【IPMV】 Lab0 实验环境准备与OpenCV Hello World-优快云博客

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Lab0 实验环境准备与OpenCV Hello World

参考自同济大学蒋磊老师编写的IPMV实验说明
同济大学自动化专业IMPV课程学习记录（包含知识点以及实验）

Lab0 实验环境准备与OpenCV Hello World
Lab1-1 OpenCV入门与实践——从基础操作到实时视频处理（一）
Lab1-2 OpenCV入门与实践——从基础操作到实时视频处理（二）
Lab2-1 从零玩转Eigen库：掌握线性代数与OpenCV互操作的神器！(一)
Lab2-2 从零玩转Eigen库：掌握线性代数与OpenCV互操作的神器！(二)
Lab4 Blending 线性混合与拉普拉斯金字塔混合对比
…
待更新

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Lab0 实验环境准备与OpenCV Hello World

本项目旨在在 Ubuntu 24.04.x LTS 虚拟机中配置 OpenCV、Eigen、Sophus 和 GeographicLib 等库的编译环境，并通过编写一个简单的 “Hello World” 程序来验证配置的正确性。

0 任务

准备实验环境
获取opencv / eigen / sophus / geographiclib等库的源代码
编译并安装必要的软件包：CMake、GCC、G++等，并配置环境
编写一个简单的 C++ 程序来验证环境配置是否成功

1 准备实验环境

1.1 在虚拟机中安装Ubuntu Linux

我们的实验需要以下最低硬件要求：

Intel/AMD x86_64兼容的CPU；
至少4核的CPU，运行频率高于2GHz；
至少12GB内存；
至少40GB的可用磁盘空间；

1.1.1 安装 Ubuntu 和 VMware

强烈建议使用Ubuntu Linux 24.04.x LTS作为实验环境的主要操作系统。
安装镜像可以从以下链接下载：

Ubuntu 24.04.2下载链接

如果您使用的是 Microsoft Windows，请安装VMware，强烈推荐使用VMware Workstation Player 17.5.0 for Windows。该工具可以从以下链接下载：

VMware Workstation Player 17.5下载链接

1.1.2 检查虚拟化

VMware需要虚拟化指令以获得更高的性能，这对于OpenCV开发至关重要。打开Windows任务管理器（右键点击Windows任务栏，选择“任务管理器”），找到“性能”选项卡，点击“CPU”项并检查“虚拟化”项，如下所示。该项应显示“已启用”。

若显示“未启用”，请在文末查询解决措施

1.1.3 配置虚拟机

安装完 VMware Workstation 后，打开该软件按照以下配置设置一个新的虚拟机：

2+ CPU核心（最好是（N-2）核心，N为CPU物理核心数）；
勾选 “虚拟化支持Intel VT-X/EPT或AMD-V/RVI” 选项以启用虚拟化指令加速；
8GB+内存（最好是 >12GB内存，如果您使用更多CPU核心编译OpenCV，编译过程将需要大量内存）；
40GB磁盘空间（最好是60GB）；
将CDROM分配给Ubuntu Linux 24.04.x安装镜像（iso文件）；

启动虚拟机以开始安装过程。在安装过程的开始选择最小安装。

注意！新系统的语言必须选择英语。如果选择中文，系统将使用中文字符作为您的主目录名称，这会导致将代码放在工作目录下时出现严重问题。

1.2 在Ubuntu Linux下安装一些有用的工具

进入Ubuntu Linux桌面后，按 Ctrl+Alt+T 打开终端。

1.2.1 apt 安装工具

使用apt安装我们需要的工具。必需的工具如下：

git
gcc
make
wget
unzip
g++
cmake
vim

sudo apt update
sudo apt install -y git gcc make wget unzip g++ cmake vim

1.2.2 下载VSCode

另一个有用的工具是Visual Studio Code（简称VSCode）。可以从这里下载， 选择 “.deb” 包 .
以上操作均是在虚拟机中操作
VSCode下载

下载VSCode后，在终端中找到deb文件，然后使用以下命令安装：

cd ~/Downloads
sudo dpkg -i ./code_1.xxxxxx_amd64.deb

-i 后面为你的 deb 文件所在路径
注意：Ubuntu软件（Snap商店）也可能提供VSCode安装，但该版本在显示OpenCV图像窗口时存在严重问题。请使用VSCode官方网站的deb包进行安装!

