c++opencv3.1依赖包

在使用 OpenCV 3.1 时，需要安装一些依赖包来保证其正常运行。下面是一些常见的依赖包：

1. 编译工具：安装编译 C++ 的工具，如CMake 和 GCC。CMake 用于构建和生成 Makefile，GCC 用于编译源代码。

2. 图形库：OpenCV 3.1 依赖于一些图形库，如 GTK+，OpenGL 和 Qt。这些库用于图像显示、用户界面和可视化等功能。

3. 矩阵运算库：OpenCV 使用了一些矩阵和线性代数操作，因此需要安装 BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）或者 LAPACK（Linear Algebra Package）。

4. 图像 I/O 库：用于读取和写入图像文件的库，如 libjpeg、libpng、libtiff、libjasper 等。安装这些库可确保 OpenCV 能够处理各种图像格式。

5. 数据库支持：如果需要使用 OpenCV 中的数据库模块，需要安装一些数据库驱动程序，如 MySQL 或 SQLite。

这些依赖包的具体安装方法会根据你所使用的操作系统而有所不同。一般而言，你可以通过包管理器来安装这些依赖包，如在 Ubuntu 上，可以使用 apt-get 命令进行安装。

通过安装这些依赖包，你可以确保 OpenCV 3.1 在你的系统上能够正常编译和运行，同时也能够支持更多的功能和图像格式。

相关问题

opencv的依赖包

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它的依赖包包括但不限于以下几个：

1. CMake：用于构建OpenCV的工具。
2. pkg-config：用于检查系统上是否安装了OpenCV。
3. libgtk2.0-dev：用于支持OpenCV的GUI功能。
4. libavcodec-dev、libavformat-dev、libswscale-dev、libv4l-dev：用于支持OpenCV的视频捕获和视频编解码功能。
5. libjpeg-dev、libpng-dev、libtiff-dev、libjasper-dev：用于支持OpenCV的图像I/O功能。

vs2015结合opencv3.1生成视差图

以下是使用VS2015和OpenCV3.1生成视差图的基本步骤：

1. 下载并安装OpenCV3.1。您可以从OpenCV官方网站下载适用于Windows的二进制文件。

2. 打开Visual Studio 2015并创建一个新的空项目。

3. 在“解决方案资源管理器”中，右键单击项目名称并选择“属性”。

4. 在“属性页”中，选择“VC++目录”并添加以下路径：

a. 包含目录：将OpenCV的include文件夹路径添加到此处。

b. 库目录：将OpenCV的lib文件夹路径添加到此处。

5. 在“属性页”中，选择“链接器”->“输入”并添加以下库文件：

a. opencv_world310d.lib

b. opencv_calib3d310d.lib

c. opencv_imgcodecs310d.lib

d. opencv_core310d.lib

e. opencv_highgui310d.lib

f. opencv_features2d310d.lib

g. opencv_flann310d.lib

h. opencv_imgproc310d.lib

i. opencv_ml310d.lib

6. 在您的项目中创建一个源文件并添加以下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取左右视图图像
    Mat left = imread("left.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat right = imread("right.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 定义视差图
    Mat disparity;

    // 创建SGBM算法
    Ptr<StereoBM> sbm = StereoBM::create(16, 9);

    // 计算视差图
    sbm->compute(left, right, disparity);

    // 显示视差图
    imshow("Disparity Map", disparity);
    waitKey(0);

    return 0;
}

7. 将“left.jpg”和“right.jpg”图像放置在您的项目目录中。

8. 生成并运行您的项目，您将看到显示视差图的窗口。

请注意，上述代码中使用的是SGBM算法，该算法适用于计算较小的视差范围。如果您需要计算更大的视差范围，请尝试使用StereoSGBM算法。