本文主要介绍了在Ubuntu18.04系统下练习编译、安装著名的C/C++图像处理开源软件库Opencv 3.4.12（过程多，耗时长，需要耐心和细心）

一、Opencv简介

二、Opencv安装

1.安装环境

一、Opencv简介

OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。

Opencv的应用领域包括：

增强现实
人脸识别
手势识别
人机交互
动作识别
运动跟踪
物体识别
图像分割
机器人

基础的核心模块：

core模块：实现最核心的数据结构及其基本运算，如绘图函数、数组操作相关函数等;

highgui模块：实现视频与图像的读取、显示、存储等接口;

imgproc模块: 实现图像处理的基础方法，包括图像滤波、图像的几何变换、平滑、阈值分割、形态学处理、边缘检测、目标检测、运动分析和对象跟踪等;

图像处理其他更高层次的方向及应用相关的模块：

stitching模块: 实现图像拼接功能;

features2d模块: 用于提取图像特征及特征匹配;

nonfree模块: 实现一些专利算法，如sift特征;

photo模块: 包含图像修复和图像去噪两部分;

ml模块: 机器学习模块（SVM，决策树，Boosting等）;

G-API模块: 包含超高效的图像处理pipeline引擎 ;

FLANN模块: 包含快速近似最近邻搜索FLANN和聚类Clustering算法;

video模块: 针对视频处理，如背景分离，前景检测、对象跟踪等;

objdetect模块: 实现一些目标检测的功能，经典的基于Haar、LBP特征的人脸检测，基于HOG的行人、汽车等目标检测，分类器使用Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM等;

calib3d模块: 即Calibration（校准）3D，该模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。包含基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等;

二、Opencv安装

1.安装环境

VMware虚拟机安装的Ubuntu 18.04系统

Opencv版本：3.4.12

2.下载Opencv3.4.12

国内快速下载网址：Index of /opencv/opencv-3.4.12/ (raoyunsoft.com)

注：可以直接在虚拟机中使用浏览器（Firefox Web Browser）进行下载，（也可以在国外官网地址下载：Releases · opencv/opencv · GitHub，不推荐在国外网址上下载，很慢）。

3.解压安装包

将安装包复制到主目录（home）下再进行解压。

输入命令：unzip opencv-3.4.12.zip

4.使用cmake安装opencv

首先进入解压后的文件夹：opencv-3.4.12

输入命令：cd opencv-3.4.12

进入root用户，并更新一下。

输入命令：sudo su

sudo apt-get update

接下来输入这条命令安装cmake。

输入命令：sudo apt-get install cmake

安装依赖库：

输入命令：sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev libjasper-dev

(若在过程中遇到如下图问题，可参考此链接解决：）(8条消息) opencv过程中出现libjasper-dev报错：unable to locate package libjasper-dev的问题解决_一个新新的小白的博客-CSDN博客

再创建build文件夹，然后进入我们创建的文件夹：build

输入命令：mkdir build

cd build

使用cmake编译参数或者第二条默认参数也是可以的：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

cmake ..

5.使用make创建编译

仍然是在build文件下进行：

输入命令：sudo make

注：单线程编译：sudo make ，这会等待比较长的时间（30分钟左右），如果你想更快编译完，可以使用命令：sudo make -j4 ，而 -j4 表示使用 4 个线程进行编译。

6.安装

输入命令：sudo make install

安装完成。

7.配置环境

修改 opencv.conf 文件，打开后的文件是空的，添加 opencv 库的安装路径：/usr/local/lib

输入命令：sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

保存之后会看到警告信息，不用担心，正常情况。

更新系统共享链接库：

输入命令：sudo ldconfig

配置bash，修改bash.bashra 文件：

输入命令：sudo gedit /etc/bash.bashrc

在文件末尾加入：

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

保存并退出，然后执行如下命令使得配置生效：

输入命令：source /etc/bash.bashrc

更新一下：

输入命令：sudo updatedb

接下来查看opencv的版本信息：

输入命令：pkg-config --modversion opencv

到此，安装结束。

三、使用实例：图片

创建一个文件夹存放代码文件：

输入命令：mkdir code

cd code

创建一个 test1.cpp 文件。

vim tset1.cpp

将以下代码复制粘贴进去：

注：这里复制粘贴，需要安装VMware Tools，详细安装可参考以下链接：

(9条消息) VMware Tools安装步骤（windows10）_萝北村的枫子的博客-CSDN博客_vmtools安装

#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
	CvPoint center;
    double scale = -3; 

	IplImage* image = cvLoadImage("lena.jpg");
	argc == 2? cvLoadImage(argv[1]) : 0;
	
	cvShowImage("Image", image);
	
	
	if (!image) return -1; 	center = cvPoint(image->width / 2, image->height / 2);
	for (int i = 0;i<image->height;i++)
		for (int j = 0;j<image->width;j++) {
			double dx = (double)(j - center.x) / center.x;
			double dy = (double)(i - center.y) / center.y;
			double weight = exp((dx*dx + dy*dy)*scale);
			uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image, uchar, i, j * 3);
			ptr[0] = cvRound(ptr[0] * weight);
			ptr[1] = cvRound(ptr[1] * weight);
			ptr[2] = cvRound(ptr[2] * weight);
		}

