【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
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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。
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