Ubuntu 12.04安装OpenCV2.4.6.1

本文详细介绍了如何在Linux环境下安装OpenCV,并通过一个简单的样例程序验证其正确安装。首先,需要安装必要的编译环境及依赖库;接着下载OpenCV源码并进行编译;然后更新动态链接库和配置文件;最后,通过人脸检测样例程序来测试安装是否成功。

一.安装编译环境以及相关库

     sudo apt-get install cmake build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libjpeg62-dev  libtiff4-dev  libjasper-dev

二.下载OpenCV源码,编译

    tar -xvf

    进入解压目录,

    cmake  .         #生成编译配置文件

    make              #编译,在不同linux系统中编译,可能需要安装更多编译依赖的库,依照提示,缺少什么就安装什么

    make install   #安装,默认是安装到/usr/local下

三.更新动态链接库和配置文件

       sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf   #添加opencv  lib库所在路径:/usr/local/lib ,保存

      sudo ldconfig     #进行配置

     更新配置文件:sudo gedit /etc/bash.bashrc
     在末尾添加:

      PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
      export PKG_CONFIG_PATH

四.测试Sample

      进入到sample/c目录下:

 ./facedetect --cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --scale=.5 ./lena.jpg


 输出人脸检测结果,ok。



   

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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