C++机器学习之OpenCV(1)-安装与配置-创新互联

- OpenCV概述
- 安装
- 测试

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OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令。

安装

sudo yum install gtk3 gtk3-devel gtk3-devel-docs
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.x.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.x.zip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip

mkdir -p build && cd build

cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-4.x/modules ../opencv-4.x

cmake --build .
sudo make install

完成后，会在以下目录生成相应文件。

/usr/local/bin - executable files
/usr/local/lib - libraries (.so)
/usr/local/cmake/opencv4 - cmake package
/usr/local/include/opencv4 - headers
/usr/local/share/opencv4 - other files (e.g. trained cascades in XML format)

测试

在codelite里新建一个workspace和project，然后，调用输入代码

#include#include#include#includeusing namespace cv;

int main()
{std::string image_path = samples::findFile("test.png");
    Mat img = imread(image_path, IMREAD_COLOR);
    if(img.empty())
    {std::cout<< "Could not read the image: "<< image_path<< std::endl;
       return 1;
    }
    namedWindow("image", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("image", img);
    waitKey();
    return 0;
}

配置codelite
先copy libs

[spx@fedora lib64]$ sudo cp *core* /usr/lib64
[sudo] spx 的密码：
[spx@fedora lib64]$ sudo cp *mgcodecs* /usr/lib64
[spx@fedora lib64]$ sudo cp *highgui* /usr/lib64

然后，配置include和libraries
在这里插入图片描述