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opencvlinux下载

发布时间: 2023-02-27 11:32:33

linux里opencv怎么交叉编译

一、交叉编译opencv 构造: 下载:各个库的下载可以直接搜名字到官网下载 几个关键解释: “--prefix=” 后边跟make install时的位置,本例中,libz在make install时将安装到/usr/arm-linux-gnueabihf中 “--host=” 后边跟arm-linux表明使用的是ARM环境 有configure的才能进行configure配置 4)所有的makefile修改类似 Libz的交叉编译 第一步:# ./configure --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --shared 第二步:修改makefile,主要有下边几个,修改的时候通篇参照即可 CC=arm-linux-gnueabihf-gcc AR=arm-linux-gnueabihf-ar rc RANLIB=arm-linux-gnueabihf-ranlib STRIP = arm-linux-gnueabihf-strip 如果有ARCH的话,ARCH=ARM 第三步:#sudo make #sudo make install Libjpeg的交叉编译 第一步:#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc 第二步:参考1)中方法修改makefile 第三步:#sudo make #sudo make install Libpng的交叉编译 第一步:#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc 第二步:参考1)中方法修改makefile 第三步:#sudo make #sudo make install Yasm的交叉编译 第一步:#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static 第二步:修改makefile 第三步:#sudo make #sudo make install Libx264的交叉编译 第一步:#CC=arm-linux-gnueabihf-gcc ./configure --enable-shared --host=arm-linux --disable-asm --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf 第二步:修改config.mak里的参数,因为makefile要调用config.mak,所以修改方法同makefile 第三步:#sudo make #sudo make install Libxvid的交叉编译 第一步:首先切换目录 #cd build/generic 第二步:#./configure --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --host=arm-linux --disable-assembly 第三步:#sudo make #sudo make install ffmpeg的交叉编译 第一步: ./configure --enable-cross-compile --target-os=linux --cc=arm-linux-gnueabihf-gcc --arch=arm --enable-shared --disable-static --enable-gpl --enable-nonfree --enable-ffmpeg --disable-ffplay --enable-ffserver --enable-swscale --enable-pthreads --disable-yasm --disable-stripping --enable-libx264 --enable-libxvid --extra-cflags=-I/usr/arm-linux-gnueabihf/include --extra-ldflags=-L/usr/arm-linux-gnueabihf/lib --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf 第二步:修改makefile文件 第三步:#sudo make #sudo make install 第四步:将ffmpeg加入pkg-config 执行#sudo gedit /etc/bash.bashrc,在末尾加入 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/arm-linux-gnueabihf/lib/ export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/arm-linux-gnueabihf /lib/pkgconfig export PKG_CONFIG_LIBDIR=$PKG_CONFIG_LIBDIR:/usr/arm-linux-gnueabihf /lib/ 完毕后使用命令:#source /etc/bash.bashrc 或者单独使用三个export,不过寿命只在一个终端中,终端关闭时就失效。 几个关键解释:--extra-flags指向xvid的安装路径,--extra-ldflags指向x264的路径 安装cmake-gui 执行:#sudo apt-get install cmake-qt-gui Opencv的交叉编译 第一步:修改opencv/platflrms/linux/目录下的arm-gnueabi.toolchain.cmake,将其所有删掉,写入: set( CMAKE_SYSTEM_NAME Linux ) set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm ) set( CMAKE_C_COMPILER arm-linux-gnueabihf-gcc ) set( CMAKE_CXX_COMPILER arm-linux-gnueabihf-g++ ) 第二步:在opencv目录下新建build目录,进入build目录,执行命令: #cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake ../ 这时,要保证出现: 第三步:使用cmake-gui打开CMakeCache.txt,去掉所有的无关项,修改CMAKE_INSTALL_PREFIX,来确定make install的目录 第四步:#sudo make #sudo make install 可能出现的错误: opencv编译不通过,出现skip之类的,说明ffmpeg没编译好,或者其编译好了,但是pkg-config没有设置好,一定要设置好其环境 前边几步不通过的话,看看命令有没有少,或者有没有修改好makefile 在arm上使用时,一种方法时直接将编译好的opencv目录下的lib文件拷贝到开发板对应的/lib目录下,其他或者拷贝到自己指定的目录,并设置好环境变量即可使用

