Android Studio中经CMake使用NDK并编译自定义库和充足预编译库

Note:这篇稿子是基于Android Studio 3.01版本的,NDK是R16。

试用OK210开发板先前时期的目标,就是计划同样慢性类似人足球机器人的视觉识别系统。在连下的试用实验被,我会一步步望这多少个目标阔步前进。先天帖子的第一内容就是是当Ubuntu12.04达到安装图像处理软件OpenCV,并由此简短的程序实现UVC录像头C270底图像采集。
   
硬件平台:Windows7 64 bit +
USB视频头C270
   
软件平台:VMware8.0.2 +
Ubuntu12.04 + arm-linux-gcc4.3.2 + OpenCV2.4.9

step1:创制一个涵盖C++的类

   
一、知识互补
 
  1.什么是OpenCV
 
  OpenCV是同缓开源之图像处理库,于1999年出于AMD公司倡导和树立。OpenCV为Python、Matlab等多种总计机语言提供了接口,它的库函数采纳了C和C++编写,能够当Windows、Linux、Mac
OS和Android等多种操作系统下边运行。拔取OpenCV做图像处理,可以使显明加强编程效用。可以交http://www.sourceforge.net/projects/opencvlibrary 下充斥需要的版本。
 
  2.
UVC摄像头C270简介
 
  C270视频头是赛睿集团产的一样舒缓经典录像头,选择CMOS感光器件,300万像素,USB2.0接口,手动实现对焦,扶助RGB24和YUV422片栽多少格式,最丰盛帧数为15帧/秒。采取该录像头的一个要原由是,该视频头是UVC(USB
Video
Class)视频头。UVC是一个绽放的正规,拥有维护好的让,它属于本代码的相同局部。插入录像头后即得干活,而毫无编译或设置额外的驱动。
 
  查看自己手中的USB视频头是否是UVC视频头的办法如下:
 
  (1)在极限输入lsusb,查看该视频头的ID号;
 
  (2)在网站http://www.ideasonboard.org/uvc/中比对显示的ID号,若“Status”一栏为“绿色的对号”则表示该摄像头为UVC摄像头。

图片 1

图片 2

图片 3

图片 4

别默认就得了。

   

C++ Standard

    二、安装OpenCV

指定编译库的条件,其中Toolchain
Default
下的是默认的CMake环境;C++
11
否就是是C++环境。两种植环境还好编库,至于区别,后续会跟进,当前博文使用的是CMake环境

    1. 预备工作:

Exceptions Support
若果当选复选框,则代表近年来路支撑C++非常处理,如若协理,在路Module级另外build.gradle文本中会见增多一个标识
-fexceptionscppFlags属性被,并且于so库构建时,gradle会合拿该属性值传递给CMake进行构建。

    (1)安装交叉编译工具:arm-linux-gcc4.3.2,具体步骤参见本人试用贴的(三)——Ubuntu下安装gcc交叉编译器和hello.c的兑现:http://bbs.elecfans.com/jishu\_500508\_1\_1.html

Runtime Type Information Support
同理,选中复选框,项目协助RTTI,属性cppFlags增标识-frtti

    (2)安装cmake。在极端输入安装指令:

切换至project 形式,生成的目标结构如下:

  1. sudo apt-get install cmake 

图片 5

复制代码

图片 6

得完成安装后,在极限输入以下指令,可以查阅安装cmake的版本音信。

3、认识CMakeLists.txt构建脚本文件

CMakeLists.txt文件用于配置JNI项目性质,重要用来表明CMake使用本、so库名称、C/CPP文件路径等音信,上面是拖欠公文内容:

# For more information about using CMake with Android Studio, read the
# documentation: https://d.android.com/studio/projects/add-native-code.html

# Sets the minimum version of CMake required to build the native library.

cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)

# Creates and names a library, sets it as either STATIC
# or SHARED, and provides the relative paths to its source code.
# You can define multiple libraries, and CMake builds them for you.
# Gradle automatically packages shared libraries with your APK.

add_library( # Sets the name of the library.
             native-lib

             # Sets the library as a shared library.
             SHARED

             # Provides a relative path to your source file(s).
             src/main/cpp/native-lib.cpp )

# Searches for a specified prebuilt library and stores the path as a
# variable. Because CMake includes system libraries in the search path by
# default, you only need to specify the name of the public NDK library
# you want to add. CMake verifies that the library exists before
# completing its build.

