gcc生成静态库.a和动态库.so和OpenCV3.4.11的安装及使用示例
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了gcc生成静态库.a和动态库.so和OpenCV3.4.11的安装及使用示例相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
gcc生成静态库.a和动态库.so和OpenCV3.4.11的安装及使用示例
文章目录
一、用gcc生成静态库和动态库
函数库分为静态库和动态库。
静态库
在程序编译时会被连接到目标代码中，程序运行是则不需要静态库的存在。
动态库
在程序编译时不会被连接到目标代码中，而是程序运行时载入的。
两者区别：前者是编译连接的，后者是程序运行载入的。
(一)hello实例使用库
1.准备过程
(1). 创建一个目录
(2). hello代码
hello.h
#ifndef HELLO_H
#define HELLO_H
void hello(const char *name);
#endif//HELLO_H
hello.c
#include<stdio.h>
void hello(const char *name)
{
printf("Hello %s\\n",name);
}
main.c
#include"hello.h"
int main()
{
hello("everyone");
return 0;
}
(3). gcc编译得到.o文件
gcc -c hello.c
2. 静态库使用
(1)创建静态库
创建静态库的工具：ar
静态库文件命名规范：以lib作为前缀,是.a文件
ar -crv libmyhello.a hello.o
(2)程序中使用静态库
①gcc -o hello main.c -L. -lmyhello
②gcc main.c libmyhello.a -o hello
③先生成main.o gcc -c main.c
生成可执行文件 gcc -o hello main.c libmyhello.a
(3)验证静态库的特点
在删掉静态库的情况下，运行可执行文件，发现程序仍旧正常运行，表明静态库跟程序执行没有联系。同时，也表明静态库是在程序编译的时候被连接到代码中的。
3.动态库的使用
(1). 创建动态库
创建动态库的工具：gcc
动态库文件命名规范：以lib作为前缀,是.so文件
gcc -shared -fPIC -o libmyhello.so hello.o
(2). 在程序中执行动态库
gcc -o hello main.c -L. -lmyhello或gcc main.c libmyhello.so -o hello
再运行可执行文件hello，会出现错误
问题的解决方法：将libmyhello.so复制到目录/usr/lib中。由于运行时，是在/usr/lib中找库文件的。
mv libmyhello.so /usr/lib
4.静态库与动态库比较
gcc编译得到.o文件 gcc -c hello.c
创建静态库 ar -crv libmyhello.a hello.o
创建动态库 gcc -shared -fPIC -o libmyhello.so hello.o
使用库生成可执行文件 gcc -o hello main.c -L. -lmyhello
执行可执行文件 ./hello
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版权声明：本文为CSDN博主「HarrietLH」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43279579/article/details/109026927
(二)实例使用库
1.代码
sub1.c
float x2x(int a,int b)
{
float c=0;
c=a+b;
return c;
}
sub2.c
float x2y(int a,int b)
{
float c=0;
c=a/b;
return c;
}
sub.h
#ifndef SUB_H
#define SUB_H
float x2x(int a,int b);
float x2y(int a,int b);
#endif
main.c
#include<stdio.h>
#include"sub.h"
void main()
{
int a,b;
printf("Please input the value of a:");
scanf("%d",&a);
printf("Please input the value of b:");
scanf("%d",&b);
printf("a+b=%.2f\\n",x2x(a,b));
printf("a/b=%.2f\\n",x2y(a,b));
}
gcc -c sub1.c sub2.c
2.静态库
ar crv libsub.a sub1.o sub2.o
gcc -o main main.c libsub.a
3.动态库
gcc -shared -fPIC -o libsub.so sub1.o sub2.o
gcc -o main main.c libsub.so
4.静态库与动态库生成文件比较
静态库
动态库
通过比较发现静态库要比动态库要小很多，生成的可执行文件大小也存在较小的差别。
二、OpenCV3.4.11的安装及使用示例
（一）、认识 OpenCV
开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。
OpenCV的应用领域包括:
2D和3D功能工具包
运动估计
面部识别系统
手势识别
人机交互
移动机器人
动作理解
物体识别
分割和识别
实体影像立体视觉:来自两个摄像机的深度感知
运动中的结构(SFM)
运动跟踪
增强现实
为了支持上述一些领域，OpenCV包括一个统计机器学习库，其中包含:
提升(Boosting)
决策树学习
梯度提升树
期望最大化算法
k最近邻算法
朴素贝叶斯分类器
人工神经网络
随机森林
支持向量机(SVM)
