OpenCV 及 OpenCV Samples 在 Window, Linux上的编译及使用

本文提供了一份详细的指南,介绍了如何在Windows环境下使用ippicv_windows_20141027第三方包编译OpenCV源码,并解答了OpenCVSamples如何定位到OpenCVLib的问题。此外,还提供了在Linux环境下,特别是Ubuntu系统中编译OpenCV的步骤。

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Window上:

       怎么编译,只注意一个问题,就是需要下载个第三方包:  ippicv_windows_20141027,http://blog.youkuaiyun.com/sunshine_in_moon/article/details/46651039

     其他不多说了, 推荐下这篇博客,说的很详细  http://blog.youkuaiyun.com/bestgonghuibin/article/details/39007125

       但这里我有个疑惑:

              1: 为什么编译完 OpenCV Source, 和 OpenCV Samples , OpenCV Samples 就能用? 

               2:OpenCV Sample 是怎么 找到 OpenCV Lib 库的? 

       看了这篇文章,应该能解决这个疑惑:http://blog.youkuaiyun.com/bytxl/article/details/50637277。 



Linux上: 

       以Ubuntu 为例:  参见这篇文章 http://blog.youkuaiyun.com/zangle260/article/details/49468573

       

    

      

### 安装配置OpenCVLinux环境 对于希望在Linux环境中为C++项目安装并配置OpenCV的情况,有多种方法可供选择。一种常见的途径是从源码编译安装最新版本的OpenCV,这允许更灵活地定制构建选项以及优化性能设置。 #### 准备工作:更新系统包列表与安装必要的依赖项 为了确保后续过程顺利,在开始之前应当先更新系统的软件包索引,并安装一系列必需的基础工具和库文件[^1]: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy \ libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev ``` 上述命令会获取到诸如`build-essential`(编译器及相关工具),`cmake`(跨平台自动化构建系统)等基础组件;同时也包含了图形界面支持(`libgtk-3-dev`)、多媒体框架(`libav*`)及其他可能被使用的第三方库。 #### 下载OpenCV源代码 前往官方发布的页面下载所需版本的压缩包或者通过Git克隆仓库来获得最新的稳定版或开发分支。此处以直接下载为例说明操作步骤[^3]: ```bash cd ~ wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.5.0.zip unzip opencv.zip mv opencv-4.5.0 opencv rm opencv.zip ``` 如果还需要额外的功能模块,则同样可以从GitHub上拉取对应的contrib扩展包: ```bash wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/tags/4.5.0.zip unzip opencv_contrib.zip mv opencv_contrib-4.5.0 opencv_contrib rm opencv_contrib.zip ``` #### 编译与安装 创建一个新的目录作为构建目标路径,接着运行CMake脚本来指定各项参数,最后执行make完成实际编译流程。注意调整下面给出的部分变量值以适应个人需求: ```bash mkdir -p ~/opencv_build && cd ~/opencv_build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \ -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \ -D BUILD_EXAMPLES=ON .. make -j$(nproc) sudo make install sudo ldconfig ``` 以上指令序列完成了从准备阶段直到最终部署整个过程中涉及的各项任务安排。其中特别强调了对Python样例程序的支持关闭(-DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF),因为当前关注点在于C++应用层面的工作。 #### 验证安装成果 当一切正常结束后,可以通过简单的测试案例验证新安装好的OpenCV是否能够正常使用。编写如下所示的小型应用程序保存成`.cpp`文件形式,之后利用g++对其进行编译链接得到可执行文件再尝试运行查看效果如何[^2]: ```cpp #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> int main(int argc, char **argv){ std::string image_path = cv::samples::findFile("lena.jpg"); cv::Mat img = cv::imread(image_path); if(img.empty()){ std::cerr << "Could not open or find the image\n"; exit(1); } cv::imshow("Display window",img); int k = cv::waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window return 0; } ``` 编译此段代码需要用到下列命令行语句: ```bash g++ `pkg-config --cflags opencv4` test.cpp -o test `pkg-config --libs opencv4` ./test ``` 成功显示图片即表明OpenCV已正确集成至本地开发环境中。
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