物联网视觉处理-opencv在win下安装及应用

目录

一、opencv

二、准备及安装

 三、使用测试

一、opencv

        在物联网工程项目中，数据源最大的无疑就是各种摄像机捕获的图像数据，因此视觉数据处理就是物联网数据治理中一个极为重要的一环。开源的视觉处理函数库OpenCV提供的非常丰富的视觉处理算法，可以在Windows，Android，Maemo，FreeBSD，OpenBSD，iOS，Linux 和Mac OS等平台上运行。OpenCV用C++语言编写，OpenCV 拥有包括 500 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。其也经过适当改写可以正常的运行在DSP系统和ARM系统中。

二、准备及安装

        opencv可以在官网(Courses - OpenCV)、github、gitee下载源码编译自己所需要的特定功能的库，也可以在SourceForge获得已经编译好的库直接应用。

        本文介绍在win10(64bit)下载源码自行编译的情况，准备工作如下：

        安装好vs2015 、cmake 、git、pyshon

         创建opencv的文件目录D:\workForMy\OpenCVLib，可提前下载好opencv源码（本文在国内源码网站gitee.com下载，速度较快）：

        git clone git@gitee.com:mirrors/opencv.git

        git clone git@gitee.com:cubone/opencv_contrib.git

        在该目录下创建脚本文件install_opencv.sh

#!/bin/bash -e
myRepo=$(pwd)
#按自己电脑vs版本需要设置
CMAKE_GENERATOR_OPTIONS=-G"Visual Studio 14 2015 Win64"
#如果在该目录下没opencv源码，先行下载
#本文采用gitee.com的下载源，可以在该网站下搜索opencv获得地址
if [  ! -d "$myRepo/opencv"  ]; then
    echo "cloning opencv"
    git clone git@gitee.com:mirrors/opencv.git
else
    cd opencv
    git pull --rebase
    cd ..
fi
#如果在该目录下没opencv_contrib源码，先行下载
#本文采用gitee.com的下载源，可以在该网站下搜索opencv_contrib获得地址
if [  ! -d "$myRepo/opencv_contrib"  ]; then
    echo "cloning opencv_contrib"
    git clone git@gitee.com:cubone/opencv_contrib.git
else
    cd opencv_contrib
    git pull --rebase
    cd ..
fi
RepoSource=opencv
mkdir -p build_opencv
pushd build_opencv
CMAKE_OPTIONS=(-DBUILD_PERF_TESTS:BOOL=OFF -DBUILD_TESTS:BOOL=OFF -DBUILD_DOCS:BOOL=OFF  -DWITH_CUDA:BOOL=OFF -DBUILD_EXAMPLES:BOOL=OFF -DINSTALL_CREATE_DISTRIB=ON)
set -x
cmake "${CMAKE_GENERATOR_OPTIONS[@]}" "${CMAKE_OPTIONS[@]}" -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="$myRepo"/opencv_contrib/modules -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$myRepo/install/$RepoSource" "$myRepo/$RepoSource"
echo "************************* $Source_DIR -->debug"
cmake --build .  --config debug
echo "************************* $Source_DIR -->release"
cmake --build .  --config release
cmake --build .  --target install --config release
cmake --build .  --target install --config debug
popd

        启动vs2015 x64命令工具，运行install_opencv.sh，编译时间会很久，挺吃CPU的，需要耐心等待。编译完成后如下：

         OpenCV的动态库、命令工具输出目录，该目录需要进行win环境变量设置

         库文件输出目录

         在系统环境变量中设置OPENCV_DIR=D:\workForMy\OpenCVLib\install\opencv\x64\vc14，并在Path中加入%OPENCV_DIR%\bin

 三、使用测试

        创建工程如下：

test
    bin
    build_win
    src
        main.cpp
    CMakeLists.txt

         main.cpp测试源码如下：

#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
//加载一张图片并窗口显示
int main( int argc, char** argv )
{
    if( argc != 2)
    {
     cout <<" Usage: " << argv[0] << " ImageToLoadAndDisplay" << endl;
     return -1;
    }
    Mat image;
    image = imread(argv[1], IMREAD_COLOR); // Read the file
    if( image.empty() ) // Check for invalid input
    {
        cout << "Could not open or find the image" << std::endl ;
        return -1;
    }
    namedWindow( "Display window", WINDOW_AUTOSIZE ); // Create a window for display.
    imshow( "Display window", image ); // Show our image inside it.
    waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window
    return 0;
}

        CMakeLists.txt

# CMake 最低版本号要求
cmake_minimum_required (VERSION 2.8)
# 项目信息
project (opencv_test)
#
message(STATUS "windows compiling...")
add_definitions(-D_PLATFORM_IS_WINDOWS_)
set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "${CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE} /MT")
set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} /MTd")
set(WIN_OS true)
 
#
set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/bin)
 
# 指定源文件的目录,并将名称保存到变量
SET(source_h
    #
  )
  
SET(source_cpp
    #
	${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/main.cpp
  )
  
#头文件目录
include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/../opencv/include)
 
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /wd4819")
 
add_definitions(
  "-D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS"
  "-D_WINSOCK_DEPRECATED_NO_WARNINGS"
  "-DNO_WARN_MBCS_MFC_DEPRECATION"
  "-DWIN32_LEAN_AND_MEAN"
)
 
link_directories(
	${PROJECT_SOURCE_DIR}/../opencv/x64/vc14/bin
	${PROJECT_SOURCE_DIR}/../opencv/x64/vc14/lib
	)
 
if (CMAKE_BUILD_TYPE STREQUAL "Debug")
 
set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY_DEBUG ${PROJECT_SOURCE_DIR}/bin)
# 指定生成目标
add_executable(opencv_testd ${source_h} ${source_cpp})
target_link_libraries(opencv_test opencv_world460d.lib opencv_img_hash460d.lib)
 
else(CMAKE_BUILD_TYPE)
 
set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY_RELEASE ${PROJECT_SOURCE_DIR}/bin)
# 指定生成目标
add_executable(opencv_test ${source_h} ${source_cpp})
target_link_libraries(opencv_test opencv_world460.lib opencv_img_hash460.lib)
 
endif (CMAKE_BUILD_TYPE)

        编译命令如下，重新启动vs2015 x64的命令工具（使前面配置的环境变量生效），进入D:\workForMy\OpenCVLib\install\test\build_win目录，编译如下：

cd D:\workForMy\OpenCVLib\install\test\build_win
cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
msbuild opencv_test.sln /p:Configuration="Release" /p:Platform="x64"

        进入程序输出目录D:\workForMy\OpenCVLib\install\test\bin，随便拷贝一张图片到该目录下，例如2.bmp，然后启动程序opencv_test.exe 2.bmp，运行效果如下:

         表明编译库可用。