安装完VSCode后，需要在VSCode中安装一些扩展：
C/C++ 扩展

点击 VSCode 左侧边栏中在这里插入图片描述图标，搜索 “ C/C++ Extension Pack” 并安装。该扩展包还包括 “ CMake ”和“ CMake Tools ” 扩展。

1.3 从源代码安装OpenCV、Eigen、Sophus、GeographicLib

注意：由于某些库需要其他包作为依赖项，请严格按照以下顺序安装软件包。

1.3.0 创建工作目录

首先，为我们的工作文件夹做准备。
打开 Linux 终端，使用以下命令创建工作目录。

mkdir -p ~/work/cv

该命令将在你的主目录下创建一个空白目录。
然后进入该工作目录：

cd ~/work/cv

1.3.1 安装Eigen

Eigen是一个用于许多计算机视觉应用的线性代数库。由于一些 OpenCV 额外模块依赖此库，因此应首先安装它。

进入~/work/cv，然后继续克隆Eigen源代码。使用以下命令：

git clone https://git.tongji.edu.cn/ipmv/mirrors/eigen.git

克隆完成后，执行以下命令：

cd eigen
mkdir -p build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install

1.3.2 安装libgtk

libgtk是 OpenCV 在 Linux GUI上显示图像所需的库。在编译 OpenCV 之前安装libgtk。

以下是详细步骤：

安装libgtk2.0-dev

sudo apt install libgtk2.0-dev

安装 libcanberra-gtk-module

sudo apt install libcanberra-gtk-module

1.3.3 安装vtk库并更新OpenCV

vtk库用于3D显示。

首先，安装 vtk 的依赖项，我们需要 OpenGL 库。使用以下命令安装：

sudo apt-get install libglu1-mesa-dev freeglut3-dev mesa-common-dev

下载vtk源代码并使用以下命令安装viz库：

cd ~/work/cv

从 git.tongji.edu.cn 下载vtk源代码

git clone https://git.tongji.edu.cn/ipmv/mirrors/kitware-vtk.git

切换到 v9.3.0

cd kitware-vtk
git checkout v9.3.0

编译并安装

mkdir -p build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install

1.3.4 安装 OpenCV 和 OpenCV-contrib

请注意，这些存储库包含这些项目的所有历史记录，当前（或HEAD）版本是最新的，但不适合我们的实验。我们需要选择指定的版本（或 git 系统中的BRANCH/TAG）。
使用以下命令克隆 OpenCV 源代码：

git clone https://git.tongji.edu.cn/ipmv/mirrors/opencv.git
cd opencv
git checkout 4.x

修改 OpenCV 的 CMakeLists 以兼容你安装的Eigen库：

修改~/work/cv/opencv 中的 CMakeLists.txt （你可以在终端中使用vim或在Ubuntu桌面环境中使用文本编辑器），在 CMakeLists.txt 文件的前面添加以下两行：

include_directories("/usr/local/include/eigen3")
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)

然后下载opencv-contrib源代码，这是 OpenCV 的额外库，我们稍后会使用这个库。
在文件夹中打开终端，例如~/work/cv，使用git克隆opencv-contrib源代码：

git clone https://git.tongji.edu.cn/ipmv/mirrors/opencv_contrib.git
cd opencv_contrib
git checkout 4.x

完成这些步骤后，准备编译 OpenCV：

cd ~/work/cv/opencv
mkdir -p build
cd build
cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/work/cv/opencv_contrib/modules ..

等待cmake完成编译配置，你应该在cmake输出信息中看到GTK支持信息，如下所示：
cmake 编译配置完成显示

然后输入命令：

make -j4

注意：“-j4”表示使用 4 个线程编译代码，根据你在 VMware 设置中的 CPU 核心数调整此数字。此过程将持续半小时左右，请耐心等待。请注意，如果使用 8 个线程进行编译，将消耗约 8GB+ 的内存，需要确保 VMware 中的 Ubuntu Linux 有足够的内存。

编译完成后，使用以下命令安装二进制文件和头文件：

sudo make install

默认情况下，OpenCV 将安装到/usr/local目录，所有文件将复制到以下位置：

/usr/local/bin - executable files
/usr/local/lib - libraries (.so)
/usr/lib/cmake/opencv4 - cmake package
/usr/local/include/opencv4 - headers
/usr/local/share/opencv4 - other files (e.g. trained cascades in XML format)