深层神经网络(DNN)
（二）、安装OpenCV
1）安装包
①下载 OpenCV 3.4.11 数据包
国内快速下载地址：https://www.bzblog.online/wordpress/index.php/2020/03/09/opencvdownload/
直接在虚拟机中的浏览器下载
②解压缩包
在解压缩包之前，将 opencv-3.4.11.zip 复制到 home 文件夹下，再解压缩。
③使用 cmake 安装 opencv
首先进入解压后的文件夹：opencv-3.4.11
cd opencv-3.4.11
在进入 root 用户，并更新一下。
1| sudo su
2| sudo apt-get update
接着再执行这条命令安装 cmake 。
sudo apt-get install cmake
复制下面这条命令，安装依赖库。
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev libjasper-dev
再创建 build 文件夹。
mkdir build
然后进入我们创建的文件夹：build
cd build
使用 cmake 编译参数，或者使用第二条默认参数，都可以的。
1 | cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local …
2 | cmake …
④使用 make 创建编译
仍然是在 build 文件夹下进行。
sudo make
注：单线程编译：sudo make ，这会等待比较长的时间，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。
编译完成
⑤安装
sudo make install
安装过程中没有报错，即可安装完成。
2）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
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
保存后会看到之前的警告信息，不用担心，正常情况。
更新系统共享链接库
sudo ldconfig
配置 bash ，修改 bash.bashrc 文件
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
保存退出，然后执行如下命令使得配置生效
source /etc/bash.bashrc
更新一下。
sudo updatedb
接下来查看 opencv 的版本信息。
pkg-config --modversion opencv
这下终于安装成功了！！！
（三）、使用示例——图片
首先创建一个代码存放文件夹 code ，然后进入文件夹中。
1 | touch code
2 | cd code
创建一个 test1.cpp 文件。
gedit test1.cpp
将下面的代码复制粘贴进去。
test1.cpp:
#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：
执行以下命令：
g++ test1.cpp -o test1
pkg-config --cflags --libs opencv
在用同文件夹下准备一张图片，文件名为：lena.jpg
输出结果：
执行以下命令：
./test1
可以看到由 lena.jpg 生成了一个 test.png ，呈现的效果不同了。
（四）、使用示例——视频
1）虚拟机获取摄像头权限
在windous下使用快捷键 Win + R ，输入 services.msc ，并回车
找到 VMware USB Arbitration S… 服务，确保启动了。
点击 “ 虚拟机 ” ，然后点击 “ 设置(S)… ”。选择 “ USB控制器 ” ，将 “ USB兼容性 ” 设置为 “ USB 3.1 ” （有些是设置为USB 3.0），并点击确定。
选择 “ 虚拟机 ” ，再选择 “ 可移动设备 ” ，再选择 “Camera” ，最后点击 “ 连接 ” ，再弹出的窗口内点击 “ 确定 ” 。这里不同的版本有不同的方法。具体版本可百度。
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。
gedit test2.cpp
将以下代码复制粘贴进去。
test2.cpp:
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
//从摄像头读取视频
VideoCapture capture("man.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;
}
准备一个小视频，我这里准备了 man.mp4 。
编译 test2.cpp 文件。
g++ test2.cpp -o test2
pkg-config --cflags --libs opencv
输出结果。
./test2
3）录制视频
创建一个 test3.cpp 。
gedit test3.cpp
复制粘贴一下代码。
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。
g++ test3.cpp -o test3 pkg-config --cflags --libs opencv
输出结果。
./test3
三、总结
本次作业使我了解了gcc生成静态库和动态库的方法，在做的过程中也遇到了困难，通过网上各位大佬的帮助解决了。同时学会了在ubuntu下安装OpenCV3.4.11，并使用它，学会了读取图片，视频，并且学会了录制视频。对我帮助很大。
四、参考文献：
https://blog.csdn.net/qq_43279579/article/details/109026927
以上是关于gcc生成静态库.a和动态库.so和OpenCV3.4.11的安装及使用示例的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
Linux gcc/g++编译链接头文件和库(动态库.so 和 静态库.a)