tiny6410上opencv移植总结
linux环境：ubuntu-10.0.4
交叉编译：4.3.2 （我用的是4.5.1）
arm板子：basicarm2440
准备库：libz libjpeg libx264 libxvid libffmpeg libpng opencv yasm-0.7.2
版本：
libz: zlib-1.2.3
libjpeg: jpegsrc.v6b
libpng: libpng-1.2.18
libyasm: yasm-0.7.2
opencv: opencv-2.0.0
libx264: x264-snapshot-20110612-2245-stable
libxvid: xvidcore-1.3.2
lffmpeg: ffmpeg-0.5.3
这些库在其对应的官网都可以找到。
之前我也试过其他的版本，但是会出现许多版本不兼容，或者缺少某项功能的问题。如果利用其他版本进行编译，有可能会存在其他问题。有人成功编译过带ffmpeg的opencv-1.0.0，其版本组合如下（但是我没有移植成功，可能是我的交叉编译器的问题吧，我的是：4.3.2）：
libz: zlib-1.2.3
libjpeg: jpegsrc.v6b
libpng: libpng-1.2.18
libyasm: yasm-0.7.2
opencv: opencv-1.0.0
libx264: x264-snapshot-20050911-2245
libxvid: xvidcore-1.1.3
lffmpeg: ffmpeg-0.4.9-p2*******
值得一提的是ffmpeg-0.4.9不包含swscale，因此无法操作img_convert，所以舍去不用。
下面是opencv-2.0.0的移植过程。（简略了解压安装包的过程）
1, 设置环境变量：
代码: 全选
export PATH=$PATH:/usr/local/arm/4.3.2/bin
说明：/usr/local/arm/4.3.2/bin是我的交叉编译工具所在目录。
下面所有编译的库都放在目录：/usr/local/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi下。这么做的原因是避免在编译其他库时，需要重新指定依赖库的路径，经验告诉我，这样做同时能够消除，依赖库路径所带来的麻烦。
2, libz的交叉编译：
进入libz的目录：
CC=arm-linux-gcc ./configure
--prefix=/usr/local/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi --shared
#make
#make install
3, libjpeg的交叉编译：
进入jpeg的目录：
#./configure --prefix=/usr/local/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi
--enable-shared –enable-static
#gedit Makefile (修改Makefile中cc =arm-linux-gcc ar=arm-linux-ar
ar2=arm-linux-ranlib)
#make
make之后会出现这样的错误：”
./libtool --mode=compile arm-linux-gcc -O2 -I. -c ./jcapimin.c
make: ./libtool: Command not found
make: *** [jcapimin.lo] Error 127
解决办法：检查自己系统下有没有libtool,如果没有那么自己装一个;装完之后把config.guess &&config.sub复制到jpeg目录下：
#cp /usr/share/libtool/config/config.sub ./
#cp /usr/share/libtool/config/config.guess ./
之后执行：
#make install
make install 时又出现错误：
/usr/bin/install: cannot create regular file `/usr/local/libjpeg/bin/cjpeg': No such file or directory
make: *** [install] Error 1
解决办法：在/usr/local/arm/4.3.2/bin下建立4个目录：
#mkdir bin
#mkdir lib
#mkdir include
#mkdir man/man1
然后，
#make install
4, libpng的交叉编译
进入png的目录：
#./configure --prefix=/usr/local/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi
--enable-shared --enable-static --host=arm-linux
#make
#make install
5, yasm的交叉编译:
进入yasm目录：
#./configure --prefix=/usr/local/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi
--enable-shared --enable-static --host=arm-linux
#make
#make install
6, libx264的交叉编译:
进入x264目录：
#CC=arm-linux-gcc ./configure --enable-shared --host=arm-linux –disable-asm --prefix=/usr/local/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi
#make
#make install
(我这儿会出错。我把-disable 换成--disable成功)
7, libxvid的交叉编译:
进入build/generic目录：
#./configure --prefix=/usr/local/libxvid --host=arm-linux --disable-assembly #make
#make install
8, ffmpeg的交叉编译:
进入ffmpeg目录：
#./configure --prefix=/usr/local/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi
--enable-shared --disable-static --enable-gpl --enable-cross-compile