② linux怎么配置opencv

一、安装
1 安装cmake及一些依赖库
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev
libavformat-dev libjpeg.dev libtiff4.dev libswscale-dev libjasper-dev

2 安装opencv
从官网下载opencv并解压,cd命令进入opencv的目录
cmake .
sudo make
sudo makeinstall

二、配置
1 将opencv的库加入到路径,从而让系统可以找到
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
末尾加入/usr/local/lib,保存退出
sudo ldconfig #使配置生效

sudo gedit /etc/bash.bashrc
末尾加入
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig

export PKG_CONFIG_PATH
保存退出
sudo source /etc/bash.bashrc #使配置生效

sudo updatedb #更新database

三、测试使用
打开opencv2.4.9目录下的sample/c
#build
./build_all.sh
使用下面的一个sample进行测试
./find_obj
Finished

③ linux下安装opencv必需要先安装ffmpeg吗

看到个类似的问题: www.avidemux.org/smf/index.php?topic=11974.0 你这个东西真不好说,不过看来是 x264 因为是静态编译,静态编译我记得需要别的函数库也是静态的。你这个应该是 x264 本身就有找不到的函数入口问题,导致现在传染给了 ffmpeg

④ linux下qt配置的opencv出现libopencv_calib3d.so: file not recognized: File format not recognized

这样的,我也碰到了这个问题,要不你打开这个QT中的Makefile文件,看下交叉编译器还有路径本身就是你在 qt IDE中设置的那样,可能交叉编译器都是gcc。PS:我改了Makefile文件但是还是有问题,但是我相信问题就是在这

⑤ 如何将opencv库移植到linux中

编译环境fedora9.0
xvid版本:xvidcore-1.3.2.tar.gz
x264版本:x264-snapshot-20110612-2245.tar.bz2
yasm版本:yasm-0.7.2.tar.gz
ffmpeg版本:ffmpeg-0.5.3.tar.bz2
OpenCV版本:opencv-2.0.0
上面这些文件可以到http://download.csdn.NET/detail/wc7620awjh/4866855处进行下载!
首先安装x86平台下opencv,网上很多都只有arm上opencv的移植,但对于开发阶段,都是在pc机的Linux环境下开发测试的,所以这里先介绍一下x86平台下opencv的移植。

⑥ Linux下怎么配置python和opencv

以下说明在Linux下Python和OpenCV结合安装的过程,Python要使用OpenCV模块,则必须导入OpenCV提供的包,所以要提供Python支持,首先在安装OpenCV前安装必要的组件,一般列表如下:
1、gcc g++一般系统自带
2、cmake 编译OpenCV时使用,需要手动安装
3、pkg-config命令,一般系统自带,如果缺少,使用 yum -y install pkg-config 安装
4、Python 2.x,系统自带
5、NumPy 一个用于大型矩阵处理的库,这个必须!如果不安装则后面OpenCV安装后也编译不出来Python的模块,其他库可以后来安装
最后一步是安装OpenCV
在保证前4项没问题的情况下,开始安装NumPy模块,官网下载地址为:http://www.scipy.org/scipylib/download.html
进入SourceForge下载,地址为:https://sourceforge.net/projects/numpy/
直接点击Download即可下载,下载成功之后上传到Linux服务器,安装过程很简单,解压后直接安装即可(之前要确保python-devel已经安装)
unzip numpy-1.11.1.zip
cd numpy-1.11.1/
python setup.py install

另外numpy还可以去python官网下载:https://pypi.python.org/pypi/numpy
安装成功之后接下来进一步安装OpenCV,官方网站为:http://opencv.org/进入后点击DOWNLOADS来到下载界面:http://opencv.org/downloads.html,这里下载2.4.13的版本
下载完之后上传到Linux,执行接下来的安装:
unzip opencv-2.4.13.zip
cd opencv-2.4.13/
cmake -D WITH_GTK_2_X=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .
make # make -j4表示开4个线程来进行编译
make install

