Opencv test c linux

OpenCV: Установка и использование под Linux

OpenCV — мощная и развитая библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом. Если вам понадобилось решить какую-то задачу, связанную с нетривиальной обработкой изображений, то есть большая вероятность, что OpenCV уже предлагает готовое решение.

В этой статье мы соберем и установим OpenCV из исходных кодов под Linux, а затем разработаем тестовое приложение, способное находить лица на фотографии с помощью модуля CascadeClassifier :

Установка OpenCV под Linux

Прежде чем приступать к сборке OpenCV из исходных кодов, рекомендую проверить, что он не доступен в репозиториях вашего дистрибутива Linux. Например, в Archlinux библиотеку OpenCV можно установить следующей командой:

Однако даже в этом случае иногда есть смысл сделать сборку OpenCV самому. Основная причина для этого — так вы сможете получить самую последнюю версию как можно раньше (например, при добавлении новых возможностей или исправлении критических ошибок). Поэтому приступим к пошаговой инструкции по сборке OpenCV.

Шаг 1: Получаем исходные коды OpenCV из Git

Шаг 2: Подготавливаем OpenCV к сборке

В качестве каталога установки я использую домашний каталог /home/michael/OpenCV/ .

Шаг 3: Собираем и устанавливаем OpenCV

Если все прошло без ошибок, то процесс сборки и установки OpenCV завершен. Теперь можно перейти в каталог, который мы указали в параметре CMAKE_INSTALL_PREFIX . Там вы должны увидеть примерно такой набор директорий:

Реклама

Разработка Qt-проекта с использованием OpenCV

Начнем с подготовки pro -файла:

Для успешной работы с OpenCV в Qt-проекте нужно указать пути, где находятся заголовочные файлы и библиотеки. Например, если мы установили OpenCV в домашнем каталоге:

Также не забываем подключать необходимые opencv -библиотеки:

Теперь переходим к файлу mainwidget.h :

Мы лишь подготовили очень простой виджет, в котором одним из полей является объект класса OpenCV — cv::CascadeClassifier .

Реализация в mainwidget.cpp :

Обратите внимание на строку:

Здесь мы загружаем классификатор haarcascade_frontalface_default.xml , обученный на распознавание лиц. Найти его можно в каталоге data/haarcascades/ , который расположен в склонированном гит-репозитории OpenCV. Обратите внимание, что этот xml -файл должен находиться в одном каталоге с исполняемым файлом для правильной работы приложения.

Следующий важный фрагмент:

В этом месте мы и выполняем непосредственное распознавание для загруженной фотографии. «Волшебство» происходит в этой строке:

На вход detectMultiScale() получает черно-белое изображение, а возвращает вектор с прямоугольниками, соответствующими всем найденным лицам.

Далее мы просто проходим по получившемуся вектору и помечаем все лица на фотографии зеленой рамкой:

Если вы потестируете это приложение подольше, то увидите, что часто встречаются ложные срабатывания (лица находятся там, где их нет). Но решение этой проблемы уже выходит за рамки этой статьи и требует более аккуратного подхода.

Источник

1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка под Windows
Установка OpenCV под OC Linux

Рассмотрим процесс установки библиотеки OpenCV под ОС Linux на примере дистрибутива Ubuntu 10.10 , но с незначительными вариациями должно сработать и под другими дистрибутивами (проверялось под Debian, ALT Linux).

Для установки OpenCV нужно скачать (UPD: официальный сайт ) архив с исходными текстами.
Скачаем последнюю (на данный момент) версию:
OpenCV-2.2.0.tar.bz2
Сборка проекта осуществляется с помощью CMake (требуется версия 2.6 или выше).
Можно установить CMake в виде пакета

apt-cache show cmake
говорит, что сейчас доступна версия 2.8.2

, либо из исходников. Для этого нужно скачать архив cmake-2.8.3.tar.gz с официального сайта cmake.org

сборка и установка CMake осуществляется без проблем:

далее, для отображения окошек OpenCV требуется установленная библиотека GTK+ 2.x или выше, в том числе заголовочные файлы (libgtk2.0-dev)

устанавливаем:
теперь можно собрать саму библиотеку OpenCV

попробуем собрать примеры, которые идут в составе библиотеки:

зпустим один из примеров:
./delaunay
здесь вы увидите либо красивую картинку, либо ошибку

— это значит, что программа не может найти требуемые библиотеки, пропишем их путь:

здесь может выявиться ошибка:
— это значит что вы забыли установить заголовочные файлы GTK+ 2.x: libgtk2.0-dev — выполните установку этого пакета и заново пересобирите OpenCV.

После установки заголовочные файлы OpenCV находятся в каталоге:
, а библиотечные файлы лежат в:

Попробуем самостоятельно собрать программу с OpenCV:

остаётся выполнить команду
и получить исполняемый файл test

результат:

Источник

Install OpenCV3 on Ubuntu

In this post, we will provide step by step instructions for installing OpenCV 3 (C++ and Python) on Ubuntu.