--arch=arm --disable-stripping --target-os=linux --enable-libx264
--enable-libxvid --cc=arm-linux-gcc --enable-swscale
#make
#make install
（configure时会提示找不到LIBXVID ,然后百度后应该在最后再加上指定libxvid安装的路径如 --extra-ldflags=-L/c/dev/shared/lib
--extra-cflags=-I/c/dev/shared/include ）
9, opencv2.0.0的交叉编译:
进入opencv2.0.0目录：首先，修改configure文件:
#gedit configure
搜索-lavcodec,定位到大概18182行的位置，在“FFMPEGLIBS="-lavcodec -lavformat” 后添加“-lswscale”，修改之后变为：“FFMPEGLIBS="-lavcodec -lavformat -lswscale $FFMPEG_SWSCALE_LIBS"”，然后保存退出。
在终端中输入：
#./configure --host=arm-none-linux-gnueabi --without-gtk --without-carbon --without-quicktime --without-1394libs --with-ffmpeg --without-python
--without-swig --enable-static --enable-shared --disable-apps
CXX=arm-linux-g++
CPPFLAGS=-I/usr/local/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/include/ LDFLAGS=-L/ usr/local /arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/lib --with-v4l
--prefix=/usr/local/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi CXXFLAGS=-O2
#make
#make install
到此，opencv-2.0.0的一直算是成功了。接下来，需要把所有的库烧写到arm板子上去，如果烧写到根目录的lib目录下，那么不用指定LD-LIBRARY-PATH，反之则反之。
交叉编译场景分析(arm-linux)(八)--编译glib
交叉编译场景分析(arm-linux)(八)--编译glib
出处：https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html,/absurd/archive/2006/04/01/646993.aspx
1. 基本信息：
软件名称
glib
功能简述
Glib是GNOME的一个基础库，提供基本的容器、算法、对象系统、OSAPI的适配器等。
下载地址
https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html,
软件版本
glib-2.8.0.tar.gz
依赖关系
默认
前置条件
源文件位置：$(WORK_DIR)/ glib-2.8.0
2. 过程分析
下载的稳定版本，configure已经存在，直接进行配置：
[root@linux glib-2.8.0]# ./configure --host=$ARCH-linux
--prefix=$ROOTFS_DIR/usr
出现了如下错误：
checking for growing stack pointer... configure: error: cannot run test program while cross compiling
原来configure不能为交叉编译检查glib_cv_stack_grows，glib_cv_stack_grows表示堆栈的增长方向。configure无法在目标机上运行测试程序，自然无法检查，只好手工指定。顺便看一下还哪些相关的变量不能检查的，一起写到cache文件中，并重新配置：
[root@linux glib-2.8.0]# echo ac_cv_type_long_long=yes>$ARCH-linux.cache [root@linux glib-2.8.0]# echo glib_cv_stack_grows=no>>$ARCH-linux.cache [root@linux glib-2.8.0]# echo glib_cv_uscore=no>>$ARCH-linux.cache
[root@linux glib-2.8.0]# echo
ac_cv_func_posix_getpwuid_r=yes>>$ARCH-linux.cache
[root@linux glib-2.8.0]# echo
ac_cv_func_posix_getgrgid_r=yes>>$ARCH-linux.cache
[root@linux glib-2.8.0]# ./configure --host=$ARCH-linux
--prefix=$ROOTFS_DIR/usr --cache-file=$ARCH-linux.cache
这回配置成功了，编译：
[root@linux glib-2.8.0]# make && make install
编译成功！
3. 构建处方
l glib.mk
GLIB_DIR="glib-2.8.0"
all: clean config build
config:
@cd $(GLIB_DIR) && \
echo ac_cv_type_long_long=yes>$$ARCH-linux.cache && \
echo glib_cv_stack_grows=no>>$$ARCH-linux.cache && \
echo glib_cv_uscore=no>>$$ARCH-linux.cache && \
echo ac_cv_func_posix_getpwuid_r=yes>>$$ARCH-linux.cache &&\ echo ac_cv_func_posix_getgrgid_r=yes>>$$ARCH-linux.cache
./configure --host=$$ARCH-linux --prefix=$$ROOTFS_DIR/usr --cache-file=$$ARCH-linux.cache && \
echo "config done"
