opencv配置指南
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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opencv配置指南相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
今天配置了一把opencv,在vs2013,Python。IDEA(Java)上分别作了配置。总结成文档,分享给大家。
搭建opencv+vs2013的环境
安装opencv3.0 alpha 和 vs2013
一:配置opencv的环境变量:
1:在系统变量增加变量OPENCV
新建button --> 输入变量名和变量的值,注意相应路径。
这么做的目的是为了为path做准备。
2:配置path的环境变量
双击path在后面加入 %OPENCV%\x86\vc12\bin 。%OPENCV%就是之前配置的OPENCV路径。
之后能够在cmd中检查你的环境变量检查方法:
cmd 中输入 set
检查一下自己的环境变量路径是否有问题。
最好重新启动电脑。
由于配置环境变量。
PS:关于配置环境变量要不要重新启动电脑。借鉴以下博客中的话。改动环境变量之后。假设受影响的是应用程序,那么仅仅要简单地又一次启动此应用程序,环境变量的改动就会反映到该程序中,而不必又一次启动计算机。
二:在project中增加属性表:
VS2013中新建一个project,这个project是方便測试用的。我们须要做的是配置一个属性表然后将它提取出来以便以后的project。
假设手动配置,这一篇文章的后半部分讲得比較具体,
假设再省事一点的话能够直接从以下网址里下载
在视图-->属性管理器 中的debug中右键加入。属性表
只是请注意包括文件夹和库文件夹的路径,在您的电脑下稍作改动。
之后就能够写一个測试文件測试一下。測试代码:
#include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> #include <string> using namespace cv; using namespace std; int main(){ Mat img = imread("E:\\test.jpg"); if (img.empty()) { cout << "error"; return -1; } imshow("mypic", img); waitKey(); return 0; }
终于的效果如图:
这样就说明已经配置好了。
Python Opencv的搭建好开发环境相对来说比vs简单的很多。整体来说分为两步就能够:
出例如以下效果基本上就配置好了。
1 安装Python 和 numpy:
python 的官方站点。下载2.7版本号的Python
Numpy 是python用来运算矩阵的包下载地址是
假设,有Python开发经验能够直接利用pip安装numpy。假设没有。站点都有numpy的exe。点击就可以安装。
2 解压opencv,将 XXXX\opencv\build\python\2.7\x86 路径下的cv2.pyd复制到XXXX\Python27\Lib\site-packages中
3 写測试文件验证,測试例子代码:
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("test.jpg") print type(img) emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8) emptyImage2 = img.copy() emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #emptyImage3[...]=0 cv2.imshow("EmptyImage", emptyImage) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey (0) cv2.destroyAllWindows()
出例如以下效果基本上就配置好了。
opencv+Java
假设用eclipse编辑Java的话。依照官网上的教程足够了,网址例如以下假设,用 IntelliJ IDEA 编辑 java的话。须要例如以下几步骤:
1 新建一个project2 找到 Project structure 在左上角的file里面(也能够按ctrl,shift,alt,s快捷键)绿色的加号加入opencv路径下的jar包。3 写測试文件(此測试文件在Java opencv文档中有提及)4:在configuration里面的VM option中加入importorg.opencv.core.Core; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Scalar; public class Main{ static{ System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); } public static void main(String[] args) { System.out.println("Welcome to OpenCV " + Core.VERSION); Mat m = new Mat(5, 10, CvType.CV_8UC1, new Scalar(0)); System.out.println("OpenCV Mat: " + m); Mat mr1 = m.row(1); mr1.setTo(new Scalar(1)); Mat mc5 = m.col(5); mc5.setTo(new Scalar(5)); System.out.println("OpenCV Mat data:\n" + m.dump()); } }-Djava.library.path="E:/opencv3.0 alpha/opencv/build/java/x86"后面是你的 path/to/dll。5 : 执行,出如图的效果就能够了
以上是关于opencv配置指南的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
在 Python 多处理进程中运行较慢的 OpenCV 代码片段
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