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OpenCV 教程
1. OpenCV 简介
2. OpenCV 安装
3. OpenCV 安装(C++)
Python OpenCV
4. OpenCV 入门实例
5. OpenCV 基础模块
6. OpenCV 图像处理基础
7. OpenCV 图像基本操作
8. OpenCV 图像算术运算
9. OpenCV 图像阈值处理
10. OpenCV 图像平滑处理
11. OpenCV 图像形态学操作
12. OpenCV 图像边缘检测
13. OpenCV 图像轮廓检测
14. OpenCV 图像直方图
15. OpenCV 视频处理
16. OpenCV 视频目标跟踪
17. OpenCV 视频背景减除
18. OpenCV 人脸检测
19. OpenCV 物体识别
20. OpenCV 图像拼接
21. OpenCV 简单滤镜效果
C++ OpenCV
22. C++ OpenCV 基础操作
23. C++ OpenCV 图像处理
24. C++ OpenCV 基本模块介绍
25. C++ OpenCV 特征检测与描述
26. C++ OpenCV 高级图像处理
27. C++ OpenCV 视频处理
28. C++ OpenCV 机器学习与深度学习
29. C++ OpenCV 项目实战
30. C++ OpenCV 性能优化
 
 
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OpenCV 安装(C++)
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OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,包含了数百个计算机视觉算法,广泛应用于图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。

C++ 是 OpenCV 的原始开发语言,适合高性能应用。

在 C++ 项目中使用 OpenCV 之前,首先需要安装 OpenCV 库。

下载 OpenCV

访问 OpenCV 的官方下载页面:https://opencv.org/releases/

选择适合你操作系统的版本(例如 Windows、Linux、macOS)并下载,例如OpenCV 4.x 的 Windows 预编译包。 。

Windows 安装 OpenCV

  • 解压下载的 OpenCV 文件:解压到一个目录,例如 C:\opencv。

  • 设置环境变量:将 OpenCV 的 bin 目录 C:\opencv\build\x64\vc15\bin(根据你的
  • Visual Studio 版本选择 vc14 或 vc15) 添加到系统的 PATH 环境变量中。

配置开发环境:如果使用 Visual Studio,需要在项目中配置 OpenCV 的头文件路径和库文件路径。右键点击"此电脑" -> "属性" -> "高级系统设置" -> "环境变量" -> 编辑Path,添加上述路径。

配置 Visual Studio

1、打开 Visual Studio,创建一个 C++ 项目。

2、配置包含目录

右键项目 -> "属性" -> "VC++目录" -> "包含目录",添加:

C:\opencv\build\include

3、配置库目录

右键项目 -> "属性" -> "VC++目录" -> "库目录",添加:

C:\opencv\build\x64\vc15\lib

4、配置链接器

右键项目 -> "属性" -> "链接器" -> "输入" -> "附加依赖项",添加:

opencv_world4xx.lib

4xx 是 OpenCV 版本号,例如 opencv_world450.lib 。

源码编译安装

安装前的准备

在安装 OpenCV 之前,确保你的系统已经安装了以下工具:

  • CMake:用于生成构建文件。

  • C++ 编译器:如 GCC(Linux/macOS)或 MSVC(Windows)。

  • Git:用于从 GitHub 克隆 OpenCV 源码

下载 OpenCV 源码

我们可以从 OpenCV 的 GitHub 仓库 下载源码,或者直接从 OpenCV 的 官方网站 下载预编译的版本。

使用 Git 克隆源码:

git clone https://github.com/opencv/opencv.git

git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git # 可选,包含额外的模块

使用 CMake 配置 OpenCV

1、创建一个构建目录并进入:

mkdir build

cd build

2、使用 CMake 生成构建文件:

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

如果你需要额外的模块(如 opencv_contrib),可以添加以下参数:

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules ..

3、编译并安装 OpenCV:

make -j4 # 使用 4 个线程进行编译

sudo make install

4、配置环境变量(可选)

在 Linux 或 macOS 上,你可能需要将 OpenCV 的库路径添加到环境变量中:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH

在 Windows 上,你可以通过系统属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量来添加 OpenCV 的库路径。

在 C++ 项目中使用 OpenCV

安装完成后,你可以在 C++ 项目中使用 OpenCV。

以下是一个简单的示例程序,展示如何使用 OpenCV 加载并显示一张图片。

1、创建 C++ 项目

创建一个新的 C++ 源文件,例如 main.cpp。

编写以下代码:

实例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 读取图片
    cv::Mat image = cv::imread("example.jpg");

    // 检查图片是否成功加载
    if (image.empty()) {
        std::cout << "无法加载图片!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 显示图片
    cv::imshow("Display Image", image);

    // 等待按键
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

2、编译和运行

使用以下命令编译代码:

g++ main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs opencv4`

3、运行

运行生成的可执行文件:

./main

如果一切正常,你应该能够看到图片在窗口中显示出来。

常见问题及解决方案

1、找不到 OpenCV 库

如果在编译时遇到找不到 OpenCV 库的错误,请确保你已经正确安装了 OpenCV,并且环境变量配置正确。

我们可以使用 pkg-config 来检查 OpenCV 的安装路径:

pkg-config --cflags --libs opencv4

2、图片无法加载

如果图片无法加载,请检查图片路径是否正确,以及图片文件是否存在。你可以使用绝对路径来确保路径正确。

3、窗口无法显示

如果窗口无法显示,请确保你的系统支持图形界面,并且 OpenCV 的 GUI 模块已正确安装。


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