window系统 nodejs安装opencv环境配置图文详解

我来为你详细讲解“Windows系统Node.js安装OpenCV环境配置图文详解”的完整攻略。

准备工作

在开始安装OpenCV之前，我们需要先安装好Node.js和CMake。其中，Node.js是基于JavaScript运行的开源服务器环境，CMake是跨平台的编译工具，提供了一种简单的机制来编译、测试和安装软件。

安装Node.js

Node.js的安装非常简单，只需要到官网下载相应的安装包，然后一路按照默认选项即可完成安装。

安装CMake

CMake的安装也很简单，同样只需要到官网下载相应的安装包，然后一路按照默认选项即可完成安装。

下载OpenCV

在官网上下载OpenCV的源代码，解压后将其放在电脑的任意一个文件夹内。

安装OpenCV

安装OpenCV的必要依赖项

为了正确地编译和运行OpenCV，我们需要先安装OpenCV的必要依赖项。在Windows系统下，我们可以使用vcpkg工具进行依赖项的安装。

具体操作步骤如下：

1. 在GitHub上下载并安装vcpkg。

2. 打开CMD，进入vcpkg所在的目录，并输入以下命令安装OpenCV的必要依赖项：

   vcpkg install opencv:x64-windows

使用CMake生成OpenCV项目文件

接下来，我们需要使用CMake生成OpenCV的项目文件。具体操作步骤如下：

1. 打开CMake，并设置源代码目录为OpenCV的源代码所在的文件夹，设置生成目录为一个空文件夹。
2. 点击“Configure”按钮，选择Visual Studio的版本以及计算机的处理器架构，然后点击“Finish”按钮。
3. 等待CMake自动检查OpenCV的依赖项，并生成OpenCV的项目文件。

生成OpenCV库文件

在成功生成OpenCV的项目文件后，我们需要使用Visual Studio来生成OpenCV的库文件。具体操作步骤如下：

1. 打开生成的OpenCV项目文件，然后选择生成目标为“Release”和“x64”的版本。
2. 点击“生成”按钮，等待Visual Studio完成编译并生成OpenCV的库文件。

在Node.js中使用OpenCV

接下来，我们需要在Node.js中使用OpenCV。具体操作步骤如下：

1. 打开CMD，进入你的Node.js工程目录，然后输入以下命令安装node-opencv模块：

   npm install opencv

2. 在Node.js代码中引入node-opencv模块：

   javascript
const cv = require('opencv');

3. 使用node-opencv模块提供的API来处理图像。

示例说明

示例1：图像处理

const cv = require('opencv');

cv.readImage('./input.jpg', function(err, im) {

  if (err) throw err;

  if (im.width() < 1 || im.height() < 1) throw new Error('Image has no size');

  im.detectObject('haarcascade_frontalface_alt.xml', {}, function(err, faces) {

    if (err) throw err;

    for (let i = 0; i < faces.length; i++) {
      let face = faces[i];
      im.rectangle([face.x, face.y], [face.width, face.height], [0, 255, 0], 2);
    }

    im.save('./output.jpg');
    console.log('Image saved to ./output.jpg');

  });

});

上述代码使用node-opencv模块读取了一张图片并进行了人脸检测，最终保存了一张带有人脸矩形框的图片。

示例2：视频流处理

const cv = require('opencv');
const camera = new cv.VideoCapture(0);

setInterval(function() {
  camera.read(function(err, im) {

    if (err) throw err;

    if (im.width() < 1 || im.height() < 1) throw new Error('Image has no size');

    im.detectObject('haarcascade_frontalface_alt.xml', {}, function(err, faces) {

      if (err) throw err;

      for (let i = 0; i < faces.length; i++) {
        let face = faces[i];
        im.rectangle([face.x, face.y], [face.width, face.height], [0, 255, 0], 2);
      }

      cv.imshow('node-opencv', im);
      cv.waitKey(1);

    });

  });
}, 1000 / 30);

上述代码使用node-opencv模块打开了本地摄像头，并对摄像头捕捉到的视频流进行了实时人脸检测，最终在界面上显示了一个带有人脸矩形框的视频流。