<树莓派>——ubuntu/树莓派编译opencv

博客介绍了软件安装的步骤,包括更新软件源、升级安装包和固件,安装所需工具及依赖项,还提到下载源码进行编译安装,并给出参考链接及cmake编译参数相关内容。

1.更新软件源 + 升级安装包 + 升级固件

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
//ubuntu不需要此步
sudo rpi-update

2.安装所需工具,依赖项

//按照顺序下载安装编译,否则可能出现前后依赖失败
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config

sudo apt-get install libjpeg8-dev
sudo apt-get install libtiff5-dev
sudo apt-get install libjasper-dev
sudo apt-get install libpng12-dev

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

sudo apt-get install libgtk2.0-dev

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

3.下载源码编译安装

wget -O opencv-3.4.1.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.4.1.zip
unzip opencv-3.4.1.zip

wget -O opencv_contrib-3.4.1.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.4.1.zip
unzip opencv_contrib-3.4.1.zip

cd opencv-3.4.1
mkdir build
cd build

//如果想更加直观的添加自己需要的opencv附加库,我们可以用cmake-gui 来编译
cmake                    //需要添加附加项自行选择
sudo make
sudo make install
sudo ldconfig

参考:
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40973138/article/details/84197532
cmake编译参数

sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.4.1/modules \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

