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用gcc生成静态库和动态库
函数库分为静态库和动态库。
静态库
在程序编译时会被连接到目标代码中，程序运行是则不需要静态库的存在。
动态库
在程序编译时不会被连接到目标代码中，而是程序运行时载入的。
两者区别：前者是编译连接的，后者是程序运行载入的。
hello实例使用库
hello代码
hello.h
hello.c
main.c
用gcc编译得到.o文件
命令：gcc -c hello.c
静态库使用
（1）创建静态库
创建静态库的工具：ar
静态库文件命名规范：以lib作为前缀,是.a文件
命令：ar -crv libmyhello.a hello.o
（2）程序中使用静态库
命令：gcc -o hello main.c -L. -lmyhello
命令：gcc main.c libmyhello.a -o hello
命令：gcc main.c libmyhello.a -o hello
先生成main.o
命令：gcc -c main.c
生成可执行文件
命令： gcc -o hello main.c libmyhello.a
（3）验证静态库的特点
在删掉静态库的情况下，运行可执行文件，发现程序仍旧正常运行，表明静态库跟程序执行没有联系。同时，也表明静态库是在程序编译的时候被连接到代码中的。
动态库的使用
（1）创建动态库
创建动态库的工具：.gcc
动态库文件命名规范：以lib作为前缀,是.so文件
gcc -shared -fPIC -o libmyhello.so hello.o
shared:表示指定生成动态链接库，不可省略
-fPIC：表示编译为位置独立的代码，不可省略
（2）在程序中执行动态库
命令：gcc -o hello main.c -L. -lmyhello或gcc main.c libmyhello.so -o hello
再运行可执行文件hello，会出现错误
问题的解决方法：将libmyhello.so复制到目录/usr/lib中。由于运行时，是在/usr/lib中找库文件的。
命令：mv libmyhello.so /usr/lib
静态库与动态库对比
gcc编译得到.o文件 gcc -c hello.c
创建静态库 ar -crv libmyhello.a hello.o
创建动态库 gcc -shared -fPIC -o libmyhello.so hello.o
使用库生成可执行文件 gcc -o hello main.c -L. -lmyhello
执行可执行文件 ./hello
在执行可执行文件，会报一个错误，可见当静态库和动态库同时存在的时候，程序会优先使用动态库。
实例
A1.c代码：
#include<stdio.h>
void print1(int arg)
{
printf(“A1 print arg:%d\n”,arg);
}
A2.c代码：
#include<stdio.h>
void print2(char *arg)
{
printf(“A2 printf arg:%s\n”,arg);
}
A.h代码：
#ifndef A_H
#define A_H
void print1(int);
void print2(char *);
#endif
test.c代码：
#include<stdio.h>
#include"A.h"
int main()
{
print1(1);
print2(“test”);
return(0);
}
2. 程序中使用静态库
命令：ar crv libfile.a A1.o A2.o
gcc -o test test.c libfile.a
3. 动态库的使用
gcc -shared -fPIC -o libfile.so A1.o A2.o
gcc -o test test.c libfile.so
使用ubuntu学习opencv图像库编程
安装opencv
安装包
（1）点开虚拟机上的浏览器
下载地址链接: https://www.bzblog.online/wordpress/index.php/2020/03/09/opencvdownload/.
（2）解压缩包
在解压缩包之前，将 opencv-3.4.11.zip 复制到 home 文件夹下，再解压缩。
命令：unzip opencv-3.4.11.zip
使用 cmake 安装 opencv
首先进入解压后的文件夹：opencv-3.4.11
命令：cd opencv-3.4.11
首先进入 root 用户，并更新一下。
命令：sudo su
sudo apt-get update
接着再执行这条命令安装 cmake 。
命令：sudo apt-get install cmake
安装依赖库
命令：sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev libjasper-dev
再创建 build 文件夹。
命令：mkdir build
然后进入我们创建的文件夹：build
命令：cd build
使用 cmake 编译参数，或者使用第二条默认参数，都可以的。
命令：cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local …
cmake …
使用 make 创建编译，仍然是在 build 文件夹下进行。
命令：sudo make
安装
命令：sudo make install
配置环境
修改 opencv.conf 文件，打开后的文件是空的，添加 opencv 库的安装路径：/usr/local/lib
命令：sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
更新系统共享链接库
命令：sudo ldconfig
配置 bash ，修改 bash.bashrc 文件
sudo gedit /etc/bash.bashrc
在文件末尾加入：
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
保存退出，然后执行如下命令使得配置生效
命令：sudo gedit /etc/bash.bashrc
更新一下
命令：sudo updatedb
接下来查看 opencv 的版本信息。
命令：pkg-config --modversion opencv
安装结束
使用示例–图片
首先创建一个代码存放文件夹 code ，然后进入文件夹中。
touch code
cd code
创建一个 test1.cpp 文件。
gedit test1.cpp
将下面的代码复制粘贴进去。
test1.cpp：
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
CvPoint center;
double scale = -3;
IplImage* image = cvLoadImage("lena.jpg");
argc == 2? cvLoadImage(argv[1]) : 0;
