Linux下安装opencv图像处理库-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenwang88/article/details/78770122

这篇博客详细介绍了如何在基于Debian的Linux系统上，特别是友善之臂NANOPC-T3开发板上，安装opencv-2.4.9图像处理库。首先进行系统更新，然后安装必要的软件，接着下载并解压opencv源码，创建编译目录。使用cmake-gui配置编译选项，并进行编译和安装。最后，博主提供了一个简单的测试程序验证opencv库的正确安装和使用。

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前言：opencv是一个开源的图像处理库，它支持Linux系统。S5P6818是三星八核Cortex-A53的CPU，现在我们来配置、编译、安装opencv-2.4.9图像处理库。

一、环境

硬件：这里选用友善之臂NANOPC-T3开发板

软件：Debian系统

二、准备工作

1. 软件更新

(1) fa@NanoPi3:~/work$ sudo apt-get update

2. 安装cmake-gui和unzip解压工具

(1) fa@NanoPi3:~/work$ sudo apt-get install cmake-gui

(2) fa@NanoPi3:~/work$ sudo apt-get install unzip

3. 下载opencv-2.4.9源码，可以到官网下载或者到我的资源下载opencv_test在windows上解压后可以得到

链接：http://download.youkuaiyun.com/download/wenwang88/10154796

4. 在linux系统上解压opencv-2.4.9源码

(1) fa@NanoPi3:~/work$ unzip opencv-2.4.9.zip

5.创建两个目录build和temp，build存放Makefile等文件，temp存放编译出来的opencv库文件

(1) fa@NanoPi3:~/work$ mkdir build

(2) fa@NanoPi3:~/work$ mkdir temp

三、使用cmake配置，生成Makefile等文件

1. 打开cmake图形界面程序

2. 指定opencv-2.4.9源码目录和存放cmake生成的工程文件目录

3. 选择编译器类型

4. 第一次配置

5. 选择opencv库的安装目录

6. 增加WITH_OPENMP这个配置项，支持openmp

7. 同理，去掉WITH_FFMPEG、WITH_TIFF这两个选项

8. 第二次配置

9. 生成Makefile等文件

四、编译和安装opencv库

1. 编译

(1) fa@NanoPi3:~/work$ cd build

(2) fa@NanoPi3:~/work/build$ make

2. 安装

(1) fa@NanoPi3:~/work/build$ make install

3. 复制opencv库文件到指定的目录，以后供编译应用程序使用

(1) fa@NanoPi3:~/work/build$ cd ../temp/

(2) fa@NanoPi3:~/work/temp$ sudo cp lib/* /usr/lib/ -rfd

(3) fa@NanoPi3:~/work/temp$ sudo cp lib/* /lib/arm-linux-gnueabihf -rfd

(4) fa@NanoPi3:~/work/temp$ sudo cp lib/* /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/ -rfd

(5) fa@NanoPi3:~/work/temp$ sudo cp include/* /usr/include -rf

五、测试

1. 源码identifity.cpp

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.h>
#include <sys/time.h>
#include <omp.h>
#include <unistd.h>
using namespace std;
using namespace cv;
#define DEBUG 1
#if DEBUG
struct timeval tPreTime ;
struct timeval tCurTime ;
long delta;
#endif
int main(int argc, char** argv)
{
Mat srcimage;
Mat hsvimage;
Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));
while (1)
{
srcimage =imread("test.jpg");
#if DEBUG
gettimeofday(&tCurTime, NULL);
#endif
if (srcimage.empty())
{
printf("srcimage.empty()\n");
continue;
}
cvtColor(srcimage, hsvimage, COLOR_BGR2HSV);
//二值化
inRange(hsvimage, Scalar(25, 25, 130), Scalar(150, 240, 255), hsvimage);
erode(hsvimage, hsvimage, element);
dilate(hsvimage, hsvimage, element);
imshow("srcimage", srcimage);
imshow("hsvimage", hsvimage);
waitKey(1);
#if DEBUG
gettimeofday(&tPreTime, NULL);
delta = ( tPreTime.tv_sec - tCurTime.tv_sec ) *1000 + (tPreTime.tv_usec -tCurTime.tv_usec) /1000;
printf("process one frame: %ld\n",delta);
#endif
}
return 0;
}