【OpenCV安装指南】:Ubuntu平台的OpenCV安装全攻略

发布时间: 2024-08-14 02:10:20 阅读量: 81 订阅数: 45
ZIP

uos上编译上的opencv 4.5的库文件和头文件

![【OpenCV安装指南】:Ubuntu平台的OpenCV安装全攻略](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/ef31403db9b3569361906cb6fdf05e94.png) # 1. OpenCV简介** OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它为图像处理、视频分析和机器学习提供了广泛的算法和函数。OpenCV最初由英特尔开发,现在由一个活跃的社区维护,并广泛用于学术研究、商业产品和工业应用中。 OpenCV具有以下优点: - **跨平台兼容性:**支持Windows、Linux、macOS和移动平台。 - **丰富的功能:**涵盖图像处理、视频分析、机器学习等领域。 - **开源和免费:**可供个人和企业免费使用和修改。 # 2. OpenCV安装准备 在安装OpenCV之前,需要对系统环境进行检查和准备,以确保安装过程顺利进行。 ### 2.1 系统环境检查 首先,需要检查系统是否满足OpenCV的最低系统要求: - 操作系统:Windows、Linux、macOS - CPU:支持SSE2指令集的处理器 - 内存:至少4GB - 硬盘空间:根据OpenCV版本和安装方式而定 ### 2.2 OpenCV版本选择 OpenCV有不同的版本,每个版本都有自己的特性和支持的平台。在选择版本时,需要考虑以下因素: - **版本稳定性:**较新的版本通常具有更多功能和更好的性能,但稳定性可能较差。 - **平台支持:**确保选择的版本支持目标操作系统。 - **依赖库:**检查所选版本所需的依赖库,并确保系统已安装这些库。 ### 2.3 依赖库安装 OpenCV依赖于多个第三方库,在安装OpenCV之前,需要确保这些库已安装在系统中。常见的依赖库包括: - **C++编译器:**如GCC、Clang - **CMake:**用于构建OpenCV - **Python:**用于OpenCV的Python绑定 - **NumPy:**用于图像处理 - **FFmpeg:**用于视频处理 **代码块:依赖库安装示例** ```bash # Ubuntu系统下安装依赖库 sudo apt-get install build-essential cmake python3-dev python3-numpy ffmpeg ``` **逻辑分析:** 该代码块安装了OpenCV所需的依赖库,包括C++编译器、CMake、Python、NumPy和FFmpeg。 **参数说明:** - `build-essential`:安装C++编译器和其他构建工具。 - `cmake`:安装CMake。 - `python3-dev`:安装Python开发头文件。 - `python3-numpy`:安装NumPy。 - `ffmpeg`:安装FFmpeg。 # 3. OpenCV安装步骤 ### 3.1 源码编译安装 #### 3.1.1 下载OpenCV源码 从OpenCV官方网站下载最新版本的OpenCV源码,解压后得到`opencv`文件夹。 ```bash wget https://github.com/opencv/opencv/archive/4.6.0.zip unzip 4.6.0.zip ``` #### 3.1.2 编译和安装 在`opencv`文件夹下创建`build`文件夹,并进入该文件夹。 ```bash mkdir build cd build ``` 使用CMake生成Makefile,指定OpenCV源码路径和安装路径。 ```bash cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. ``` 执行make命令编译安装OpenCV。 ```bash make make install ``` ### 3.2 包管理工具安装 #### 3.2.1 Ubuntu自带的包管理工具 Ubuntu系统自带的包管理工具apt-get可以安装OpenCV。 ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install libopencv-dev ``` #### 3.2.2 第三方包管理工具 第三方包管理工具如conda、pip也可以安装OpenCV。 **conda安装** ```bash conda install -c conda-forge opencv ``` **pip安装** ```bash pip install opencv-python ``` **安装验证** 安装完成后,可以通过以下命令验证是否安装成功: ```bash python import cv2 print(cv2.__version__) ``` # 4. OpenCV环境配置 ### 4.1 环境变量设置 OpenCV安装完成后,需要配置环境变量,以便在系统中任何位置都可以使用OpenCV库。 **Windows系统:** 1. 打开控制面板,选择“系统和安全” > “系统” > “高级系统设置”。 2. 在“高级”选项卡中,单击“环境变量”按钮。 3. 在“系统变量”列表中,找到“Path”变量并双击它。 4. 在“变量值”字段中,添加OpenCV安装目录的bin文件夹路径。例如:`C:\opencv\build\x64\vc15\bin`。 5. 单击“确定”保存更改。 **Linux系统:** 1. 打开终端并编辑`.bashrc`文件:`nano ~/.bashrc`。 2. 在文件末尾添加以下行: ```bash export PATH=$PATH:/usr/local/lib/opencv/bin ``` 3. 保存文件并退出。 4. 运行以下命令使更改生效:`source ~/.bashrc`。 ### 4.2 OpenCV模块加载 OpenCV库包含许多模块,每个模块提供不同的功能。在使用OpenCV库时,需要加载所需的模块。 **Python:** ```python import cv2 cv2.namedWindow("Image") cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` **C++:** ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat image = imread("image.jpg"); namedWindow("Image"); imshow("Image", image); waitKey(0); destroyAllWindows(); return 0; } ``` **Java:** ```java import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.highgui.HighGui; public class Main { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); Mat image = HighGui.imread("image.jpg"); HighGui.namedWindow("Image"); HighGui.imshow("Image", image); HighGui.waitKey(0); HighGui.destroyAllWindows(); } } ``` # 5. OpenCV基本操作 ### 5.1 图像读取和显示 #### 读取图像 OpenCV提供了`imread()`函数读取图像。该函数接受图像路径作为参数,并返回一个`Mat`对象,该对象代表图像数据。 ```python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread("image.jpg") ``` #### 显示图像 使用`imshow()`函数显示图像。该函数接受图像窗口名称和`Mat`对象作为参数。 ```python # 显示图像 cv2.imshow("Image", image) # 等待用户按任意键关闭窗口 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ### 5.2 图像处理基础 #### 图像转换 OpenCV提供了多种函数来转换图像格式,例如: - `cvtColor()`:转换图像颜色空间 - `resize()`:调整图像大小 - `flip()`:翻转图像 #### 图像算术运算 OpenCV支持图像算术运算,例如: - `add()`:图像加法 - `subtract()`:图像减法 - `multiply()`:图像乘法 #### 图像平滑 图像平滑用于去除图像噪声。OpenCV提供了多种平滑方法,例如: - `blur()`:高斯平滑 - `medianBlur()`:中值滤波 - `bilateralFilter()`:双边滤波 #### 图像边缘检测 边缘检测用于识别图像中的边缘。OpenCV提供了多种边缘检测算法,例如: - `Canny()`:Canny边缘检测 - `Sobel()`:Sobel边缘检测 - `Laplacian()`:拉普拉斯边缘检测 # 6.1 图像识别与分析 图像识别与分析是计算机视觉领域的重要组成部分,OpenCV提供了丰富的图像识别和分析功能,包括: ### 对象检测 对象检测是识别图像中特定对象的边界框和类别。OpenCV提供了多种对象检测算法,如: - **Haar级联分类器:**一种基于Haar特征的快速对象检测器。 - **HOG描述符:**一种基于梯度直方图的特征描述符,用于对象检测。 - **深度学习模型:**如YOLOv5、Faster R-CNN等,提供更高的准确性和速度。 ### 图像分割 图像分割将图像分割成具有相似特征的区域。OpenCV提供了以下图像分割算法: - **阈值分割:**基于像素亮度或颜色将图像分割成二值图像。 - **区域生长:**基于相邻像素的相似性将图像分割成区域。 - **基于图的分割:**将图像表示为图,并根据像素之间的相似性进行分割。 ### 特征提取 特征提取从图像中提取有意义的信息,用于识别和分类对象。OpenCV提供了多种特征提取算法,如: - **SIFT:**尺度不变特征变换,可提取图像中不变的特征。 - **SURF:**加速稳健特征,是一种快速且稳健的特征提取器。 - **ORB:**定向快速二进制模式,是一种高效且鲁棒的特征提取器。 ### 图像匹配 图像匹配在不同的图像中找到相似的区域或对象。OpenCV提供了以下图像匹配算法: - **特征匹配:**使用特征提取器提取特征,然后匹配特征以找到相似区域。 - **模板匹配:**将一个图像作为模板,在另一个图像中搜索与模板相匹配的区域。 - **光流:**跟踪图像序列中像素的运动,以估计光流场。
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
点击查看下一篇
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

