:

mkdir build

然后进入我们创建的文件夹:build

cd build 

使用 cmake 编译参数,或者使用第二条默认参数,都可以的。

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

使用 make 创建编译:

仍然是在 build 文件夹下进行。

sudo make

 单线程编译:sudo make ,这会等待比较长的时间,如果你想更快编译完,可以使用命令:sudo make -j4 ,而 -j4 表示使用 4 个线程进行编译。

安装:

 sudo make install

 安装过程中没有报错,即可安装完成。

2、配置环境

修改 opencv.conf 文件,打开后的文件是空的,添加 opencv 库的安装路径:/usr/local/lib

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

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第13张图片保存后会看到之前的警告信息,不用担心,正常情况。

然后更新系统共享链接库

sudo ldconfig 

配置 bash ,修改 bash.bashrc 文件 

sudo gedit /etc/bash.bashrc

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第14张图片

在文件末尾加入: 

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

 静态库和动态库&gcc编译&opencv_第15张图片

 保存退出,然后执行如下命令使得配置生效

source /etc/bash.bashrc

在更新一下

sudo updatedb

接下来查看 opencv 的版本信息

pkg-config --modversion opencv

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第16张图片

 如图,opencv安装完成

三、应用——图片

1: cd opencv-3.4.1

2:mkdir mytest

选择一张图片直接放到home目录下,并命名为“1.png”

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第17张图片

并移动至opencv-3.4.1文件夹中

创建test.cpp

touch test.cpp
sudo gedit  /test.cpp

在gedit文本编辑器内写入代码:

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

	IplImage* image = cvLoadImage("juzizhou.JGP");//切记图片命名要与程序中的命名相同包括大小写
	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;
}

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第18张图片 

 修改图片名字并保存退出

编译:g++ /test.cpp -o test `pkg-config --cflags --libs opencv`

解释
编译cpp文件用g++ test.c -o test 编译生成可执行文件
pkg-config:
1、检查库的版本号,避免连接错误版本的库文件
2、获取编译预处理参数,如宏定义、头文件位置
3、获得链接参数,如库及以来的其它库位置,文件名及其它一些连接参数
4、自动加入所以来的其他库位置
而-cflags是用来指定程序再编译时需要的头文件所在目录
-libs是指定程序再链接时所需要的动态链接库的目录
以此来获取opencv的头文件与库文件
 

 输入./test

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第19张图片

请解释这条编译命令,它是如何获得opencv头文件、链接lib库文件的路径的?
答:pkg-config --cflags --libs opencv 是向程序提供相应库的路径信息,然后将输出的字符串作为结果给前面的可执行文件

四、视频使用实例

 

使用快捷键 Win + R ,输入 services.msc ,并回车。

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第20张图片
找到 VMware USB Arbitration S… 服务,确保启动了。

 静态库和动态库&gcc编译&opencv_第21张图片

 


点击 “ 虚拟机 ” ,然后点击 “ 设置(S)… ”。

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第22张图片
选择 “ USB控制器 ” ,将 “ USB兼容性 ” 设置为 “ USB 3.0 ” ,并点击确定。
静态库和动态库&gcc编译&opencv_第23张图片

选择 “ 虚拟机 ” ,再选择 “ 可移动设备 ” ,再选择 “ Realtek ” ,最后点击 “ 连接 ” ,再弹出的窗口内点击 “ 确定 ” 。

静态库和动态库&gcc编译&opencv_第24张图片

 

 虚拟机右下角这个摄像头图标有个小绿点,则连接成功。

2、播放视频 

创建一个 test2.cpp 文件并编译

gedit test2.cpp

代码:

#include 
using namespace cv;

int main()
{
	//从摄像头读取视频
	VideoCapture capture("K.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;
}


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:shiping.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。
 

然后编译:

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

输出结果:

./test2

如果要求打开你硬盘上一个视频文件来播放,请问以上示例代码第7行代码如何修改?
答:改成VideoCapture capture(“视频名.mp4”);

在示例代码1第9行的while循环中,Mat是一个什么数据结构? 为什么一定要加一句waitKey延时代码,删除它行不行?
答:Mat是一个数组;waitkey的作用就是一个延时函数,让界面持续一段时间出现,不然界面出现一下就会消失。

3)示例代码1代码会在while循环中一直运行,你如果试图用鼠标关闭图像显示窗口,会发现始终关不掉。需要用键盘Ctrl+C 强制中断程序,非常不友好。如何改进?
答:可以设置一个标志flag,编写一个if语句插入到while循环中,当flag等于某一个数时,break结束循环。
 

 三、总结

        在这次的实验过程中遇到了很多的问题,有的在网络上找到解决方法,有的现在都还没有解决掉,但是也在这个过程中学到了很多的东西,由对于静态库和动态库的深入了解,还有对于opencv对图片和视频文件的编程处理也有了一些了解。

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