通过apt方式安装opencv

本文介绍在树莓派上通过apt方式快速安装OpenCV的方法,以及一个使用OpenCV将彩色图片转换为黑白图片的简单示例。相较于源码安装,apt方式更为便捷,但需手动指定动态链接库。

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转自:https://www.cnblogs.com/cxchanpin/p/7103012.html

本文介绍怎样在树莓派中通过apt方式安装opencv,并通过一个简单的样例说明怎样使用opencv。
相比于源码方式安装opencv,通过apt方式安装过程步骤简单些。消耗的时间也少一些。通过apt方式安装没有自己主动生成opencv.pc文件,所以在编写makefile文件时不能直接使用pkg-config工具,而须要逐个指定opencv_core、opencv_imgproc等动态链接库。

1.安装opencv

開始之前进行必要的更新工作。

sudo apt-get update

安装opencv

sudo apt-get install libcv-dev
sudo apt-get install libopencv-dev

安装过程比較缓慢,请耐心等待。
安装完毕之后,opencv相关的头文件被安装到/usr/lib文件夹中,该文件夹是linux默认头文件查找路径。
opencv的相关动态链接库被安装到/usr/lib文件夹中。这些动态链接库包含:

【opencv_calib3d】——相机校准和三维重建
【opencv_core】——核心模块,画图和其它辅助功能
【opencv_features2d】——二维特征检測
【opencv_flann】——高速最邻近搜索
【opencv_highgui】——GUI用户界面
【opencv_imgproc】——图像处理
【opencv_legacy】——废弃部分
【opencv_ml】——机器学习模块
【opencv_objdetect】——目标检測模块
【opencv_ocl】——运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块
【opencv_video】——视频分析组件

2.简单演示样例

【C++】——通过代码加载一张图片,通过opencv把彩色图片转换为黑白图片,并把原图和转换后的图片输出到屏幕中。

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main (int argc, char **argv)
{
    Mat image, image_gray;
    image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR );
    if (argc != 2 || !image.data) {
        cout << "No image data\n";
        return -1;
    }
   
    cvtColor(image, image_gray, CV_RGB2GRAY);
    namedWindow("image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow("image gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
   
    imshow("image", image);
    imshow("image gray", image_gray);
   
    waitKey(0);
    return 0;
}

【makefile】创建一个Makefile的文本文件即可,要cd进入Makefile所在目录才能make

CC = g++ 
# 可运行文件
TARGET = test
# C文件
SRCS = test.cpp
# 目标文件
OBJS = $(SRCS:.cpp=.o)
# 库文件
DLIBS = -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui
# 链接为可运行文件
$(TARGET):$(OBJS)
 $(CC) -o $@ $^ $(DLIBS)
clean:
 rm -rf $(TARGET) $(OBJS)
# 编译规则 $@代表目标文件 $< 代表第一个依赖文件
%.o:%.cpp
 $(CC) -o $@ -c $<

【简单说明】
DLIBS = -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui
演示样例中使用了opencv中的核心部分、图像处理部分和GUI部分,所以依次添加opencv_core、opencv_imgproc、opencv_highgui动态链接库。该部分和和【树莓派学习笔记——源码方式安装opencv】中的演示样例稍有不同,前文中的makefile使用LIBS = $(shell pkg-config --libs opencv)引入全部的opencv动态链接库,此处手动指定相关库按需链接。

【编译】

make

【运行】

./test raspberry.jpg

可运行文件test和raspberry.jpg应在同一个文件夹中。

<think>好的,用户的问题是关于在通过apt安装OpenCV后,找到生成的OpenCVModules.cmake文件的位置。我需要先回忆一下apt安装的包通常会把配置文件放在哪里。通常,Debian系的系统如Ubuntu,使用apt安装的库文件和相关CMake配置会放在标准的位置,比如/usr/lib或者/usr/share下。 我记得CMake的模块文件一般会放在/usr/share或者/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake这样的目录下。对于OpenCV来说,可能会有特定的子目录。比如,可能是在/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4或者类似的路径里。 另外,用户提供的引用中提到了find_package(OpenCV REQUIRED)的使用,这说明用户可能在CMake项目中需要链接OpenCV。而正确找到OpenCVModules.cmake的位置对于CMake正确识别OpenCV安装路径至关重要。 可能用户之前遇到了CMake找不到OpenCV的情况,或者想手动确认文件的位置。需要检查常见的路径。比如,在Ubuntu系统中,使用apt安装opencv后,相关的CMake配置文件通常位于/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4/。用户可以通过运行命令如`find /usr -name "OpenCVModules.cmake"`来搜索整个系统,但可能需要sudo权限。 另外,引用[2]提到安装后CMake包文件位于构建根目录,但这里用户是通过apt安装的,所以路径应该不同。引用[3]和[4]涉及到从源码安装时的错误处理,可能和当前问题无关,但需要注意用户是否混合了不同安装方式导致的问题。 总结,可能的路径包括: 1. /usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4/ 2. /usr/local/lib/cmake/opencv4/ (如果是手动安装) 3. /usr/share/OpenCV/ 需要建议用户使用find命令查找,或者检查上述路径是否存在。此外,确认用户安装OpenCV版本,不同版本路径可能不同,如opencv4或opencv3。 最后,确保用户了解如何正确在CMake中引用该文件,可能需要设置正确的路径变量。</think>通过`apt`安装OpenCV后,`OpenCVModules.cmake`文件通常位于以下路径中: $$ \text{/usr/lib/x86\_64-linux-gnu/cmake/opencv4/} $$ 或者根据OpenCV版本可能为`opencv3`。具体可通过以下命令查找: ```bash sudo find /usr -name "OpenCVModules.cmake" ``` ### 分步解释 1. **默认安装路径** Debian/Ubuntu系统中,APT安装的库配置文件通常存储在`/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/`目录下,子目录名对应OpenCV版本(如`opencv4`)[^2][^4]。 2. **手动搜索验证** 若路径不明确,可使用`find`命令全局搜索: ```bash sudo updatedb # 先更新文件数据库(如果未定期运行) locate OpenCVModules.cmake ``` 或直接遍历`/usr`目录: ```bash sudo find /usr -type f -name "OpenCVModules.cmake" ``` 3. **CMake引用验证** 在CMakeLists.txt中添加以下语句,可输出具体路径: ```cmake find_package(OpenCV REQUIRED) message("OpenCV CMake模块路径: ${OpenCV_DIR}") ``` ### 相关问题 1. 如何修复CMake找不到OpenCV的问题? 2. 源码编译安装OpenCV后,如何配置CMake路径? 3. 如何检查系统已安装OpenCV版本? [^1]: 引用自用户提供的代码片段,关于CMake链接OpenCV的标准方法。 : 参考APT安装后CMake文件默认存储路径的说明。 [^4]: 补充依赖安装和路径搜索相关操作。
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