张_伟_杰

人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
专栏简介
欢迎来到 OpenCV Ubuntu 专栏!本专栏旨在为 Ubuntu 用户提供全面的 OpenCV 指南,涵盖从安装到高级图像处理技术的各个方面。 您将深入了解 OpenCV 图像增强、分割、目标检测、人脸识别、运动跟踪和深度学习等关键概念。此外,我们还提供了性能优化、疑难杂症解决、最佳实践和算法分析方面的宝贵见解。 无论您是图像处理新手还是经验丰富的专业人士,本专栏都将为您提供必要的知识和技巧,让您充分利用 OpenCV 的强大功能。从计算机视觉到工业自动化,再到安防和无人驾驶,探索 OpenCV 在各种领域中的广泛应用。通过我们的深入文章和实用示例,您将掌握 OpenCV 的精髓,并将其应用于您的项目中。
最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

打印机维护必修课:彻底清除爱普生R230废墨,提升打印质量!

# 摘要 本文旨在详细介绍爱普生R230打印机废墨清除的过程,包括废墨产生的原因、废墨清除对打印质量的重要性以及废墨系统结构的原理。文章首先阐述了废墨清除的理论基础,解释了废墨产生的过程及其对打印效果的影响,并强调了及时清除废墨的必要性。随后,介绍了在废墨清除过程中需要准备的工具和材料,提供了详细的操作步骤和安全指南。最后,讨论了清除废墨时可能遇到的常见问题及相应的解决方案,并分享了一些提升打印质量的高级技巧和建议,为用户提供全面的废墨处理指导和打印质量提升方法。 # 关键字 废墨清除;打印质量;打印机维护;安全操作;颜色管理;打印纸选择 参考资源链接:[爱普生R230打印机废墨清零方法图

【大数据生态构建】:Talend与Hadoop的无缝集成指南

![Talend open studio 中文使用文档](https://help.talend.com/ja-JP/data-mapper-functions-reference-guide/8.0/Content/Resources/images/using_globalmap_variable_map_02_tloop.png) # 摘要 随着信息技术的迅速发展,大数据生态正变得日益复杂并受到广泛关注。本文首先概述了大数据生态的组成和Talend与Hadoop的基本知识。接着,深入探讨了Talend与Hadoop的集成原理,包括技术基础和连接器的应用。在实践案例分析中,本文展示了如何利

【Quectel-CM驱动优化】:彻底解决4G连接问题,提升网络体验

![【Quectel-CM驱动优化】:彻底解决4G连接问题,提升网络体验](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/6267c7fbad6356776aa08e6d/1710414613315-GHDZGMJSV5RK1L10U8WX/Screenshot+2024-02-27+at+16.21.47.png) # 摘要 本文详细介绍了Quectel-CM驱动在连接性问题分析和性能优化方面的工作。首先概述了Quectel-CM驱动的基本情况和连接问题,然后深入探讨了网络驱动性能优化的理论基础,包括网络协议栈工作原理和驱动架构解析。文章接着通

【Java代码审计效率工具箱】:静态分析工具的正确打开方式

![java代码审计常规思路和方法](https://resources.jetbrains.com/help/img/idea/2024.1/run_test_mvn.png) # 摘要 本文探讨了Java代码审计的重要性,并着重分析了静态代码分析的理论基础及其实践应用。首先,文章强调了静态代码分析在提高软件质量和安全性方面的作用,并介绍了其基本原理,包括词法分析、语法分析、数据流分析和控制流分析。其次,文章讨论了静态代码分析工具的选取、安装以及优化配置的实践过程,同时强调了在不同场景下,如开源项目和企业级代码审计中应用静态分析工具的策略。文章最后展望了静态代码分析工具的未来发展趋势,特别

