wsl opencv

在WSL中使用OpenCV需要进行一些配置和准备工作。首先，你需要安装WSL和VSCode，并配置好它们的环境。然后，你需要下载OpenCV源码并编译安装。接下来，在你的工作区添加一个文件test.cpp，并将以下代码写入其中：

#include <iostream>
#include "opencv4/opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv4/opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv4/opencv2/imgproc.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    cout << "This is an OpenCV program in a Linux system." << endl;

    Mat img = imread("snap1.jpg");
    imshow("OpenCV Test", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

保存文件后，进入到OpenCV的samples目录下，并执行以下命令：

cd ~/opencv-4.5.4/samples/cpp/example_cmake/
cmake .
make
./opencv_example

这样就可以运行你的OpenCV程序了。请确保你已经安装了必要的依赖库和包，并且按照正确的步骤进行了配置和编译。

相关问题

wsl使用opencv

在WSL中使用OpenCV需要进行一些准备工作和安装步骤。首先，您需要在Windows 10上安装WSL，并安装Ubuntu 20.04。接下来，您可以按照以下步骤进行源码安装：

1. 安装依赖项:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

2. 下载OpenCV的源代码:

   git clone https://github.com/opencv/opencv.git
   cd opencv
   git checkout <version>  # 替换<version>为您要安装的OpenCV版本，例如4.4.0

3. 创建一个build目录并进入:

   mkdir build
   cd build

4. 运行cmake命令生成Makefile:

   cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_QT=OFF -D WITH_V4L=ON -D CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS=-Wl,-Bsymbolic ..

5. 编译和安装OpenCV:

   make -j4
   sudo make install

安装完成后，您就可以在WSL中使用OpenCV了。请注意，在WSL中使用图形界面可能需要额外的配置。您可以安装VcXsrv与XLaunch来实现图形界面的显示。

参考文档:
1. [WSL安装Ubuntu 20.04](https://blog.csdn.net/public669/article/details/99044895)
2. [WSL使用OpenCV读图并显示视频](https://blog.csdn.net/qq_36486890/article/details/97511295)
3. [Ubuntu 20.04下OpenCV的源码安装](https://blog.csdn.net/weixin_45617478/article/details/102632088)

wsl2 opencv

WSL2是Windows Subsystem for Linux 2的缩写，是Microsoft在Windows 10操作系统中引入的一种虚拟化技术。它允许用户在Windows环境下运行Linux发行版的软件，包括命令行工具和图形界面应用程序。

OpenCV是一种开源的计算机视觉库，它提供了许多用于图像和视频处理的函数和算法。OpenCV被广泛应用于计算机视觉领域，如目标检测、人脸识别、图像分割等。

在WSL2环境下使用OpenCV，可以充分利用Linux的优势以及OpenCV的强大功能。首先，WSL2提供了一个虚拟的Linux环境，可以直接在Windows上进行Linux开发，无需额外的虚拟机或双系统。这样，开发者可以快速搭建OpenCV所需的Linux环境，并运行OpenCV的相关代码。同时，WSL2还可以与Windows系统进行文件共享，方便在Windows和Linux之间进行文件传输和数据交换。

其次，WSL2的性能也相对较高，可以更好地支持OpenCV的计算密集型任务。由于WSL2直接运行在Windows内核中，并使用了虚拟化技术，因此它可以提供接近本地性能的运行效果。这对于OpenCV处理大规模图像和视频数据集非常有利，可以加快计算速度，提高开发效率。

总而言之，WSL2与OpenCV的结合为开发者提供了一个便捷、高效的开发环境。无论是进行实时图像处理、深度学习任务还是其他计算机视觉应用，WSL2与OpenCV都能够提供强大的支持，使开发者能够更好地利用两者的优势。