C++机器学习之OpenCV(1)-安装与配置-创新互联
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- OpenCV概述
- 安装
- 测试
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。
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
运行后,显示结果。
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