ubuntu16.04环境轻松安装和应用opencv4.9.0(基于源码编译)

news2024/10/7 6:48:02

目录

一、环境准备

1、安装cmake

2、安装依赖

3、从github上下载opencv4.9.0.zip

二、安装opencv4.9.0

1、解压4.9.0.zip

2、进入build目录编译

3、安装编译好的相关库

4、修改opencv配置文件并使其生效

5、添加PKG_CONFIG路径,并使其生效

三、opencv环境验证 

1、编译示例文件

2、运行示例 

3、举一反三


一、环境准备


1、安装cmake

sudo apt-get install cmake

2、安装依赖

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev pkg-config

3、从github上下载opencv4.9.0.zip

关于如何从github上快速下载需要的资源,在这里不详述,后面的文章进行补充😊

root@ubuntu-virtual-machine:/home/ubuntu/C++/opencv4.9.0# wget https://github.com/opencv/opencv/archive/4.9.0.zip
--2024-01-26 21:00:01--  https://github.com/opencv/opencv/archive/4.9.0.zip
正在解析主机 github.com (github.com)... 140.82.xxx.xxx
正在连接 github.com (github.com)|140.82.xxx.xxx|:443... 已连接。
已发出 HTTP 请求,正在等待回应... 302 Found
位置:https://codeload.github.com/opencv/opencv/zip/refs/tags/4.9.0 [跟随至新的 URL]
--2024-01-26 21:00:03--  https://codeload.github.com/opencv/opencv/zip/refs/tags/4.9.0
正在解析主机 codeload.github.com (codeload.github.com)... 20.205.xxx.xxx
正在连接 codeload.github.com (codeload.github.com)|20.205.xxx.xxx|:443... 已连接。
已发出 HTTP 请求,正在等待回应... 200 OK
长度: 未指定 [application/zip]
正在保存至: “4.9.0.zip”

4.9.0.zip                                         [               <=>                                                                              ]  92.98M  3.04MB/s    in 35s     

2024-01-26 21:00:39 (2.64 MB/s) - “4.9.0.zip” 已保存 [97492524]

这里下载时间用了35秒就将opencv4.9.0(近100M)的安装包下载好了(●'◡'●)

二、安装opencv4.9.0

1、解压4.9.0.zip

unzip 4.9.0.zip

2、进入build目录编译

(1)cmake编译

cd opencv-4.9.0
mkdir build
cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release ..

 

编译结束后看到最后三行日志表示编译OK
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/ubuntu/C++/opencv4.9.0/opencv-4.9.0/build

(2)make编译
make -j8

......
[100%] Linking CXX executable ../../bin/opencv_test_objdetect
[100%] Built target opencv_perf_video
[100%] Built target opencv_test_objdetect
[100%] Linking CXX executable ../../bin/opencv_test_core
[100%] Built target opencv_test_core

3、安装编译好的相关库

sudo make install
执行后的日志最后几行:

-- Installing: /usr/local/bin/opencv_annotation
-- Set runtime path of "/usr/local/bin/opencv_annotation" to "/usr/local/lib"
-- Installing: /usr/local/bin/opencv_visualisation
-- Set runtime path of "/usr/local/bin/opencv_visualisation" to "/usr/local/lib"
-- Installing: /usr/local/bin/opencv_interactive-calibration
-- Set runtime path of "/usr/local/bin/opencv_interactive-calibration" to "/usr/local/lib"
-- Installing: /usr/local/bin/opencv_version
-- Set runtime path of "/usr/local/bin/opencv_version" to "/usr/local/lib"
-- Installing: /usr/local/bin/opencv_model_diagnostics
-- Set runtime path of "/usr/local/bin/opencv_model_diagnostics" to "/usr/local/lib"

4、修改opencv配置文件并使其生效

sudo vim  /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf 
/usr/local/lib  

sudo ldconfig

5、添加PKG_CONFIG路径,并使其生效

sudo vim /etc/bash.bashrc  

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

source /etc/bash.bashrc

 编译安装成功后,我们会发现/usr/local/lib目录中会存在一些opencv相关的so库。

 关于PKG_CONFIG,在这里不详述,后续的文章进行补充😊

三、opencv环境验证 

1、编译示例文件

root@ubuntu-virtual-machine:/home/ubuntu/C++/opencv4.9.0/opencv-4.9.0/samples/cpp/example_cmake# cmake .
-- The C compiler identification is GNU 5.4.0
-- The CXX compiler identification is GNU 5.4.0
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- Found OpenCV: /usr/local (found version "4.9.0") 
-- OpenCV library status:
--     config: /usr/local/lib/cmake/opencv4
--     version: 4.9.0
--     libraries: opencv_features2d;opencv_objdetect;opencv_photo;opencv_videoio;opencv_imgcodecs;opencv_dnn;opencv_stitching;opencv_ml;opencv_flann;opencv_highgui;opencv_imgproc;opencv_video;opencv_calib3d;opencv_core
--     include path: /usr/local/include/opencv4
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/ubuntu/C++/opencv4.9.0/opencv-4.9.0/samples/cpp/example_cmake