请参考 https://docs.opencv.org/4.9.0/d7/d9f/tutorial_linux_install.html

1.3.5 安装fmt库

回到~/work/cv，然后继续克隆fmt源代码。使用以下命令：

git clone https://git.tongji.edu.cn/ipmv/mirrors/fmt.git

克隆完成后，执行以下命令：

cd fmt
mkdir -p build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install

1.3.6 安装 Sophus

回到~/work/cv，然后继续克隆 Sophus 源代码。使用以下命令：

git clone -b 1.22.10 --single-branch https://git.tongji.edu.cn/image_pro_and_cv/example_code/Sophus.git

克隆完成后，执行以下命令：

cd Sophus
mkdir -p build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install

如果出现如下编译错误：

在Sophus源代码文件夹中找到 “so3.hpp” 文件（例如~/work/cv/Sophus/sophus/so3.hpp），使用文本编辑器编辑该文件。
将 include 行（第12-14行）从

#include <Eigen/src/Geometry/OrthoMethods.h>
#include <Eigen/src/Geometry/Quaternion.h>
#include <Eigen/src/Geometry/RotationBase.h>

修改为：

#include <Eigen/Geometry>

修改后，so3.hpp 文件应如下图所示：
修改后so3.hpp文件
如果遇到编译错误报告“array_bounds”或“maybe_uninitialized”，请修改CMakeLists.txt 以将警告级别从“错误”更改为“警告”。
在 CMakeLists.txt 中找到以下行：

  SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wall -Werror -Wextra ......")

修改此行以添加 g++ 的额外标志，应如下所示：

  SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wall -Werror -Wextra -Wno-maybe-uninitialized -Wno-array-bounds ......")

保存修改并重新运行 make -j4.

1.3.7 安装GeographicLib

回到~/work/cv，然后继续克隆 GeographicLib 源代码。使用以下命令：

git clone https://git.tongji.edu.cn/ipmv/mirrors/geographiclib.git

克隆完成后，执行以下命令：

cd geopraphiclib
mkdir -p build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install

2 环境验证

编写一个 “Hello World” 项目来验证环境。

2.1 为你的第一个 OpenCV 项目创建工作空间

首先，为我们的项目创建一个空文件夹。

mkdir -p ~/work/lab0
cd ~/work/lab0

我们将使用CMake来管理项目，驱动编译器生成可执行程序。使用VSCode进行C++编码和调试。

使用搜索引擎或向DeepSeek寻求帮助，编写一个使用 OpenCV 的 C++ 演示项目，显示一个 GUI 窗口来展示 “Hello World”。内容应包括 “ Hello World ” 短语和你的学号或电子邮件地址。
在这里插入图片描述

2.2 向项目中添加源代码文件

在你的工作文件夹中添加一个名为“main.cpp”的新文件（例如~/work/lab0）。以下是该任务的示例：

#include "opencv2/opencv.hpp"

int main(int argc, char *argv[])
{
    cv::Mat image(240, 640, CV_8UC3, cv::Scalar(32,32,32));
    cv::putText(image, "Hello World",cv::Point(80,160),cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,2,cv::Scalar(255,255,255),1,8,false);
    cv::imshow("Hello world", image);
    cv::waitKey(0);

    return EXIT_SUCCESS;
}

2.3 为项目添加 CMakeLists.txt

以下是用于编译控制的CMakeLists.txt文件：

cmake_minimum_required(VERSION 3.5.1)
project(hello_opencv)

set(compiler_options -Wall -Wextra -Wpedantic)

# 添加库
find_package(OpenCV 4 REQUIRED)

add_executable(${PROJECT_NAME}
  main.cpp     # 这里是你的源代码文件
  )

target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS})
target_compile_options(${PROJECT_NAME} PRIVATE ${compiler_options})
set_target_properties(${PROJECT_NAME} PROPERTIES CXX_STANDARD_REQUIRED ON CXX_STANDARD 11)

2.3 如何在VSCode中使用CMake

使用 Ctrl+Shift+P调出 VSCode 命令面板，输入 CMake:Configure 以调用 cmake 生成 makefiles.
调出 VSCode 命令面板并输入 CMake:Build 以编译源代码。
调出VSCode命令面板并输入CMake:Debug 以进入调试模式。

注意：VSCode 无法弹出 imshow() 的弹出窗口，你可以在工作目录下的“build”子目录中运行你的应用程序。

2.4 修改代码以满足 2.1 中的要求

使用 OpenCV 的在线手册、搜索引擎或 DeepSeek 帮助你理解 2.2 源代码中使用的 OpenCV 函数。明确以下函数或 OpenCV 类的参数：

cv::Mat
cv::putText()