安装过程时间可能会有点长10~30分钟左右,编译完成之后OpenCV就安装到了指定的/usr/local下面的一些目录中,库文件就安装到了/usr/local/lib下,Python的模块安装位置是:/usr/local/lib/python2.7/site-packages,执行 ls /usr/local/lib/python2.7/site-packages/ 可以看到两个文件,一个是cv2.so一个是cv.py
这两个文件在刚才opencv-2.4.13编译的目录下面lib/下也存在着两个python模块文件,但是不幸的是现在并不能直接使用,原因是我们操作系统python依赖包的位置是/usr/lib/python2.7下,所以刚才如果编译到/usr下是直接可以用的,不过这个也不重要,只要我们将这两个文件复制到正确的目录下,那么就能正常使用OpenCV的功能了,执行: cp /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv* /usr/lib/python2.7/site-packages/ 复制过去之后进入python交互式界面执行 import cv2 没有报错则安装成功
可以写一个测试的小案例,在服务器上有一张图片是test.jpg现在简单的使用cv2模块解析成图像矩阵,然后再写入磁盘文件中,代码如下:
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
image = cv2.imread("test.jpg")
print image
cv2.imwrite("test1.jpg",image)

这里将原有的test.jpg生成test1.jpg,
执行 python cvtest.py 执行完后会发现输出好多矩阵变量,并且生成了test1.jpg文件
生成的文件有可能比原文件大也有可能小,具体根据图像来决定,现在查看一下图片内容,和之前是一样的

⑦ opencv2.1.0在linux下怎么安装

pkg-config 是一个库文件安装信息管理工具,它可以返回已安装的库文件及其相关头文件的位置信息。安装这个极容易,自己下载安装把。
pkg-config 通过各个库文件的.pc 文件识别已安装的库文件的信息,这些.pc文件是由各库的安装程序自己生成的,例如ffmpeg 安装程序会在/usr/local/lib/pkgconfig目录下提供libavcodec.pc libswscale.pc 等5个.pc文件,分别对应安装的五个库文件。
但pkg-confg默认只搜索/usr/lib/pkgconfig目录,去寻找.pc文件,这里需要添加一个环境变量 PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig,使得pkg-config可以找到ffmpeg的安装信息。

三 安装cmake
cmake 是一个跨平台makefile生成工具,是编译新版opencv所必须的工具。
直接下载安装cmake到一个合适的位置,并将cmake安装目录下的bin目录加入PATH环境变量,cmake的使用详见下述说明。

四 安装opencv
1、下载最新版opencv源代码 for linux.
2、在源代码目录下 mkdir release && cd release
3、cmake ../ (重点)
使用cmake 生成编译opecv的Makefile 文件, ../ 是opencv的源代码目录,里面包含了预置的cmake 配置文件CmakeLists.txt。
这里的输出,会显示默认配置下,各模块的检测情况,重点是opencv所需工具库是否被检测到,例如视频编解码库、TBB库等。
查看CmakeLists.txt文件可知,cmake使用pkg-config获取所需的库文件的信息,这就是为什么一定要安装pkg-config的原因。
如果你看到FFMPEG及其下各子项的值为1,ok,检测到了,如果为0,核对1、2两步骤,看是否成功安装了ffmpeg,以及pkg-config是否可以检测到ffmpeg:
使用 pkg-config –list-all | grep libavcodec 。
4、 cmkae-gui ../
若你想改变opencv的默认编译模式,用cmake的图形模式可以编辑一大堆的编译参数,例如是否支持IPP、TBB等等,这里比较讨厌的是,图形模式下,你看不到选择的模块是否被正确检测到,要再运行 cmake ../ 查看。
5、 make && make install 默认 opencv将被安装在 /usr/local/ 下。
6、 编辑环境变量 LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib 以使得系统可以找到opencv的动态链接库。
到这里,opencv安装完毕,并可读写几乎全部常见视频文件,你可以使用g++直接编译你的例程,如果你的pkg-config配置正确,以下指令可以运行 :
g++ -o my_example my_example.cpp `pkg-config opencv --cflags --libs`
pkg-config opencv --cflags –libs 将返回opencv的头文件和库文件的编译参数。

⑧ linux系统下qt如何加入opencv下的人脸识别数据库

linux系统下qt加入opencv下的人脸识别数据库需要从网络上下载。
1、就是数据的准备,你要从网络上下载一些人脸库,后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的,但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记,这是一个繁琐的工作,不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。
2、把数据标记好之后就是opencv的事情。
3、打开摄像头进行人脸检测,就是框出人脸的位置。人脸检测模型是opencv自带的。

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