build:
@cd $(GLIB_DIR) && \
make && make install && \
echo "build done"
clean:
@cd $(GLIB_DIR) && \
if [ -e Makefile ]; then make distclean; fi && \
echo "clean done"
OpenCV主要函数介绍
4.1 OpenCV主要函数介绍 1) cvLoadImage 从文件中读取图像 IplImage* cvLoadImage(const char* filename,int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR ); 函数cvLoadImage从指定文件读入图像，返回读入图像的指针。其中filename是要被读入的文件的文件名；flags指定读入图像的颜色和深度。 2)cvSaveImage 保存图像到文件 int cvSaveImage( const char* filename, const CvArr* image ); 函数cvSaveImage保存图像到指定文件。其中filename保存文件名。image 要保存的图像。图像格式的的选择依赖于filename的扩展名，只有8位单通道或者3通道（通道顺序为'BGR' ）可以使用这个函数保存。 3)cvQueryFrame从摄像头或者文件中抓取并返回一帧 IplImage* cvQueryFrame( CvCapture* capture ); 函数cvQueryFrame从摄像头或者文件中抓取一帧，然后解压并返回这一帧。这个函数仅仅是函数cvGrabFrame和函数cvRetrieveFrame在一起调用的组合。返回的图像不可以被用户释放或者修改。其中capture视频获取结构。。 4)cvCaptureFromCAM 初始化摄像头 CvCapture* cvCaptureFromCAM( int index ); 函数cvCaptureFromCAM给从摄像头的视频流分配和初始化CvCapture结构。 其中index要使用的摄像头索引。如果只有一个摄像头或者用哪个摄像头也无所谓，那使用参数-1应该便可以。 5）cvHaarDetectObjects 用来检测图像中的人脸区域 CV API(CvSeq*) cvHaarDetectObjects( const CvArr* image, CvHaarClassifierCascade* cascade, CvMemStorage* storage, double scale_factor CV_DEFAULT(1.1), int min_neighbors CV_DEFAULT(3), int flags CV_DEFAULT(0), CvSize min_size CV_DEFAULT(cvSize(0,0)), CvSize max_size CV_DEFAULT(cvSize(0,0))); 用于快速检测人脸区域，便于提取得到人脸数据。其中image 为被检图像，cascade为 haar分类器级联的内部标识形式，storage 为用来存储检测到的一
OpenCV 2.4.4安装与配置
OpenCV 2.4.4 安装与配置 步骤一：安装OpenCV https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html,/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.4/ 1.从以上地址下载OpenCV 2.4.4，执行exe文件，将文件安装到所需目录。 2.建立环境变量并添加到系统路径（以将文件安装在D:\opencv为例）： i) 右键点击桌面的计算机图标，选择“属性”，跳出如下窗口：
ii) 点击“高级系统设置”，跳出如下窗口：
iii) 点击“高级”选项卡下的“环境变量”，跳出如下窗口：
iv) 点击“系统变量”下的“新建”，“变量名”输入OPENCV_BUILD，“变量值”输入D:\opencv\build（如果OpenCV解压在别的目录，请输入该目录路径。比如，如果在C盘ProgramFiles文件夹建立了名为OpenCV的文件夹，并在其中解压，那么输入的目录就为 C:\ProgramFiles\OpenCV\opencv\build，总之目录一直到build文件夹），点击“确定”。 v) 双击“用户变量”中的PATH，在跳出的窗口中输入变量值为%OPENCV_BUILD%\x86\vc10\bin （如果电脑是64位系统的，请把“x86”改为“x64”；并请确保使用的是VS 2010，因为vc10 文件夹针对的是VS 2010）。
步骤二：在VS2010中配置OpenCV 1. 打开VS 2010，新建一个项目（Win32控制台或MFC 都可以）。 2. 建立Debug 属性表。 i) 点击“视图”菜单中的“属性管理器”。
VC6下安装与配置OPENCV
VC6下安装与配置OpenCV1.0 1.安装Visual C++6.0 2.安装OpenCV
3.配置Windows环境变量 可以通过我的电脑-〉属性-〉高级，来设置系统的环境变量检查C:\Program Files\OpenCV\bin 或C:\Program Files(x86)\OpenCV\bin
是否已经被加入到环境变量PATH，如果没有，请加入。 4.配置Visual C++6.0 全局设置 菜单Tools->Options->Directories：先设置lib路径，选择Library files，在下方填入路径： C:\Program Files\OpenCV\lib 64位 C:\Program Files(x86)\OpenCV\lib 然后选择include files，在下方填入路径： C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include C:\Program Files\OpenCV\cv\include C:\Program Files\OpenCV\cvaux\include C:\Program Files\OpenCV\ml\include C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\include