cvShowImage("Image", image);
if (!image) return -1; center = cvPoint(image->width / 2, image->height / 2);
for (int i = 0;i<image->height;i++)
for (int j = 0;j<image->width;j++) {
double dx = (double)(j - center.x) / center.x;
double dy = (double)(i - center.y) / center.y;
double weight = exp((dx*dx + dy*dy)*scale);
uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image, uchar, i, j * 3);
ptr[0] = cvRound(ptr[0] * weight);
ptr[1] = cvRound(ptr[1] * weight);
ptr[2] = cvRound(ptr[2] * weight);
}
Mat src;Mat dst;
src = cvarrToMat(image);
cv::imwrite("test.png", src);
cvNamedWindow("test",1); imshow("test", src);
cvWaitKey();
return 0;
}
编译文件：
执行以下命令：
g++ test1.cpp -o test1 pkg-config --cflags --libs opencv
在用同文件夹下准备一张图片，文件名为：lena.jpg
输出结果：
执行以下命令：
./test1
使用示例–视频
虚拟机获取摄像头权限
使用快捷键 Win + R ，输入 services.msc ，并回车。
找到 VMware USB Arbitration S… 服务，确保启动了。
点击 “ 虚拟机 ” ，然后点击 “ 设置(S)… ”。
选择 “ USB控制器 ” ，将 “ USB兼容性 ” 设置为 “ USB 3.0 ” ，并点击确定。
选择 “ 虚拟机 ” ，再选择 “ 可移动设备 ” ，再选择 “ Quanta USB2.0 VGA UVC WebCam ” ，最后点击 “ 连接 ” ，再弹出的窗口内点击 “ 确定 ” 。
虚拟机右下角这个摄像头图标有个小绿点，则连接成功。
播放视频
创建一个 test2.cpp 文件。
命令：gedit test2.cpp
将以下代码复制粘贴进去。
test2.cpp：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
//从摄像头读取视频
VideoCapture capture(“man.mp4”);
//循环显示每一帧
while(1){
Mat frame;//定义一个Mat变量，用于存储每一帧的图像
capture >> frame;//读取当前帧
if(frame.empty())//播放完毕，退出
break;
imshow(“读取视频帧”,frame);//显示当前帧
waitKey(30);//掩饰30ms
}
system(“pause”);
return 0;
}
准备一个小视频
编译 test2.cpp 文件。
命令：g++ test2.cpp -o test2 pkg-config --cflags --libs opencv
输出结果。
./test2
录制视频
创建一个 test3.cpp 。
命令：gedit test3.cpp
test3.cpp：
/*********************************************************************
打开电脑摄像头，空格控制视频录制，ESC退出并保存视频RecordVideo.avi
*********************************************************************/
#include
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
//打开电脑摄像头
VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened())
{
cout << “error” << endl;
waitKey(0);
return 0;
}
//获得cap的分辨率
int w = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH));
int h = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
Size videoSize(w, h);
VideoWriter writer("RecordVideo.avi", CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'), 25, videoSize);
Mat frame;
int key;//记录键盘按键
char startOrStop = 1;//0 开始录制视频； 1 结束录制视频
char flag = 0;//正在录制标志 0-不在录制； 1-正在录制
while (1)
{
cap >> frame;
key = waitKey(100);
if (key == 32)//按下空格开始录制、暂停录制 可以来回切换
{
startOrStop = 1 - startOrStop;
if (startOrStop == 0)
{
flag = 1;
}
}
if (key == 27)//按下ESC退出整个程序，保存视频文件到磁盘
{
break;
}
if (startOrStop == 0 && flag==1)
{
writer << frame;
cout << "recording" << endl;
}
else if (startOrStop == 1)
{
flag = 0;
cout << "end recording" << endl;
}
imshow("picture", frame);
}
cap.release();
writer.release();
destroyAllWindows();
return 0;
}
编译 test3.cpp 文件。
命令：g++ test3.cpp -o test3 pkg-config --cflags --libs opencv
输出结果。
命令：./test3
生成了一个 .avi 文件，并不断生成帧。
总结
基本上能够熟练的生成静态库和动态库。在两种库的比较中，能够明显看出两者的差别。在Ubuntu下安装OpenCV，确实有点麻烦，但是opencv的应用确实广。
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