#include "opencv2/opencv.hpp"
int main(int argc, char *argv[])
{
    cv::Mat image(240, 640, CV_8UC3, cv::Scalar(32, 32, 32));
    cv::putText(image, "Hello OpenCV!", cv::Point(80, 120), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, cv::Scalar(255, 255, 255), 1, 8, false);
    cv::putText(image, "******@tongji.edu.cn", cv::Point(100, 200), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, cv::Scalar(255, 255, 255), 1, 8, false);
    cv::imshow("Hello OpenCV!", image);
    cv::waitKey(0);
    return EXIT_SUCCESS;
}
}

运行结果：
在这里插入图片描述

3 函数解释

cv::Mat 和 cv::putText.

3.1 `cv::Mat`类构造函数

函数功能：存储矩阵（含图像）

cv::Mat image(240, 640, CV_8UC3, cv::Scalar(32,32,32));

创建一个240px高、640px宽的灰色背景图像，其中颜色通道为BGR三通道。
创建一个Mat 类型对象 image。
分配给它一个240 px 行、640 px 列的空间。
数据类型是CV_8UC3，即3通道（C3）8 bit 的无符号整型（8U，unchar）。
对矩阵（通道）进行初始化赋值，此处：B=32，G=32，R=32。

参数说明

参数顺序	参数示例	含义
1	240	图像高度
2	640	图像宽度
3	CV_8UC3	数据类型与通道数
		8U = 8位无符号数
		C3 = 3个颜色通道（BGR）
4	cv::Scalar(32, 32, 32)	初始化颜色

3.2 `cv::putText`函数

函数功能：在图像中某一位置显示文字

cv::putText(image, "Hello World", 
			cv::Point(80,160), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 
			2, cv::Scalar(255,255,255), 1, 8, false);

在 image 图像的(80, 160) 位置绘制白色的 “Hello World” 文本，使用简单的字体（FONT_HERSHEY_SIMPLEX），大小为默认的两倍，线条粗细为 1，并且从左上角开始绘制。

参数说明

参数顺序	参数示例	含义
1	image	显示文字所在图像
2	“Hello World”	显示文字字符串
3	cv::Point(80,160)	文字显示位置（坐标）
4	cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX	字体类型
5	2	文本缩放因子，文字大小
6	cv::Scalar(255,255,255)	文本颜色（默认BGR通道）
7	1	文本线条粗细
8	8	Line Type线性线条类型
		此处表示使用8-连通线，标准抗锯齿线条
9	false	图像原点位置左上角（true：左下角）

4 问题与常见问题解答

由于旧版本的OpenCV（例如3.x）与C++17不兼容，强烈建议使用新版本。如果你想使用旧版本，请安装g++ 9.x。

软件包的备用链接
- Ubuntu Linux Desktop 24.04.2 amd64
- VMware Workstation Player 17.5
Eigen、vtk、opencv、opencv_contrib、sophus、geographiclib、fmt的备用存储库
- eigen: https://gitlab.com/libeigen/eigen.git
- vtk: https://gitlab.kitware.com/vtk/vtk.git
- opencv: https://github.com/opencv/opencv.git
- opencv_contrib: https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
- sophus: https://github.com/strasdat/Sophus.git
- geographiclib: https://github.com/geographiclib/geographiclib.git
- fmt: https://github.com/fmtlib/fmt.git
关闭基于虚拟化的安全性
首先，进行排查
1. 任务管理器（win+X打开）-性能-CPU界面虚拟化为“已启用”状态，如下图：

2. Windows安全中心-设备安全性-内核隔离：内存完整性为“关闭”状态，本地安全机构保护为“关闭”状态

3. 关闭 Hyper-v 相关功能
Windows功能 - 启用或关闭Windows功能 - Hyper-V “关闭”、Vitual Machine Platform “关闭”、Windows虚拟机监控程序平台 “关闭”、适用于Linux的Windows子系统 “关闭”
1. 关闭其他使用虚拟机的软件，如WSL、docker等
2. 关闭基于虚拟化的安全性
Win+R打开运行，输入msinfo32，查看内核DMA保护、基于虚拟化的安全性状态

若基于虚拟化的安全性为开启状态，请进行以下操作：
首先，以管理员身份运行Windows终端输入以下命令：
```
bcdedit /set hypervisorlaunchtype off
```
然后，下载微软关闭工具，详细操作优快云中查看方法四