Step 1: Update packages

Step 2: Install OS libraries

Step 3: Install Python libraries

We will use Virtual Environment to install Python libraries. It is generally a good practice in order to separate your project environment and global environment.

Step 4: Download OpenCV and OpenCV_contrib

We will download opencv and opencv_contrib packages from their GitHub repositories.

Step 4.1: Download opencv from Github

Step 4.2: Download opencv_contrib from Github

Step 5: Compile and install OpenCV with contrib modules

Step 5.1: Create a build directory

Step 5.2: Run CMake

Step 5.3: Compile and Install

Step 5.4: Create symlink in virtual environment

Depending upon Python version you have, paths would be different. OpenCV’s Python binary (cv2.so) can be installed either in directory site-packages or dist-packages. Use the following command to find out the correct location on your machine.

It should output paths similar to one of these (or two in case OpenCV was compiled for both Python2 and Python3):

Double check the exact path on your machine before running the following commands

Step 6: Test OpenCV3

We will test a red eye remover application written in OpenCV to test our C++ and Python installations. Download RedEyeRemover.zip and extract it into a folder.

Step 6.1: Test C++ code

Move inside extracted folder, compile and run.

Step 6.2: Test Python code

Activate Python virtual environment

Quick Check

Run RedEyeRemover demo

Now you can exit from Python virtual environment.

Whenever you are going to run Python scripts which use OpenCV you should activate the virtual environment we created, using workon command.

Subscribe & Download Code

If you liked this article and would like to download code (C++ and Python) and example images used in this post, please click here. Alternately, sign up to receive a free Computer Vision Resource Guide. In our newsletter, we share OpenCV tutorials and examples written in C++/Python, and Computer Vision and Machine Learning algorithms and news.

Источник

How to Install OpenCV in Ubuntu 18.04 LTS for C / C++ (Linux)

In this post we will see How to Install OpenCV in Ubuntu for C/C++
OpenCV is an image processing library created by Intel and later supported by Willow Garage and now maintained by Itseez. OpenCV means Intel® Open Source Computer Vision Library. It is a collection of C functions and a few C++ classes that implement some popular Image Processing and Computer Vision algorithms. OpenCV is Available on Mac, Windows, Linux (Terminal environment).

Step 1 – Updating Ubuntu

Step 2 – Install dependencies

Step 3 – Get OpenCV

Step 4 – build and install OpenCV

Now to check if OpenCV is installed on a machine, run the following commands

We will get the opencv version installed
in this case it’s 3.2.x

Online Course – OpenCV Python Tutorial For Beginners. At the end of this course, you will have a firm grasp of Computer Vision techniques using OpenCV libraries. This course will be your gateway to the world of data science.

Create a C++ program

Follow the commands

The above command will create a folder called cpp_test and create a main.cpp file inside it
Now place any .jpeg image inside the cpp_test folder.
So Now your cpp_test folder will contain two files as follows
.
├── sample.jpeg
└── main.cpp

Now open the main.cpp and add the following code

Now compile your code with the following command

Now run the C++ program with the following command

press ESC to exit

Video instruction – How to Install OpenCV in Ubuntu 18.04 LTS for C / C++

Источник

Ubuntu Documentation

Introduction

OpenCV (open source computer vision) is released under a BSD license and hence it’s free for both academic and commercial use. It has C++, C, Python and Java interfaces and supports Ubuntu Linux. OpenCV was designed for computational efficiency and with a strong focus on real-time applications.

OpenCV is the most popular and advanced code library for Computer Vision related applications today, spanning from many very basic tasks (capture and pre-processing of image data) to high-level algorithms (feature extraction, motion tracking, machine learning). It is free software and provides a rich API in C, C++, Java and Python. Other wrappers are available. The library itself is platform-independent and often used for real-time image processing and computer vision.

Version Note

Ubuntu’s latest incarnation, Utopic Unicorn, comes with a new version of libav, and opencv sources will fail to build with this new library version. Likewise, some packages required by the script no longer exist (libxine-dev, ffmpeg) in the standard repositories. The procedures and script described below will therefore not work at least since Ubuntu 14.10!

Installation

Many people are having problem with installing OpenCV even from Ubuntu Software Centre. Here a simple .sh script file get all dependancy files from internet and compile the source finally install opencv on your system. So that users can easily write their CV files from C,C++, and Python

Step 1

Download the latest opencv.sh from https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV/blob/master/Ubuntu/ or Copy the following script to gedit and save as opencv.sh

Note: If you are running 13.10 and you don’t have a nvidia card then ensure you install ocl-icd-libopencl1 (sudo apt-get install ocl-icd-libopencl1) before running this script. Ubuntu 13.10 will install nvidia-319-updates as a dependency for libopencv-dev by default if ocl-icd-libopencl1 is not installed (see bug report).

Note: As of Utopic (14.10) libxine-dev is replaced with libxine2-dev

Источник