64位 C:\Program Files(x86)\OpenCV\cxcore\include C:\Program Files(x86)\OpenCV\cv\include C:\Program Files(x86)\OpenCV\cvaux\include C:\Program Files(x86)\OpenCV\ml\include C:\Program Files(x86)\OpenCV\otherlibs\highgui C:\Program Files(x86)\OpenCV\otherlibs\cvcam\include 然后选择source files，在下方填入路径： C:\Program Files\OpenCV\cv\src C:\Program Files\OpenCV\cxcore\src C:\Program Files\OpenCV\cvaux\src C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\src\windows C:\Program Files(x86)\OpenCV\cv\src C:\Program Files(x86)\OpenCV\cxcore\src C:\Program Files(x86)\OpenCV\cvaux\src C:\Program Files(x86)\OpenCV\otherlibs\highgui C:\Program Files(x86)\OpenCV\otherlibs\cvcam\src\windows
opencv函数目录-Cv图像处理
目录 1 梯度、边缘和角点 1.1 Sobel 1.2 Laplace 1.3 Canny 1.4 PreCornerDetect 1.5 CornerEigenValsAndVecs 1.6 CornerMinEigenVal 1.7 CornerHarris 1.8 FindCornerSubPix 1.9 GoodFeaturesToTrack 2 采样、插值和几何变换 2.1 InitLineIterator 2.2 SampleLine 2.3 GetRectSubPix 2.4 GetQuadrangleSubPix 2.5 Resize 2.6 WarpAffine 2.7 GetAffineTransform 2.8 2DRotationMatrix 2.9 WarpPerspective 2.10 WarpPerspectiveQMatrix 2.11 GetPerspectiveTransform 2.12 Remap 2.13 LogPolar 3 形态学操作 3.1 CreateStructuringElementEx 3.2 ReleaseStructuringElement 3.3 Erode 3.4 Dilate 3.5 MorphologyEx 4 滤波器与色彩空间变换 4.1 Smooth 4.2 Filter2D 4.3 CopyMakeBorder 4.4 Integral 4.5 CvtColor 4.6 Threshold 4.7 AdaptiveThreshold 5 金字塔及其应用 5.1 PyrDown 5.2 PyrUp 6 连接部件 6.1 CvConnectedComp
OPENCV 2.4.10安装
一、VS2020安装opencv2.4.10 1.1首先安装vs2010 安装这个就不用多谈了 1.2下载opencv- 2.4.10.exe,并解压到 最后会在 1.3添加系统变量 在系统变量path后添加:C:\opencv\opencv\build\x86\vc10\bin 1.4新建vc++控制台工程项目，配置 1.4.1项目属性->配置属性->VC++目录->包含目录 添加 C:\opencv\opencv\build\include C:\opencv\opencv\build\include\opencv C:\opencv\opencv\build\include\opencv2
1.4.2项目属性->配置属性->VC++目录->引用目录 添加 C:\opencv\opencv\build\x86\vc10\lib 1.4.3项目属性->链接器->输入->附加依赖项 在debug模式下添加 配置方案为Debug的配置，添加：（2410代表我的opencv版本是2.4.10，需要对应更改） opencv_calib3d2410d.lib opencv_contrib2410d.lib opencv_core2410d.lib opencv_features2d2410d.lib
opencv_flann2410d.lib opencv_gpu2410d.lib opencv_highgui2410d.lib opencv_imgproc2410d.lib opencv_legacy2410d.lib opencv_ml2410d.lib opencv_nonfree2410d.lib opencv_objdetect2410d.lib opencv_ocl2410d.lib opencv_photo2410d.lib opencv_stitching2410d.lib opencv_superres2410d.lib opencv_ts2410d.lib opencv_video2410d.lib opencv_videostab2410d.lib 配置方案为Release的配置，添加： opencv_calib3d2410.lib opencv_contrib2410.lib opencv_core2410.lib opencv_features2d2410.lib opencv_flann2410.lib opencv_gpu2410.lib opencv_highgui2410.lib opencv_imgproc2410.lib opencv_legacy2410.lib opencv_ml2410.lib opencv_nonfree2410.lib opencv_objdetect2410.lib opencv_ocl2410.lib opencv_photo2410.lib opencv_stitching2410.lib opencv_superres2410.lib opencv_ts2410.lib opencv_video2410.lib opencv_videostab2410.lib
OPENCV库函数使用说明
