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1.前言
本文旨在帮助开发者快速在RK3588平台上部署和使用编译好的OpenCV 4.11。通过本文，您将了解如何在RK3588芯片上高效集成OpenCV库，充分发挥其强大的图像处理能力，为您的项目提供高效、稳定的视觉识别解决方案。无论您是从事机器视觉、智能监控还是人工智能领域的研究与开发，本文都将为您提供实用的操作步骤和优化建议，助您轻松应对各类视觉处理任务。
2.文件内容
使用已经编译好的opencv4.11库，进行图片的读取
3.配置CMakeList文件（重点）
配置opencv的文件路径，这里和rk官方的编译的opencv路径不一样，rk官方版编译的opencv已经是两年前的opencv3.x的版本，感觉还是要更新一点比较好。rk官方编译的OpenCVConfig-version.cmake文件在share中，新版编译的OpenCVConfig-version.cmake文件在/lib/cmake/opencv4中，所以需要修改一下路径。
cmake_minimum_required(VERSION 3.16)
project(opencv_411_test)set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
# 设置opencv文件路径
set(OpenCV_DIR /home/ubuntu/study_c++/day_3/3rdparty/opencv-4.11/lib/cmake/opencv4)
find_package(OpenCV REQUIRED)
# 输出OpenCV信息
message(STATUS "OpenCV include dirs: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
message(STATUS "Found OpenCV Version: ${OpenCV_VERSION}")
# 用来搜索头文件的目录
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
# 编译源代码
add_executable(opencv_411_test src/main.cpp)
# 链接 OpenCV 库
target_link_libraries(opencv_411_test ${OpenCV_LIBS})
使用clion运行cmake的时候，opencv版本已经是4.11，头文件也搜索到
4. 运行结果
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>int main() {std::string imagePath = "../img/test.jpg";cv::Mat image = cv::imread(imagePath);if (image.empty()) {std::cerr << "无法读取图像: " << imagePath << std::endl;return -1;}std::cout << "成功读取图像，分辨率: " << image.cols << "x" << image.rows << std::endl;
// cv::imshow("Display Image", image);
// cv::waitKey(0);return 0;
}
5.源码
现在不是会员了，csdn上传的资源，自己都下载不了😂，这里给出源码的百度🔗
opencv-codehttps://pan.baidu.com/s/1NET7sy7i9aNGD3El7-KaGw提取码: c75i