OpenCV(Open Source Computer Vision Library),是一个开源的跨平台的计算机视觉库,它实现了图像处理和计算机视觉领域的很多通用算法,可以在多种计算机平台上运行,支持C++、C#、Python等语言,也提供了Ruby、Matlab等语言的接口。OpenCV是基于BSD许可证发布的,因此它可以免费应用于科研或商业领域。

  可以在这个地址了解更多以及下载OpenCV安装包:http://opencv.org, 其GitHub仓库地址为:https://github.com/opencv/opencv,那里有主仓库,拓展模块仓库和实验测试仓库,大家可以看上面的readme文件和代码来进行学习。

  因为我使用的是Mac电脑,懒得每次都要打开windows虚拟机使用Visual Studio编程,所以,决定在os x系统使用xcode来进行编译运行,下面介绍一下整个流程步骤。

  1. 安装

    在OpenCV官网下载的安装包适用于Linux/Mac,因此需要使用CMake工具来进行编译安装,尝试了几次,都在最后的链接那里失败了,在StackOverFlow查了下才发现,目前opencv只支持使用xcode6版本的编译链接器,我使用的是xcode7的,为了避免不必要地麻烦,就不采取编译安装方式了,去homebrew搜索一下,可以下载:

    

    现在执行"brew install opencv",等待即可安装完成,安装后路径是:/usr/local/opt/opencv3,我们可以设置一个OPENCV3_HOME环境变量,方便以后快速打开这个文件夹。该文件夹下有opencv的核心和扩展模块,目录结构如下:

    

    在lib目录下是opencv的库,在include目录下包含了两个子目录:opencv和opencv2,opencv里面包含了opencv1.x的核心头文件,opencv2安装模块功能组织,包括核心模块、图像处理模块、2D功能模块、高层GUI图像用户界面模块、机器学习模块等。

    注意,这里安装的是3.1.0版本的OpenCV,在官网可以看到,这个版本只支持64位编译器,如果在windows平台开发,建议选择现在还很常用的2.4.9版本,随着64位机基本普及,使用3.0版本更方便,不用再包含一堆的lib了,只要几个就够了。

    2. 环境配置

    开发平台IDE的环境大同小异,基本都是选择编程语言后就确定了编译器,然后是头文件路径的设定和库文件路径的设定让编译器能找到就行,然后就可以进行编译链接成最终的可执行文件了,按照这个思想,就不难处理问题了。

    2.1 新建xcode项目

      一般教程都会新建command line形式的项目,我不太喜欢这样的单个功能单个项目的形式,这样学下来就很多项目了,也麻烦,毕竟演示给别人看的时候,用gui软件形式比命令行软件形式更好看吧

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