OPENCV（Intel Open Source Computer Vision Library）是一种数字图像处理和计算机视觉的函数库，由Intel公司微处理器实验室（Intel’s Microprocessor Research Lab）的视觉交互组（The Visual Interactivity Group）开发。它可以在Windows系统、Linux系统、MacOSx系统等操作平台上使用，也可以和其他编程工具结合，以满足不同的使用要求。使用OPENCV使用C/C++编写，包含300多个图像处理函数，有以下几个对立的子库组成： 1.CXCORE：一些基本函数（各种数据类型的基本运算等） 2.CV：图像处理和计算机视觉算法（图像处理、结构分析、运动分析、物体跟 踪和模式识别等） 3.HIGHGUI：用户交互部分（图形界面，图像视频输入输出，系统调用函数） 4.CVAUX：一些实验性的函数（三维跟踪等） 在这些库函数的支持下，用户可以直接调用滤波函数，形态学处理，图像特征提取，轮廓提取算法和跟踪算法，也可以添加自己编写的子函数，不但能完成复杂的开发任务，还可以提高效率，达到事半功倍的效果。 OPENCV的重要特性： 1．拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。它不依赖于其他的外部库——尽管也可以使用某些外部库。 2．对非商业应用和商业应用都是免费（FREE）的。 3．为Integrated Performance Primitives（IPP）提供了透明的接口。这意味着如果有为特定处理器优化的IPP库，OPENCV将在运行时自动加载这些库。 在VC++环境中OPENCV的使用设置： Microsoft公司开发的Visual C++是一种具有高度综合性能的软件开发工具。用它开发出的程序具有运行速度快，可移植能力强等优点，在对数字图像处理进行处理时经常采用Visual C++进行编程，通过对VC进行配置，就可以在编程过程中直接使用OPENCV的函数编写代码，减少了工作量，提高了运行效率。 在OPENCV安装完成后，首先需要把它的路径加入到系统环境变量中，然后再VC菜单Tools→Options→Directories下设置Library files路径，再选择Source files，最后选择Include files，就可以加入路径，如错误！未找到引用源。所示。设置完成后，就可以新建或打开一个使用OPENCV的工程。 打开工程后，选择菜单Project→Settings，然后将Setting for选为All Configurations，再选择右边的link标签，在Object/library modules加上工程属性中使用的库，这样就可以顺利编程。
Open_CV的安装及使用说明
Open CV的安装及使用说明 ******************************************************************************* 如果不需要安装OpenCV中的(CalibFilter、ProxyTrans、SyncFilter)， 则步骤为以下方式 (1)安装Open CV（这里的OpenCV版本为OpenCV_1.0）； (2)点击”我的电脑”右键属性的系统环境变量，在path中添加
vs2010下配置OpenCV
以下配置方法仅属于个人见解；若有什么不对的地方请指教啊。 在完成每一步骤后，记住点击?确定?，以确保你的设置成功。 在某些步骤中注意要在Debug 和Release 分别进行配置。 1.首先是下载VS2010并安装，这里不作赘述；（安装目录： D:\\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0） 2.下载并安装OpenCV,我的版本是2.1（安装目录为D:\Program Files\OpenCV2.1）注意将路径添加至Path中 3.下载并安装CMake，下载版本为Windows（Win32 Installer），安装目录为D:\Program Files\CMake 2.8 4.运行cmake-gui(D:\Program Files\CMake 2.8\bin)，设置路径为OpenCV安装路径（本文档假定安装位置为：D:\Program Files\OpenCV2.1），并创建子目录D:\Program Files\OpenCV2.1\vs2010，用于存放编译结果。将数据填入指定文本框中
5.点击?Configure?，在弹出对话框中选中Visual Studio 10.0;单选框中选项选择程序默认的；然后点击Fnish；程序会自动完成 ?Configure Done?； 6.然后点击?configure?，接着点击?Generate?。程序完成?Generate Done?。 7.完成以上步骤后，将在D:\Program Files\OpenCV2.1|vs2010目录下生成OpenCV.sln的VC Solution File，接着请用vs2010打开OpenCV.sln，完成以下操作：
OPENCV函数
Opencv函数 分配图像空间: IplImage*cvCreateImage(CvSize size,int depth,int channels); size:cvSize(width,height); depth:IPL_DEPTH_8U,IPL_DEPTH_8S,IPL_DEPTH_16U, IPL_DEPTH_16S,IPL_DEPTH_32S,IPL_DEPTH_32F, IPL_DEPTH_64F channels:1,2,3or4. 注意数据为交叉存取.彩色图像的数据编排为b0g0r0b1g1 r1... 举例: //分配一个单通道字节图像 IplImage*img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); //分配一个三通道浮点图像 IplImage*img2=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_32F,3); 释放图像空间: IplImage*img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); cvReleaseImage(&img); 复制图像: IplImage*img1=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1); IplImage*img2; img2=cvCloneImage(img1); 设定/获取兴趣区域: void cvSetImageROI(IplImage*image,CvRect rect); void cvResetImageROI(IplImage*image); vRect cvGetImageROI(const IplImage*image); 大部分OpenCV函数都支持ROI. 设定/获取兴趣通道: void cvSetImageCOI(IplImage*image,int coi);//0=all int cvGetImageCOI(const IplImage*image); 大部分OpenCV函数暂不支持COI.
opencv配置