深入理解K-means:提升聚类质量的算法参数优化秘籍

# 摘要 K-means算法作为数据挖掘和模式识别中的一种重要聚类技术,因其简单高效而广泛应用于多个领域。本文首先介绍了K-means算法的基础原理,然后深入探讨了参数选择和初始化方法对算法性能的影响。针对实践应用,本文提出了数据预处理、聚类过程优化以及结果评估的方法和技巧。文章继续探索了K-means算法的高级优化技术和高维数据聚类的挑战,并通过实际案例分析,展示了算法在不同领域的应用效果。最后,本文分析了K-means算法的性能,并讨论了优化策略和未来的发展方向,旨在提升算法在大数据环境下的适用性和效果。 # 关键字 K-means算法;参数选择;距离度量;数据预处理;聚类优化;性能调优

【GP脚本新手速成】:一步步打造高效GP Systems Scripting Language脚本

# 摘要 本文旨在全面介绍GP Systems Scripting Language,简称为GP脚本,这是一种专门为数据处理和系统管理设计的脚本语言。文章首先介绍了GP脚本的基本语法和结构,阐述了其元素组成、变量和数据类型、以及控制流语句。随后,文章深入探讨了GP脚本操作数据库的能力,包括连接、查询、结果集处理和事务管理。本文还涉及了函数定义、模块化编程的优势,以及GP脚本在数据处理、系统监控、日志分析、网络通信以及自动化备份和恢复方面的实践应用案例。此外,文章提供了高级脚本编程技术、性能优化、调试技巧,以及安全性实践。最后,针对GP脚本在项目开发中的应用,文中给出了项目需求分析、脚本开发、集

【降噪耳机设计全攻略】:从零到专家,打造完美音质与降噪效果的私密秘籍

![【降噪耳机设计全攻略】:从零到专家,打造完美音质与降噪效果的私密秘籍](https://img.36krcdn.com/hsossms/20230615/v2_cb4f11b6ce7042a890378cf9ab54adc7@000000_oswg67979oswg1080oswg540_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) # 摘要 随着技术的不断进步和用户对高音质体验的需求增长,降噪耳机设计已成为一个重要的研究领域。本文首先概述了降噪耳机的设计要点,然后介绍了声学基础与噪声控制理论,阐述了声音的物理特性和噪声对听觉的影

【MIPI D-PHY调试与测试】:提升验证流程效率的终极指南

![【MIPI D-PHY调试与测试】:提升验证流程效率的终极指南](https://introspect.ca/wp-content/uploads/2023/08/SV5C-DPTX_transparent-background-1024x403.png) # 摘要 本文系统地介绍了MIPI D-PHY技术的基础知识、调试工具、测试设备及其配置,以及MIPI D-PHY协议的分析与测试。通过对调试流程和性能优化的详解,以及自动化测试框架的构建和测试案例的高级分析,本文旨在为开发者和测试工程师提供全面的指导。文章不仅深入探讨了信号完整性和误码率测试的重要性,还详细说明了调试过程中的问题诊断

SAP BASIS升级专家:平滑升级新系统的策略

![SAP BASIS升级专家:平滑升级新系统的策略](https://community.sap.com/legacyfs/online/storage/blog_attachments/2019/06/12-5.jpg) # 摘要 SAP BASIS升级是确保企业ERP系统稳定运行和功能适应性的重要环节。本文从平滑升级的理论基础出发,深入探讨了SAP BASIS升级的基本概念、目的和步骤,以及系统兼容性和业务连续性的关键因素。文中详细描述了升级前的准备、监控管理、功能模块升级、数据库迁移与优化等实践操作,并强调了系统测试、验证升级效果和性能调优的重要性。通过案例研究,本文分析了实际项目中