树莓派学习笔记——apt方式安装opencv

0.前言

    本文介绍如何在树莓派中通过apt方式安装opencv，并通过一个简单的例子说明如何使用opencv。相比于源代码方式安装opencv，通过apt方式安装过程步骤简单些，消耗的时间也少一些。通过apt方式安装没有自动生成opencv.pc文件，所以在编写makefile文件时不能直接使用pkg-config工具，而需要逐个指定 opencv_core、 opencv_imgproc等 动态链接库。

    【相关博文】

    【 树莓派学习笔记—— 源代码方式安装opencv】

    更多内容请参考——【 树莓派学习笔记——索引博文】

1.安装opencv

    开始之前进行必要的更新工作。

sudo apt-get update

    安装opencv。

sudo apt-get install libcv-dev

    安装过程比较缓慢，请耐心等待。

    安装完成之后，opencv相关的头文件被安装到/usr/lib目录中， 该目录是linux默认头文件查找路径。opencv的相关动态链接库被安装到 /usr/lib目录中。这些动态链接库包括：

【opencv_calib3d】——相机校准和三维重建

【opencv_core】——核心模块，绘图和其他辅助功能

【opencv_features2d】——二维特征检测

【opencv_flann】——快速最邻近搜索

【opencv_highgui】——GUI用户界面

【opencv_imgproc】——图像处理

【opencv_legacy】——废弃部分

【opencv_ml】——机器学习模块

【opencv_objdetect】——目标检测模块

【opencv_ocl】——运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块

【opencv_video】——视频分析组件

    

2.简单示例

【C++】——通过代码载入一张图片，通过opencv把彩色图片转换为黑白图片，并把原图和转换后的图片输出到屏幕中。

#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
int main (int argc, char **argv)
{
    Mat image, image_gray;
    image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR );
    if (argc != 2 || !image.data) {
        cout << "No image data\n";
        return -1;
    }
   
    cvtColor(image, image_gray, CV_RGB2GRAY);
    namedWindow("image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow("image gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
   
    imshow("image", image);
    imshow("image gray", image_gray);
   
    waitKey(0);
    return 0;
}

【makefile】

CC = g++
# 可执行文件
TARGET = test
# C文件
SRCS = test.cpp
# 目标文件
OBJS = $(SRCS:.cpp=.o)
# 库文件
DLIBS = -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui
# 链接为可执行文件
$(TARGET):$(OBJS)
 $(CC) -o $@ $^ $(DLIBS)
clean:
 rm -rf $(TARGET) $(OBJS)
# 编译规则 $@代表目标文件 $< 代表第一个依赖文件
%.o:%.cpp
 $(CC) -o $@ -c $<

【简单说明】

DLIBS = -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui

示例中使用了opencv中的 核心部分、图像处理部分和GUI部分，所以依次增加 opencv_core、opencv_imgproc、opencv_highgui动态链接库。该部分和 和【 树莓派学习笔记——源代码方式安装opencv 】中的示例稍有不同，前文中的makefile使用 LIBS = $(shell pkg-config --libs opencv)引入所有的opencv动态链接库，此处手动指定相关库按需链接。

【编译】

make

【执行】

./test raspberry.jpg

可执行文件test和raspberry.jpg应在同一个目录中。 运行结果如下图所示，说明opencv得以正常运行。

图1 运行结果

3.总结

    通过源代码方式安装opencv更加方便，安装时间也更短。