VS2010 + OpenCV2.3配置 ; 在VS2010下安装配置OpenCV2.3 ; 全程截图，绝对能配置好，不能的留言！ 操作系统：Windows 7 x86 中文旗舰版； 编译环境：Visual Studio 2010 中文旗舰版； OpenCV版本：OpenCV-2.3.0-win、OpenCV-2.3.1-win； 备注： a、不需要Cmake编译！！ b、如果是最新的2.3.1版本，则将下面第5步中的（5）和（6）中的名为230的lib 修改成231即可，否则会出现找不到lib的情况。 c、不分x86和x64版本，一律按照这个方案配置就可以使用。 d、C#开发环境下的配置方法： https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html,/mvp_xuan/blog/item/7e6f6d8c4d34be09b31bb aa9.html?timeStamp=1316746687080 e、第5步属于“项目属性配置”，意思是：“每次新建或新打开一个项目，都需要重新配置”。1-4步是系统配置，一次性工程。 1、下载OpenCV（必须要superpack.exe） https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html,/download/OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe 2、安装 解压到D盘根目录下。（位置随便，不过下面的path需要根据实际情况自行修改了。） 3、设置系统环境变量 在用户变量处，新建PATH和OPENCV两个项: ———————————————————— PATH （只需添加下面中的一行，根据系统情况自行选择） D:\OpenCV2.3\build\x86\vc10\bin ———————————————————— OPENCV D:\OpenCV2.3\build ————————————————————
VC+2010下安装OpenCV2.02.1+2.2
VC 2010下安装OpenCV 2.0/2.1/2.2 一安装所需要的软件 安装VC++ 2010 Express Visual C++ Express是微软推出的一款免费集成开发环境，如果你没有足够资金购买Visual C++，你可以使用Visual C++ Express。本安装说明撰写时，最新的版本是Visual C++ 2010 Express. Visual C++ 2010 Express可以从微软网站下载安装(https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html,/express/product/default.aspx )。 安装OpenCV 从https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html,/index.php/Download下载OpenCV 2.2，并解压缩，本文档假定解压缩目录为：D:\Program Files (x86)\OpenCV 安装CMake 从https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html,/cmake/resources/software.html下载Windows (Win32 Installer) 安装。 二编译OpenCV 用CMake导出VC++项目文件 ?运行cmake-gui，设置路径为OpenCV安装路径（本文档假定安装位置为：D:\Program Files (x86)\OpenCV），并创建子目录D:\Program Files (x86)\OpenCV\vc2010，用于存放编译结果。 ?然后点configure，在弹出的对话框内选择Visual Studio 10。 ?再次选择“Configure”，完成后选择“Generate”。
OPenCV3.2中Mat对象常用函数属性总结
OPenCV3.2中Mat对象常用函数属性总结Mat对象是OpenCV2.0之后引进的图像数据结构，它能自动分配内存、不存在内存泄漏的问题，是面向对象的数据结构。分了两个部分，头部与数据部分。 在使用Mat对象时，有以下四个要点需要注意： 1、输出图像的内存是自动分配的 2、使用OpenCV的C++接口，不需要考虑内存分配问题 3、赋值操作和拷贝构造函数只会复制头部分 4、使用clone与copyTo两个函数实现数据完全复制 下面我们就具体介绍一下公共成员函数和公共属性。 公共成员函数： 1、cv::Mat::Mat ( int rows, int cols, int type ) 参数： rows2D数组中的行数 cols2D数组中的列数。 type数组类型。使用CV_8UC1,…，CV_64FC4创建1 - 4通道矩阵，或CV_8UC(n)，…，CV_64FC(n)创建多通道(向上到CV_CN_MAX通道)矩阵。
2、cv::Mat::Mat ( Size size, int type ) 参数： size 2D数组大小:Size(cols, rows)。在Size()构造函数中，行数和列数以相反的顺序排列。 type 数组类型。使用CV_8UC1,…，CV_64FC4创建1 - 4通道矩阵，或CV_8UC(n)，…，CV_64FC(n)创建多通道(向上到CV_CN_MAX通道)矩阵。 3、cv::Mat::Mat ( int rows, int cols, int type, const Scalar & s ) 参数： rows2D数组中的行数。 cols 2D数组中的列数。 type数组类型。使用CV_8UC1,…，CV_64FC4创建1 - 4通道矩阵，或CV_8UC(n)，…，CV_64FC(n)创建多通道(向上到CV_CN_MAX通道)矩阵。s 初始化每个矩阵元素的可选值。在构建后将所有矩阵元素设置为特定值, 使用赋值运算符Mat::operator=(const Scalar& value) 。 4、cv::Mat::Mat ( Size size, int type,
OPENCV下载与安装
OpenCV下载与安装 可以在https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html,/downloads.html上下载各种版本的OpenCV的源码，Windows、Linux/Mac、iOS、Android都有相应的版本，所以OpenCV可以满足在各种操作系统下的开发，一般来说现有的无人驾驶智能车视觉信息认知计算研究团队都是在Windows和Linux平台下开发。目前OpenCV最新发布的是OpenCV3.0BETA版本（这是一个公测版本），本书所有的视觉算法是基于OpenCV2.4.3版本实现的。 OpenCV下载后安装极其简单，下面是一个以OpenCV2.4.3版本为例的具体安装过程。 OpenCV下载后是一个可执行文件（.exe文件），如OpenCV-2.4.3.exe，安装的时候只需要直接运行这个可执行文件，运行后或得到图1-4的安装路径的选择界面，安装过程实质就是一个解压过程。 图1-4OpenCV安装的路径选择 如1-4所示是将OpenCV解压在计算机的C盘，安装（解压）完成后，可以在C盘中找到一个名称为opencv的文件夹，若能找到，