参数作用
CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE编译方式
CMAKE_INSTALL_PREFIX安装目录
OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH加载额外模块
INSTALL_PYTHON_EXAMPLES安装官方python例程
BUILD_EXAMPLES编译例程
<think>嗯,用户现在的问题很具体:在树莓派Ubuntu系统上用OpenCV做图像处理和机器人开发,该选C++还是Python?这确实是个需要仔细权衡的问题。 用户提到了树莓派和OpenMV,看来是嵌入式视觉应用场景。从之前的对话能看出用户有一定开发经验,但可能对性能优化比较关注。用户引用的资料里提到OpenCV底层是C++优化,而Python接口更易用,这正好是矛盾点。 让我拆解几个关键维度: 第一是硬件限制。树莓派4B的ARM Cortex-A72虽然比旧版强,但毕竟不是x86工作站。用户如果做实时图像处理(比如30fps的人脸检测),C++能更好控制内存和CPU。引用[3]提到树莓派人脸检测案例,这种场景用C++能减少延迟。 第二是开发效率。如果用户做算法原型验证,比如尝试不同的特征提取算法,Python的OpenCV接口调用几行代码就能完成,引用[1]的教程就是Python版。但如果是长期部署的机器人系统,C++的稳定性优势就显现了。 第三是生态依赖。注意到用户提到OpenMV——这是个微控制器视觉平台,如果用Python开发更容易移植到OpenMV的MicroPython环境。但如果涉及复杂控制(比如机械臂轨迹规划),可能需要C++实现电机控制逻辑,引用[3]的CAN通讯案例就是C++的。 突然想到个折中方案:核心视觉流水线用C++写(如图像去噪、特征匹配),高层逻辑用Python调用。这样既能用Pybind11[^2]融合两者,又能利用Python的ROS机器人库。不过要提醒用户树莓派编译OpenCV C++很耗时,最好交叉编译。 用户没提是否用ROS,如果涉及机器人开发,Python的ROS客户端更成熟,但运动控制等实时模块还是C++更可靠。这个细节可能需要后续追问。</think>在树莓派Ubuntu系统)上使用OpenCV进行图像处理和机器人开发时,**C++和Python的选择需结合性能需求、开发效率及硬件限制综合决策**。以下是关键建议: --- ### **1. 核心决策因素** | **维度** | **C++** | **Python** | |----------------|----------------------------------------------|---------------------------------------------| | **性能** | ⭐⭐⭐⭐⭐<br>• 编译执行,直接调用OpenCV C++原生接口<br>• 适合实时图像处理(如30fps+视频流)[^2][^3] | ⭐⭐<br>• 解释执行,存在调用开销<br>• 需依赖`numpy`优化,但仍有性能瓶颈 | | **开发效率** | ⭐⭐<br>• 需手动管理内存,调试复杂<br>• 代码量较大 | ⭐⭐⭐⭐⭐<br>• 语法简洁,OpenCV-Python接口易用<br>• 快速原型开发(如测试算法效果) | | **硬件适配** | ⭐⭐⭐⭐<br>• 直接控制硬件(如GPIO、摄像头)<br>• 资源占用低(树莓派内存有限)[^3] | ⭐⭐<br>• 依赖中间层(如`picamera`库),实时性较差<br>• 内存消耗较高 | | **生态整合** | • 适合与ROS(机器人系统)C++节点深度集成 | • 易整合AI模型(TensorFlow Lite/PyTorch)<br>• 丰富脚本工具(自动化调试) | --- ### **2. 场景化推荐** #### **✅ 优先选择C++的情况:** - **实时性要求高**:机器人避障、高速目标跟踪、多传感器融合(如摄像头+IMU)。 - **硬件资源紧张**:树莓派内存≤2GB时,需极致优化(如嵌入式部署)[^3]。 - **底层控制**:直接操作GPIO/PWM控制电机、舵机等执行器。 #### **✅ 优先选择Python的情况:** - **快速验证算法**:测试图像滤波、特征匹配等OpenCV函数效果。 - **AI模型集成**:调用预训练模型(YOLO物体检测、语义分割)。 - **上层逻辑开发**:任务调度、数据可视化、通信协议(MQTT/HTTP)。 --- ### **3. 混合开发方案(推荐)** > **核心性能模块用C++,高层逻辑用Python**,通过`Pybind11`或`Cython`绑定: ```mermaid graph LR A[摄像头采集] --> B(C++核心处理<br>图像去噪/特征提取) B --> C(Python调用结果<br>AI推理/决策控制) C --> D[执行器输出] ``` - **优势**: - C++处理耗时操作(如`cv::SIFT`特征计算),Python调用结果进行决策[^2]。 - 避免Python的GIL锁对多线程的影响,提升并发性能。 - **示例**: ```python # Python调用C++编译的.so库 import ctypes lib = ctypes.CDLL("./image_processor.so") lib.detect_objects.restype = ctypes.c_void_p result = lib.detect_objects(image_data) ``` --- ### **4. OpenMV的特殊考量** - **OpenMV开发**: - OpenMV IDE基于MicroPython,**强制使用Python**开发,适合轻量级机器视觉(如颜色跟踪、简单检测)。 - **与树莓派协作**: - 复杂场景可用OpenMV做前端采集,通过串口将数据发送到树莓派,由C++/Python后端处理。 --- ### **结论** | **需求** | **推荐语言** | **理由** | |---------------------------|--------------|-------------------------------------------------------------| | 实时机器人控制/高频图像处理 | **C++** | 毫秒级响应,直接硬件访问[^3] | | 算法原型验证/AI模型部署 | **Python** | 调用OpenCV-Python/TensorFlow便捷,开发速度快 | | 长期稳定部署的系统 | **C++为主** | 避免Python内存膨胀,减少运行时依赖 | | 资源受限的嵌入式视觉 | **混合开发** | 平衡性能与开发效率(C++核心+Python胶水)[^2][^3] | > 💡 **最终建议**: > **从Python入门**,验证算法可行性;**性能瓶颈模块用C++重写**;**关键机器人系统采用C++主导开发**。例如:树莓派通过C++实现实时SLAM建图,Python调用结果进行路径规划[^2]。 --- ### **相关问题** 1. 如何在树莓派Ubuntu编译OpenCV C++版本并优化性能? 2. 使用Pybind11实现C++和Python混合编程的具体步骤? 3. 树莓派实时图像处理中如何减少OpenCV的延迟? 4. OpenMV与树莓派协作开发机器人视觉系统的最佳实践? 5. 在资源受限环境下,如何量化评估C++与Python的性能差异? [^1]: OpenCV库包含500+函数,覆盖工业检测、机器人视觉等场景。 [^2]: OpenCV采用C++优化核心算法,同时提供Python接口。 [^3]: 树莓派4B部署OpenCV需考虑硬件资源限制和实时性需求。
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