	Mat src;Mat dst;
	src = cvarrToMat(image);
	cv::imwrite("test.png", src);

    cvNamedWindow("test",1);  	imshow("test", src);
	 cvWaitKey();
	 return 0;
}

编译文件：

c++文件编译指令：g++ test1.cpp -o test1 `pkg-config --cflags --libs opencv`
如果是建的.c文件就用：gcc test1.cpp -o test1 `pkg-config --cflags --libs opencv`

gcc编译器：gcc + 文件名 + -o + 输出文件流名称 +`支持包`

在上面的编译命令中我们其实用到了一个工具“pkg-config”，它主要有以下几个功能：

检查库的版本号。如果所需要的库的版本不满足要求，它会打印出错误信息，避免链接错误版本的库文件。
获得编译预处理参数，如宏定义，头文件的位置。
获得链接参数，如库及依赖的其它库的位置，文件名及其它一些连接参数。
自动加入所依赖的其它库的设置

所有有了这个工具之后我们的编译就很方便了（不过在此之前你要确保你安装的OpenCV的安装链接库文件的目录下有一个pkgconfig文件夹，在该文件夹里面有个opencv.pc的文件，其实这就是pkg-config下OpenCV的配置文件）。
使用pkg-config时，选项–cflags 它是用来指定程序在编译时所需要头文件所在的目录,选项 --libs则是指定程序在链接时所需要的动态链接库的目录。

注：如果遇到如下情况

可输入命令：sudo apt-get install libcanberra-gtk-module

重新安装以下就好了

就没问题了

再用同文件夹下准备一张图片，文件名为lena.jpg(注意后缀)

再输入命令：./test1

可以看到由 lena.jpg 生成了一个 test.png.呈现的效果就不同了。

四、使用实例：视频

1.虚拟机获取摄像头权限

使用快捷键Win +R ,输入services.msc,点击确定：

找到 VMware USB Arbitration S...确保启动了。

点击“虚拟机”，再点击“设置”

选择 “ USB控制器 ” ，将 “ USB兼容性 ” 设置为 “ USB 3.1 ” ，并点击确定。

再点击“虚拟机”，选择“可移动设备”，再选择“IMC Networks USB2.0 VGA UVC WebCam”，最后点击连接，在弹出来的窗口点击确定即可。

虚拟机右下角这个摄像头图标有个小绿点，则连接成功。

2.播放视频

创建一个test2.cpp文件。

输入命令：vim test2.cpp

将以下代码复制粘贴进去：

test2.cpp：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
	//读取视频
	VideoCapture capture("MH.mp4");
	//循环显示每一帧
	while(1){
		Mat frame;//定义一个Mat变量，用于存储每一帧的图像
		capture >> frame;//读取当前帧
		if(frame.empty())//播放完毕，退出
			break;
		imshow("读取视频帧",frame);//显示当前帧
		waitKey(30);//掩饰30ms
	}
	system("pause");
	return 0;
}

代码讲解：

如果语句：VideoCapture capture(0)，后面的参数设置为 0 ，则从摄像头读取视频并循环显示每一帧；如果设置为一个视频的文件名，比如：PC.mp4 ，则会将视频读取并循环显示每一帧。
while 循环体中的 Mat 数据结构其实是一个点阵，对应图像上的每一个点，点的集合形成了一帧图像，有关 Mat 详解请看：OpenCV中Mat数据结构
语句：waitKey(30) ，中的参数单位是 ms 毫秒，也就是每一帧间隔 30 ms ，该语句时不能删除的，否则会执行错误，无法播放视频或录制视频。

此代码会在while循环中一直运行，如果试图用鼠标关闭图像显示窗口，会发现始终关不掉。需要用键盘Ctrl+C 强制中断程序。

准备一个小视频，我这里准备了PC.mp4

编译test2.cpp文件。

输入命令：g++ test2.cpp -o test2 `pkg-config --cflags --libs opencv`

输出结果：

输入命令：./test2

注：如果遇到如下图情况，可参考链接：

(9条消息) Ubuntu不支持H.264_老豆芽儿的博客-CSDN博客_h.264 ubuntu

3.打开摄像头录制视频

创建一个test3.cpp文件。

输入命令：vim test3.cpp

将以下代码复制粘贴进去：

test3.cpp:

/*********************************************************************
打开电脑摄像头，空格控制视频录制，ESC退出并保存视频RecordVideo.avi
*********************************************************************/
#include<iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	//打开电脑摄像头
	VideoCapture cap(0);
	if (!cap.isOpened())
	{
		cout << "error" << endl;
		waitKey(0);
		return 0;
	}

	//获得cap的分辨率
	int w = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH));
	int h = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
	Size videoSize(w, h);
	VideoWriter writer("RecordVideo.avi", CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'), 25, videoSize);
	
	Mat frame;
	int key;//记录键盘按键
	char startOrStop = 1;//0  开始录制视频； 1 结束录制视频
	char flag = 0;//正在录制标志 0-不在录制； 1-正在录制

	while (1)
	{
		cap >> frame;
		key = waitKey(100);
		if (key == 32)//按下空格开始录制、暂停录制   可以来回切换
		{
			startOrStop = 1 - startOrStop;
			if (startOrStop == 0)
			{
				flag = 1;
			}
		}
		if (key == 27)//按下ESC退出整个程序，保存视频文件到磁盘
		{
			break;
		}

		if (startOrStop == 0 && flag==1)
		{
			writer << frame;
			cout << "recording" << endl;
		}
		else if (startOrStop == 1)
		{
			flag = 0;
			cout << "end recording" << endl;
			
		}
		imshow("picture", frame);
	}
	cap.release();
	writer.release();
	destroyAllWindows();
	return 0;
}

编译test3.cpp文件。

输入命令：g++ test3.cpp -o test3 `pkg-config --cflags --libs opencv`