企业网站wordpress网站服务器地址查询

在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV 是一个不可或缺的工具。其为开发者提供了一系列广泛的算法和实用工具，支持多种编程语言，并且可以在多个平台上运行。对于希望在其项目中集成先进视觉功能的开发者来说，掌握如何配置和使用OpenCV是非常重要的。本文旨在帮助ubuntu 20.4系统的C++开发者快速上手，在CLion集成开发环境中配置并使用OpenCV库。

一、安装OpenCV

opencv安装有两种方式：

1. 使用包管理器安装预编译版本（安装十分简单，但是版本只有4.2.0，且没有扩展模块且不支持Qt窗口）
2. 从源码安装（比较复杂，但是推荐）

1.1 安装预编译版本

sudo apt install libopencv-dev python3-opencv

这样就安装完成了。这种安装方法，默认把opencv相关文件放置在系统目录。

1.2 从源码构建安装

1.2.1 安装前准备

首先，需要安装一系列必要的工具和依赖库，包括：

sudo apt update                                      		# 更新软件源
sudo apt install build-essential                     		# 安装编译所需的库
sudo apt install g++ cmake pkg-config git make wget unzip   # 安装一些必要的工具
sudo apt install libgtk-3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libtiff5-dev libdc1394-22-dev libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev gfortran openexr libatlas-base-dev libopenexr-dev

1.2.2 下载OpenCV源码

然后，下载OpenCV源码。可以在官网下载相应版本的OpenCV，也可以在GitHub下载：

• 官网下载 https://opencv.org/releases/
• GitHub下载 https://github.com/opencv/opencv

两种方式都可以，这里我选择的是官网下载：

点击Source进行下载，下载完成后，解压到主目录下，并将解压后的文件重命名为opencv。

1.2.3 建立编译目录

源码解压到主目录后，进入主目录下，执行以下命令语句：

cd opencv
mkdir build
cd build

这是为了在源码的根目录下建立一个临时目录，用于存放编译所产生的文件，不至于污染源码，使得你的源码可以根据不同的配置命令分别编译出多份可执行文件，每一份都很清晰，不至于混在一起。

1.2.4 编译安装源码

执行以下命令，编译安装源码：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4    			# 4线程并行编译
sudo make install  		# 安装

在第一步中，配置了三个参数：

• 第一个参数-D CMAKE_BUILD_TYPE=Release：指定构建类型为Release 模式（优化性能，减少调试信息）；
• 第二个参数-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES：开启生成opencv4.pc文件，从而支持pkg-config功能（pkg-config是一个帮助编译时查找库的工具，通过opencv4.pc文件提供库的路径帮助查找库文件）；
• 第三个参数-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local：指定安装目录，也可以根据自己的需要自定义修改（不过强烈建议大家不要改，就按这个/usr/local目录，不然后面可能会遇到一些麻烦）；
• 第四个参数..：表示从build目录中调用父目录的CMakeLists.txt。

1.3 环境变量

添加配置环境变量。

1.3.1 添加库路径

打开文件进行编辑：

sudo vi /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

输入下面的内容，然后保存并退出

/usr/local/lib

执行如下命令使得配置的路径生效

sudo ldconfig

1.3.2 添加环境变量

打开文件进行编辑：

sudo vi /etc/profile

在末尾加入：

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

重启，或通过以下命令更新环境变量。

source /etc/profile

输入以下命令，查看linux下的opencv安装版本，如果出现下图所示的版本信息，则说明安装成功。

pkg-config --modversion opencv 

1.4 测试效果

完成了上述的所有步骤，就已经差不多了，接下来就开始进行验证测试。

进入opencv的源码目录，里面有一个sample/cpp/example_cmake的子目录，里面有一个很简单的例程，我们就用这个例程来进行演示：

cd opencv/samples/cpp/example_cmake/
cmake .           # 请注意，这里的cmake后有一个空格，然后是一个点号
make

编译成功后，通过如下命令运行：

./opencv_example 

若出现如下窗口，则表明运行成功。

二、创建OpenCV工程

打开Clion工具，新建C++项目，编写以下代码：

CMakeCache.txt

# 指定CMake最低版本要求，确保使用了至少3.23版本的CMake。  
cmake_minimum_required(VERSION 3.23)  
# 定义项目名称为CLion_OpenCV_Demo，并设置使用的默认语言（如果需要）。  
project(CLion_OpenCV_Demo)  
# 设置C++编译标准为C++14。  
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)  #OpenCV  
# 尝试查找系统中安装的OpenCV库。REQUIRED选项表示如果找不到OpenCV，则停止配置过程并抛出错误。  
find_package(OpenCV REQUIRED)  
# 将OpenCV的头文件目录添加到当前项目的编译指令中，使得源代码可以包含OpenCV的头文件。  
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})  
# 添加链接器搜索路径，即OpenCV库文件所在的目录。  
link_directories(${OpenCV_LIBRARY_DIRS})  # 定义可执行文件名和它的源文件列表。这里只有一份源文件main.cpp。  
add_executable(CLion_OpenCV_Demo main.cpp)  # 链接目标可执行文件与OpenCV库，使得在链接阶段会将指定的OpenCV库链接到最终的可执行文件中。  
target_link_libraries(CLion_OpenCV_Demo ${OpenCV_LIBS})

main.cpp

#include <iostream>  
#include <opencv2/opencv.hpp>  using namespace std;  
using namespace cv;  int main() {  // 使用imread函数从文件路径加载图像到Mat对象中  Mat img = imread("../android.png");  // 检查是否成功加载了图像。如果img为空，则表示加载失败。  if (img.empty()) {  cout << "Error" << endl;  return -1;  }  // 使用imshow函数创建一个窗口，并在其中显示名为"Lena"的图像。  imshow("Lena", img);  // 等待用户按键事件。没有参数时会无限期等待直到任意键被按下。  // 这个调用也防止了显示窗口立即关闭。  waitKey();  return 0;  
}

运行程序，输出如下UI界面，代表CLion运行OpenCV成功。

三、参考

https://blog.csdn.net/weixin_44796670/article/details/115900538

https://blog.csdn.net/Cappuccino_jay/article/details/125220734

https://blog.csdn.net/whitephantom1/article/details/136406214

https://cn.linux-console.net/?p=30019