 

root@ubuntu-virtual-machine:/home/ubuntu/C++/opencv4.9.0/opencv-4.9.0/samples/cpp/example_cmake# make
Scanning dependencies of target opencv_example
[ 50%] Building CXX object CMakeFiles/opencv_example.dir/example.cpp.o
[100%] Linking CXX executable opencv_example
[100%] Built target opencv_example

2、运行示例 

root@ubuntu-virtual-machine:/home/ubuntu/C++/opencv4.9.0/opencv-4.9.0/samples/cpp/example_cmake#./opencv_example

运行结果:

935c9bb7452f4876b6e4e6e56c0b8b2a.png 

3、举一反三

在samples/cpp/test目录下,编写测试代码:

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;

int main()
{
    std::string image_path = samples::findFile("test.jpg");
    Mat img = imread(image_path, IMREAD_COLOR);

    if(img.empty())
    {
        std::cout << "Could not read the image: " << image_path << std::endl;
        return 1;
    }

    imshow("Display window", img);
    
    return 0;
}

 我们可以看到,将一张图片显示出来了

92c0048df8cc435eaec797839ec0fee7.png

【欢迎关注编码小哥,学习更多实用的编程知识】 

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1426344.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Redis核心技术与实战【学习笔记】 - 10.浅谈CPU架构对Redis性能的影响

概述 可能很多人都认为 Redis 和 CPU 的关系简单&#xff0c;Redis 的线程在 CPU 上运行&#xff0c;CPU 快 Reids 处理请求的速度也很快。 其实&#xff0c;这种认知是片面的&#xff0c;CPU 的多核架构及多 CPU 结构&#xff0c;也会影响到 Redis 的性能。如果不了解 CPU 对…

STM32存储左右互搏 QSPI总线读写FLASH W25QXX

STM32存储左右互搏 QSPI总线读写FLASH W25QXX FLASH是常用的一种非易失存储单元&#xff0c;W25QXX系列Flash有不同容量的型号&#xff0c;如W25Q64的容量为64Mbit&#xff0c;也就是8MByte。这里介绍STM32CUBEIDE开发平台HAL库Qual SPI总线操作W25Q各型号FLASH的例程。 W25Q…

云上自动部署丨使用 Terraform 在 AWS 上搭建 DolphinDB

HashiCorp Terraform 是一款基础架构即代码工具&#xff0c;旨在实现 "Write, Plan, and Create Infrastructure as Code"。它通过配置文件来描述云资源的拓扑结构&#xff0c;包括虚拟机、存储账户和网络接口。Terraform 几乎支持市面上所有的云服务&#xff0c;能够…

LeetCode --116

116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 给定一个 完美二叉树 &#xff0c;其所有叶子节点都在同一层&#xff0c;每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下&#xff1a; struct Node {int val;Node *left;Node *right;Node *next; } 填充它的每个 next 指针&#xff0c;让…

Python 数据处理临近匹配:找到最接近的元素

更多Python学习内容&#xff1a;ipengtao.com 在数据处理中&#xff0c;经常需要找到最接近给定值的元素或数据点。这种需求在科学、工程和统计分析中非常常见。Python 提供了多种方法来实现这种临近匹配。本文将介绍一些常见的方法和示例代码&#xff0c;以帮助大家更好地处理…

探索微服务治理:从发展到实践构建高效稳定的系统|负载均衡技术解析

二、微服务治理的相关技术 微服务治理涉及多个方面&#xff0c;包括服务注册与发现、负载均衡、容错处理、服务配置管理等&#xff0c;这些技术共同确保微服务架构的稳定运行。 2、负载均衡 负载均衡作为服务治理中的核心技术之一&#xff0c;对于提高系统的可用性、性能和扩…

【Axure教程0基础入门】02高保真基础

02高保真基础 1.高保真原型的要素 &#xff08;1&#xff09;静态高保真原型图 尺寸&#xff1a;严格按照截图比例&#xff0c;参考线 色彩&#xff1a;使用吸取颜色&#xff0c;注意渐变色 贴图&#xff1a;矢量图/位图&#xff0c;截取&#xff0c;覆盖等 &#xff08;…

DevOps落地笔记-08|技术债务:勤借勤还,再借不难

上一讲主要介绍了如何有效管理第三方组件的实际案例&#xff0c;目的是让你意识到依赖组件的质量也会影响到软件的质量。前面几个课时谈论的主要内容都是跟软件质量相关&#xff0c;通过各种方式方法提高软件交付的质量。这时就会遇到一个问题&#xff0c;软件质量固然重要&…

c++设计模式之观察者模式(发布-订阅模式)

