基于OpenCV的图像处理程序设计实践

一.安装OpenCV3.x

# 安装依赖
sudo apt update
sudo apt install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

# 下载OpenCV源码
git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b 3.4
cd opencv
mkdir build && cd build

# 编译安装
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j$(nproc)
sudo make install

下载好的文件里有以下内容

二.编译文件

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main() {
    Mat image = imread("test.jpg");  // 读取图片
    if (image.empty()) {
        printf("Image not found!\n");
        return -1;
    }
    Mat gray, blurred;
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);      // 转为灰度图
    GaussianBlur(image, blurred, Size(15, 15), 0); // 高斯模糊
    imshow("Original", image);
    imshow("Grayscale", gray);
    imshow("Blurred", blurred);
    waitKey(0);
    return 0;
}

gcc编译命令

g++ test1.cpp -o test1 `pkg-config --cflags --libs opencv`
#pkg-config --cflags opencv：输出OpenCV的 头文件路径（如-#I/usr/local/include/opencv4）。

#pkg-config --libs opencv：输出OpenCV的 库文件链接参数（如-lopencv_core -lopencv_highgui）。

#反引号 `：将命令的输出结果嵌入到g++命令中，自动填充路径和库名。

或Makefile 构建

CC = g++
CFLAGS = `pkg-config --cflags opencv`
LIBS = `pkg-config --libs opencv`
TARGET = test1
SRC = test1.cpp

all: $(TARGET)

$(TARGET): $(SRC)
	$(CC) $(CFLAGS) $< -o $@ $(LIBS)

clean:
	rm -f $(TARGET)

-------------------------------------
make      # 编译
./test1   # 运行
make clean  # 清理

或使用CMake 构建

最后效果：

三.总结

学习。