将opencv库链接到文件夹camera下所有的文件，cmakelists应该如何编写

您可以使用以下方式编写CMakeLists.txt文件以链接OpenCV库到camera文件夹中的所有文件：

cmake_minimum_required(VERSION 3.0)
project(Camera)

# 寻找OpenCV库
find_package(OpenCV REQUIRED)

# 添加可执行文件
add_executable(Camera main.cpp)

# 链接OpenCV库
target_link_libraries(Camera ${OpenCV_LIBS})

将以上内容保存为CMakeLists.txt，并将其放置在camera文件夹的顶层目录中。然后，在camera文件夹中打开终端，并执行以下命令来构建项目：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

这将生成名为Camera的可执行文件，并将OpenCV库链接到该文件中。如果您的代码文件名不是"main.cpp"，请相应地修改CMakeLists.txt文件中的`add_executable(Camera main.cpp)`行。

相关问题

vscode使用opencv_contrib

### 回答1：
在VSCode中使用opencv_contrib主要需要进行以下步骤：

1. 安装VSCode：首先需要下载并安装VSCode，可以从官方网站下载对应操作系统的安装包，然后按照安装向导进行安装。

2. 安装Python扩展：在VSCode中安装Python扩展，可以通过在扩展面板中搜索Python并点击安装来安装。

3. 创建Python项目：在VSCode中创建一个新的Python项目，可以使用菜单栏的File → New File或者使用快捷键Ctrl+N。

4. 安装opencv_contrib：在项目文件夹下，打开终端并使用pip命令安装opencv_contrib库。可以使用以下命令安装：

   pip install opencv-contrib-python

5. 导入库和使用：在Python代码中导入opencv_contrib库并使用其中的函数。例如，可以使用以下代码导入并使用cv2模块中的函数：

   import cv2

现在你可以使用opencv_contrib库中的函数进行图像处理、计算机视觉等操作了。

6. 运行代码：在VSCode中按下F5键或者使用菜单栏的Run → Start Debugging来运行代码。

以上是在VSCode中使用opencv_contrib的基本步骤。请注意，在安装opencv_contrib之前，需要确保已经安装了Python以及相应的开发环境。

### 回答2：
VSCode是一款强大的源代码编辑器，而OpenCV_contrib是OpenCV的一个附加模块，提供了许多额外的功能和算法。在VSCode中使用OpenCV_contrib可以参考以下步骤：

1. 首先，确保已经正确安装了VSCode和OpenCV_contrib。可以从官方网站上下载并安装VSCode，然后使用pip或者conda安装OpenCV和OpenCV_contrib。

2. 在VSCode中创建一个新的Python项目文件夹。可以选择"打开文件夹"或者使用命令行来创建。

3. 打开VSCode的终端。可以使用快捷键Ctrl+`来打开终端，或者选择"查看"->"终端"。确保终端的工作目录是你的项目文件夹。

4. 运行以下命令来导入OpenCV和OpenCV_contrib：

import cv2
import cv2.aruco as aruco

5. 现在你可以使用OpenCV_contrib中的功能和算法了。例如，可以使用aruco模块来检测和识别ArUco码：

# 加载ArUco字典
aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_ARUCO_ORIGINAL)

# 使用CameraMatrix和DistCoeffs进行标定
camera_matrix = np.array([[focal_length_x, 0, center_x],
                         [0, focal_length_y, center_y],
                         [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
                                   
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 检测ArUco码
corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(image, aruco_dict)

# 显示结果
aruco.drawDetectedMarkers(image, corners, ids)
cv2.imshow('ArUco', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6. 编写完代码后，可以使用VSCode提供的调试功能来调试代码。选择"调试"->"启动调试"，然后点击"运行"按钮开始调试。

以上就是在VSCode中使用OpenCV_contrib的一些基本步骤。希望能对你有所帮助！

### 回答3：
在VS Code中使用opencv_contrib，首先需要确保已经正确安装并配置了OpenCV和OpenGL。接下来可以按照以下步骤操作：

1. 打开VS Code，创建一个新的C++项目或者打开一个已存在的项目。
2. 在项目的根目录中创建一个新的文件夹，例如"opencv_contrib"。
3. 将OpenCV_contrib模块的源代码下载或者复制到这个新的文件夹中。
4. 在VS Code中打开终端或者集成终端，进入到项目的根目录。
5. 使用CMakeLists.txt文件来配置项目。在配置文件中，添加以下内容：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(YourProjectName)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

# 导入OpenCV和OpenGL库
find_package(OpenCV REQUIRED)
find_package(OpenGL REQUIRED)

# 包含OpenCV和OpenGL头文件
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
include_directories(${OPENGL_INCLUDE_DIRS})

# 添加OpenCV_contrib模块
add_subdirectory(opencv_contrib)

# 将OpenCV_contrib模块链接到项目中
target_link_libraries(YourProjectName ${OpenCV_LIBS})
target_link_libraries(YourProjectName opencv_contrib)

6. 保存配置文件并再次打开终端，并输入以下命令进行构建：

cmake .
make

7. 构建完成后，你就可以在VS Code中编写代码并使用OpenCV_contrib模块了。

需要注意的是，以上步骤假设你已经正确安装了OpenCV和OpenGL，并且你的系统已经正确配置了相关的环境变量。如果你在使用过程中遇到问题，可以参考OpenCV_contrib的官方文档或者在开发者社区中寻求帮助。

如果我要运用装好的opencv在ros中测试摄像头呢

要在ROS中使用已安装的OpenCV测试摄像头，你可以创建一个简单的ROS节点，订阅图像话题并显示摄像头图像。

下面是一个示例节点的步骤：

1. 首先，在ROS工作空间的根目录下创建一个新的包，例如`camera_test`：

cd ~/catkin_ws/src
catkin_create_pkg camera_test roscpp sensor_msgs cv_bridge

2. 进入到包的目录，并创建一个新的节点文件，例如`camera_viewer.cpp`：

cd camera_test
touch camera_viewer.cpp

3. 编辑`camera_viewer.cpp`文件，并添加以下代码：

#include <ros/ros.h>
#include <sensor_msgs/Image.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)
{
  try
  {
    cv::Mat image = cv_bridge::toCvShare(msg, "bgr8")->image;
    cv::imshow("Camera Viewer", image);
    cv::waitKey(1);
  }
  catch (cv_bridge::Exception& e)
  {
    ROS_ERROR("Could not convert from '%s' to 'bgr8'.", msg->encoding.c_str());
  }
}

int main(int argc, char** argv)
{
  ros::init(argc, argv, "camera_viewer");
  ros::NodeHandle nh;

  ros::Subscriber sub = nh.subscribe("/camera/image_raw", 1, imageCallback);

  ros::spin();

  return 0;
}

4. 在`CMakeLists.txt`文件中添加以下内容，以链接OpenCV库：

find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
target_link_libraries(camera_viewer ${OpenCV_LIBRARIES})

5. 在ROS工作空间中构建包：

cd ~/catkin_ws
catkin_make

6. 运行ROS节点：

rosrun camera_test camera_viewer

这将启动名为`camera_viewer`的节点。它将订阅名为`/camera/image_raw`的图像话题，并显示从摄像头接收到的图像。

确保你的摄像头已连接并在ROS中发布图像到`/camera/image_raw`话题。你可以使用`usb_cam`软件包或其他相应的软件包来获取摄像头图像并发布到该话题。

这样，你应该能够看到摄像头图像窗口弹出并显示摄像头输入。

希望这能帮助你测试使用已安装的OpenCV的摄像头！如有其他问题，请随时提问。