说明OpenCV安装完毕。不建议将OpenCV安装在C盘中（C盘一般是系统盘），因为OpenCV解压后的文件比较大。 1.2.3环境配置 OpenCV安装完之后还需要进行环境配置才能使用，本书是以Windows7+Microsoft Visual Studio2010下OpenCV2.4.3的环境配置为案例介绍。 （1）设置OpenCV环境变量 OpenCV库函数需要通过用户环境变量调用所需要的库文件。点击：开始->计算机(右击)->属性->高级系统设置->高级->环境变量，在用户变量里新建一项： 变量名：path 变量值：C:\opencv\build\x86\vc10\bin 图1-5设置环境变量
Visual Studio2012环境下配置OpenCV_v2.4.10的步骤
Visual Studio2012环境下配置OpenCV的步骤 2014/12/16 本文将针对Visual Studio2012环境下如何配置OpenCV做出说明，具体如下。 1.下载和安装OpenCV SDK 1.1资源下载 在OpenCV官网https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html, SDK安装包。对应自己的操作系统，可以下载Windows，Linux/Mac和ios版本。目前官网已经给出OpenCV v3.0bata版本。本文中以OpenCV v2.4.10版本为例进行安装。（各个版本安装过程大体相同，后面将针对不同之处给出说明） 1.2资源安装 下载的OpenCV SDK的后缀名为exe，是一个解压安装程序。双击后会提示设置解压路径，推荐路径D:\Program Files。（因为OpenCV项目文件打包的时候，根目录就是opencv，所以我们不需要额外的新建一个名为opencv的文件夹然后再解压，那是多此一举的事情）然后点击Extract按钮，进行安装。 2.环境变量和路径设置 打开计算机→属性→高级系统设置，在高级目录下单击环境变量按钮，打开环境变量设置对话框。
2.1用户变量设置 在用户变量（此处为lbs的用户变量中）添加两个变量。 新建opencv变量，变量值设置为D:\Program Files\opencv\build。 新建path变量，变量值设置为D:\Program Files\opencv\build\x86\vc11\bin。此处如果已存在path变量，仅需对其变量值修改就行，在后面加上上述路径，但需要用分号和前面的路径隔开（英文半角下的分号） 2.2系统变量设置 在原有的path变量中对变量值修改，在变量值的最后加上D:\Program Files\opencv\build\x86\vc11\bin路径，注意要使用英文半角下的分号和前面的路径隔开。 ※说明 （1）不论电脑是32位还是64位，上述路径中均以x86路径输入，因为创建的程序中默认是在使用win32编译器进行编译。 （2）路径修改后需要重启电脑才能生效。 3.工程项目属性设置 工程项目属性配置主要是指对Debug和Release环境下的工程属性进行修改（通过修改https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html,er文件进行）。查阅相关资料，发现Visual Studio 2012中已经不再区分Debug和Release的https://www.sodocs.net/doc/9114131902.html,er文件，所以配置了Debug或Release中的任
快速学习OPENCV常用函数
访问图像元素如下: 1、针对各种图像(包括4-通道)和矩阵的函数(cvGet2D,cvSet2D),但是它们都很慢. (img->origin=IPL_ORIGIN_TL)或者是左下角(img->origin=IPL_ORIGIN_BL) 假设有8-bit1－通道的图像I(IplImage*img): I(x,y)~((uchar*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x] 假设有8-bit3-通道的图像I(IplImage*img): I(x,y)blue~((uchar*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*3] I(x,y)green~((uchar*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*3+1] I(x,y)red~((uchar*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*3+2] 如果增加点(100,100)的亮度30，那么可以: CvPoint pt={100,100}; ((uchar*)(img->imageData+img->widthStep*pt.y))[pt.x*3]+=30; ((uchar*)(img->imageData+img->widthStep*pt.y))[pt.x*3+1]+=30; ((uchar*)(img->imageData+img->widthStep*pt.y))[pt.x*3+2]+=30; CvPoint pt={100,100}; uchar*temp_ptr=&((uchar*)(img->imageData+ img->widthStep*pt.y))[x*3]; temp_ptr[0]+=30; temp_ptr[1]+=30; temp_ptr[2]+=30; 假设有32-bit浮点数,1-通道图像I(IplImage*img): I(x,y)~((float*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x] 现在，通用方法：假设有N-通道，类型为T的图像： I(x,y)c~((T*)(img->imageData+img->widthStep*y))[x*N+c] 或者你可使用宏CV_IMAGE_ELEM(image_header,elemtype,y,x_Nc) I(x,y)c~CV_IMAGE_ELEM(img,T,y,x*N+c) 2、访问矩阵元素 设有32-bit浮点数的实数矩阵M(CvMat*mat): M(i,j)~((float*)(mat->data.ptr+mat->step*i))[j] 设有64-bit浮点数的复数矩阵M(CvMat*mat): Re M(i,j)~((double*)(mat->data.ptr+mat->step*i))[j*2] Im M(i,j)~((double*)(mat->data.ptr+mat->step*i))[j*2+1]
