Ubuntu18.04安装opencv 3.2.0的解决方法

下面是Ubuntu18.04安装opencv 3.2.0的解决方法攻略：

一、安装依赖项

首先，要安装一些基本依赖项。在终端中执行以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

二、安装openCV

1. 下载源码

我们需要下载openCV 3.2.0的源码。可以在openCV官网下载，或者使用以下命令在终端中下载：

wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.2.0.zip

2. 解压源码并进入目录

解压下载的源码，并进入opencv-3.2.0目录：

unzip 3.2.0.zip
cd opencv-3.2.0/

3. 编译

执行以下命令开始编译：

mkdir build
cd build/
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
sudo make install

其中：

• -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE 表示以发布模式编译openCV。
• -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 表示将openCV的安装路径设置为/usr/local。

三、测试

为了验证openCV安装成功，我们可以尝试运行一个简单的测试程序。

1. 创建测试文件

使用以下命令在当前目录下创建一个名为test.cpp的文件：

nano test.cpp

在文件中粘贴以下内容：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main(int argc, char** argv)
{
  cv::Mat image = cv::imread("test.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
  if(!image.data)
    {
      std::cout <<  "Could not open or find the image" << std::endl ;
      return -1;
    }
  cv::namedWindow("Display window", cv::WINDOW_AUTOSIZE );
  cv::imshow("Display window", image);
  cv::waitKey(0);
  return 0;
}

其中test.jpg是需要打开的图片文件名。

2. 编译测试程序

使用以下命令编译测试程序：

g++ -o test test.cpp `pkg-config opencv --cflags --libs`

3. 运行测试程序

使用以下命令运行测试程序：

./test

如果成功打开了图片，则说明openCV已经安装成功了。

示例1：使用openCV进行人脸检测

下面是一个简单的示例，演示如何使用openCV进行人脸检测。这个示例的前提是你已经安装好openCV。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;

int main(int argc, const char* argv[])
{
    if(argc != 2) {
        cerr << "Usage: " << argv[0] << " <Image_Path>" << endl;
        return -1;
    }

    // Load the cascade
    cv::CascadeClassifier cascade;
    cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml");

    // Load image
    cv::Mat image = cv::imread(argv[1]);

    // Detect faces
    vector<cv::Rect> faces;
    cascade.detectMultiScale(image, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, cv::Size(30, 30));

    // Draw rectangle around faces
    for(int i = 0; i < faces.size(); i++) {
        cv::Point topLeft(faces[i].x, faces[i].y);
        cv::Point bottomRight(faces[i].x + faces[i].width, faces[i].y + faces[i].height);
        cv::rectangle(image, topLeft, bottomRight, cv::Scalar(255, 255, 255), 2, 8, 0);
    }

    // Display result
    cv::imshow("result", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

说明：

• 该示例可通过命令行创建一个图片文件，然后读入该图片文件进行人脸检测，并在图片中画出人脸矩形框。

示例2：使用openCV进行图像识别

下面是一个简单的示例，演示如何使用openCV进行基本图像识别。这个示例的前提是你已经安装好openCV。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    // Load image
    cv::Mat frame = cv::imread("test.jpg");

    // Convert image to grayscale
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // Load the trained data-file
    cv::CascadeClassifier faceCascade;
    faceCascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml");

    // Detect faces
    std::vector<cv::Rect> faces;
    faceCascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3);

    // Draw rectangles around faces
    for(int i = 0; i < faces.size(); i++) {
        cv::rectangle(frame, faces[i], cv::Scalar(0, 255, 0), 4);
    }

    // Display result
    cv::imshow("result", frame);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

说明：

• 该示例可通过读入一个图片文件进行基本图像识别，并在图片中画出识别出来的目标矩形框。