介绍 观察者模式主要关注于对象的一对多关系&#xff0c;其中多个对象都依赖于一个对象&#xff0c;当该对象的状态发生改变时&#xff0c;其余对象都能接收到相应的通知。 如&#xff0c;现在有 一个数据对象三个画图对象&#xff0c;分别wield曲线图、柱状图、饼状图三个对象…

基于SSM+MySQL的的新闻发布系统设计与实现

目录 项目简介 项目技术栈 项目运行环境 项目截图 代码截取 源码获取 项目简介 新闻发布系统是一款基于Servletjspjdbc的网站应用程序&#xff0c;旨在提供一个全面且高效的新闻发布平台。该系统主要包括后台管理和前台新闻展示两个平台&#xff0c;涵盖了新闻稿件的撰写…

为什么SSL会握手失败?SSL握手失败原因及解决方案

随着网络安全技术的发展&#xff0c;SSL证书作为网站数据安全的第一道防线&#xff0c;被越来越多的企业选择。SSL证书使用的是SSL协议&#xff0c;而SSL握手是SSL协议当中最重要的一部分。当部署SSL证书时&#xff0c;如果服务器和客户端之间无法建立安全连接&#xff0c;就会…

蓝桥杯刷题 #1 最小化战斗力差距

知识点&#xff1a;for 循环和简单排序 收录原因&#xff1a;对题目理解有误&#xff0c;逻辑出现错误&#xff0c;解题思路不清晰 n int(input()) w list(map(int,input().split())) def sort_min(n,s):s.sort()l []for i in range(1,len(s)):result s[i] - s[i-1]l.app…

Ps:自动混合图层

Ps菜单&#xff1a;编辑/自动混合图层 Edit/Auto-Blend Layers 自动混合图层 Auto-Blend Layers命令可以自动地混合多个图层&#xff0c;特别适合于制作全景图、焦点堆叠、曝光合成或任何需要平滑融合多个图像的场景。 自动混合图层命令仅适用于 RGB 或灰度图像&#xff0c;不适…

react中使用useEffcet抛出错误“超出最大更新深度”

目录 【项目中部分代码】&#xff1a; 【说明】&#xff1a; 【抛出错误】&#xff1a;“超出最大更新深度” 【造成原因】&#xff1a; 【例如&#xff1a;】 【解决】&#xff1a; 【项目中部分代码】&#xff1a; // 类组件中&#xff1a;一进页面就拿到要notiveType的…

(亲测)开发API接口调用管理系统网站源码2024全新接口平台多用户管理系统 api接口调用教程

2024全新开发API接口调用管理系统网站源码 附教程 用layui框架写的 个人感觉很简洁 方便使用和二次开发 搭建说明&#xff1a; 测试环境&#xff1a;Nginx PHP7.0 MySQL5.6 导入数据库 数据库配置文件修改路径&#xff1a;/includes/config.php 后台登录地址&#xff1a;http…

OpenCV学习记录——平滑处理

文章目录 前言一、图像噪声二、图像平滑处理三、完整应用代码 前言 当我们用树莓派进行opencv图像处理时&#xff0c;摄像头所获取的图像质量通常会有所下降&#xff0c;此时&#xff0c;需要多种手段来优化图像的质量&#xff0c;提高图像识别的准度。今天所记录的是当图片经过…

C++模板:非类型模板参数、特化以及分离编译

一、非类型模板参数 模板参数分类类型形参与非类型形参。 类型形参即&#xff1a;出现在模板参数列表中&#xff0c;跟在class或者typename之类的参数类型名称。 非类型形参&#xff0c;就是用一个常量作为类(函数)模板的一个参数&#xff0c;在类(函数)模板中可将该参数当成…

Open CASCADE学习|曲面上一点的曲率及切平面

曲率&#xff08;Curvature&#xff09;是一个几何学的概念&#xff0c;用于描述一个物体的形状在某一点上的弯曲程度。在我们日常生活中&#xff0c;曲率与我们的生活息息相关&#xff0c;如道路的弯道、建筑物的拱形结构、自然界的山脉等等。了解曲率的概念和计算方法&#x…

基于QPSO-LSTM的短期风电负荷MATLAB预测程序

微❤关注“电气仔推送”获得资料&#xff08;专享优惠&#xff09; 参考文献 基于QPSO-LSTM的短期风电负荷预测模型——谭才兴&#xff08;完全复现&#xff09; 程序简介 传统的LSTM神经网络超参数和拓扑结构通常是基于经验和试验确定&#xff0c;但这种方法容易受到人为因…

有趣的css - 动态的毛玻璃背景

页面效果 此效果主要使用 backdrop-filter 属性&#xff0c;以及配合 animation 属性来实现毛玻璃模糊和一些动效。 此效果可适用于登录窗口&#xff0c;网站背景或者一些卡片列表中&#xff0c;使网页更具科技感和空间感。 核心代码部分&#xff0c;简要说明了写法思路&#x…