OpenCV环境搭建
OpenCV环境搭建 日期：2015/9/21姓名：俞豪敏 1.Eclipse下搭建安卓开发环境 注意事项：不推荐使用ADT-bundler，这个为安卓开发是很方便，但是对我们的ndk搭建会很麻烦。 1.1.JDK的安装配置 JDK版本：jdk1.7.0_67 下载并安装JDK，并在环境变量中设置JDK路径 1.2.下载并安装Eclipse Eclipse版本：Mars javaEE 64位系统 直接按步骤安装即可。 1.3.下载并安装SDK SDK的安装是一个很复杂的过程，因为google网页限制，所以下载速度及其慢，建议到网页上搜索SDK，打开SDK manager安装你想要安装的版本API（我安装了4.4W，5.0,6.0等普遍系列） 1.4.为Eclipse安装ADT插件 版本号：23.0.6。版本需要注意的是，如果你的JDK版本过高而IDE不够的话是无法显示xml 的可视化编写的。 前面我们已经配置好了java的开发环境，安装了开发Android的IDE，下载安装了Android SDK，但是Eclipse还没有和Android SDK进行关联，也就是它们现在是互相独立的。为了使得Android应用的创建，运行和调试更加方便快捷，Android的开发团队专门针对Eclipse IDE定制了一个插件：Android Development Tools（ADT）。 ADT的安装有两种：1.在线，2.离线。建议离线安装，还是因为谷歌原因，连接非常慢，所以离线下载资源并安装。 1.在线安装ADT的方法： 启动Eclipse，点击Help菜单-> Install New Software… ?，点击弹出对话框中的Add… 按钮。
OpenCV最基础的图像处理的例子
?什么是OpenCV ?开源C/C++计算机视觉库. ?面向实时应用进行优化. ?跨操作系统/硬件/窗口管理器. ?通用图像/视频载入、存储和获取. ?由中、高层API构成. ?为Intel?公司的Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口. ?特性: ?图像数据操作(分配,释放, 复制, 设定, 转换). ?图像与视频I/O (基于文件/摄像头输入, 图像/视频文件输出). ?矩阵与向量操作与线性代数计算(相乘, 求解, 特征值, 奇异值分解SVD). ?各种动态数据结构(列表, 队列, 集, 树, 图). ?基本图像处理(滤波, 边缘检测, 角点检测, 采样与插值, 色彩转换, 形态操作, 直方图, 图像金字塔). ?结构分析(连接成分, 轮廓处理, 距离转换, 模板匹配, Hough转换, 多边形近似, 线性拟合, 椭圆拟合, Delaunay三角化). ?摄像头标定 (寻找并跟踪标定模板, 标定, 基础矩阵估计, homography估计, 立体匹配). ?动作分析(光流, 动作分割, 跟踪). ?对象辨识 (特征方法, 隐马可夫链模型HMM). ?基本GUI(显示图像/视频, 键盘鼠标操作, 滚动条). ?图像标识 (直线, 圆锥, 多边形, 文本绘图) ?OpenCV 模块: ?cv - OpenCV 主要函数. ?cvaux - 辅助(实验性) OpenCV 函数. ?cxcore - 数据结构与线性代数算法. ?highgui - GUI函数. 资料链接 ?参考手册: ?
opencv编译与安装
2012/3/6, 16:55:01 在fedora15的环境下编译与安装opencv，并测试人脸检测程序 第一步：由于opencv是在cmake工具下建立的工程，所以我们先要下载cmake，下载地址随便一搜都有，不多说。下载到home的主目录下，这里我们是/home/lg。看下面的命令： #cd /home/lg #tar xzvf CMake2.4.7.tar.gz . #cd CMake2.4.7 #./boostrap #gmake #make install 这样cmake工具安装好了，并且可以直接使用cmake命令 根据cmake的编译规律，我们选择外部编译。 下载Opencv2.3.0到/home/lg 解压后进入Opencv2.3.0的目录下（这里的opencv与以前版本1.0的不一样，没有configure文件，所以我们执行不了./configure命令）： #mkdir build #cd build #cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON ..（这条命令解析可以参考cmake教程，但是记住这里的第二个选项，我们将opencv安装在/usr/local目录下的） #make #make install 到这opencv编译完成，接下去是是opencv这个工具能正常使用。 记住这里的做法前一种对fedora有用，也就是说在fedora的环境下只能使用这种做法，但是ubuntu却可以使用两种方法。顺便说一下，经常遇见apt-get命令，这是在ubuntu下使用获取软件包的命令，fedora使用的是yum，记住了，否则经常出现使用apt-get却获取不了软件包的情况。 方法1：在/etc/ld.so.conf.d下新建一个文件opencv.conf，里面输入/usr/local/lib 方法2：在/etc/ld.so.conf文件中加入/usr/local/lib这一行 然后执行 #ldconfig(root权限下） #cp /usr/local/lib/pkconfig/opencv.pc /usr/lib/pkgconfig (或者是输入这个命令 export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH)（pkconfig的用法见以前的博文） 至此opencv安装完成 我们可以找个例子来做实验 #cd /home/lg/Opencv2.3.0 #cd samples/cpp #g++ `pkconfig --cflags --libs opencv` drawing.cpp -o drawing(记住前面的两个引号是通过ESC下面的那个波浪符键获得 页次: 1
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