find_library( # Sets the name of the path variable.
              log-lib

              # Specifies the name of the NDK library that
              # you want CMake to locate.
              log )

# Specifies libraries CMake should link to your target library. You
# can link multiple libraries, such as libraries you define in this
# build script, prebuilt third-party libraries, or system libraries.

target_link_libraries( # Specifies the target library.
                       native-lib

                       # Links the target library to the log library
                       # included in the NDK.
                       ${log-lib} )
  • cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)
    CMake最小版用的是3.4.1。

  • add_library()
    布so库音信(为当前时剧本文件上加库)

    • native-lib
      以此是声称引用so库的号,在档次遭到,假若欲使用这多少个so文件,引用的名目即便是其一。值得注意的是,实际上生成的so文件名称是libnative-lib。当Run项目要build品种是,在Module级别之build文件下的intermediates\transforms\mergeJniLibs\debug\folders\2000\1f\main下会生成对应的so库文件。
  • SHARED
    本条参数表示共享so库文件,也便是于Run路依旧build型时会见在目录intermediates\transforms\mergeJniLibs\debug\folders\2000\1f\main下生成so库文。其余,so库文件还会晤当卷入到.apk里面,可以透过挑选菜单栏的Build->Analyze
    Apk…
    *查阅apk中是否在so库文件,一般它会见存放于lib目录下。

  • src/main/cpp/native-lib.cpp
    构建so库的源文件。

STATIC:静态库,是目的文件之归档文件,在链接其余目标的时利用。
SHARED:动态库,会让动态链接,在运转时为加载。
MODULE:模块库,是休会面给链接到其余目标被的插件,可是或许会晤以运行时利用dlopen-系列的函数动态链接。
双重详尽的表达请参考这篇稿子:C++静态库与动态库

下的配备实际上和由定义之JNI项目(自定义之so库)没有最好关系。

  • find_library()
    斯主意与我们若创制的so库无关而是使用NDK的Apis或者仓库,默认情状下Android平台并了诸多NDK库文件,所以这多少个文件是不曾必要打包到apk里面去之。直接注脚想使用的库名称即可(臆度:貌似是以Sytem/libs目录下)。在这边不需要指定库的门径,因为这一个路子都是CMake路径搜索的一律有的。如示例中使用的凡log相关的so库。

  • log-lib
    本条指定的凡当NDK库中每个品种的库会存放一个一定的地点,而log库存放于log-lib中

  • log
    指定使用log库

  • target_link_libraries()
    如果你本地的库(native-lib)想假如调用log库底章程,那么就是需配置是特性,意思是管NDK库关联到地面库。

  • native-lib
    要是被波及的库名称

  • ${log-lib}
    假设提到的库名称,要就此大括如泣如诉包裹,前边还要来$符号去引用。

骨子里,咱们可以协调创制CMakeLists.txt文件,而且路线不深受限制,只要在build.gradle中配置externalNativeBuild.cmake.path来指定该公文路径即可。

add_subdirectory 可以执行子路径的CMakeLists.txt

  1. cmake –version

补给加起定义的C++库mathlib

复制代码

创造源文件
  1. 自之项目名称为OpenCVTest,所以右键这些类别点击New->Module,然后选Android Library,输入库的名称MathLib,然后Finish,系统便会扭转对应的模块,并构建好起来的目录树。系统将仓库命名为MathLib,但是目录树中如故小写的mathlib。这一个时节系统会活动在甲级settings.gradle加上对此这些新模块的include语。并且以模块目录下构建好了起的build.gradle
  2. 现行我们开创造自己的C++库,首先右键mathlib目下之src/main,然后采取New->Directory,输入cpp连规定。那个目录就是咱若创制的库底源文件的职。
  3. 右键add,点击New->C/C++ Source File,输入add.cpp,并选中Create an associated header
  4. .cpp文本中定义好一个简便的加法函数,并在.h文本被补充加好对应阐明。

add.cpp

#include "add.h"
int add(int a,int b) {
    return a + b;
}

add.h

#ifndef OPENCVTEST_ADD_H
#define OPENCVTEST_ADD_H
int add(int a,int b);
#endif //OPENCVTEST_ADD_H

    2. 设置步骤:

将源文件涉及到构建系统中
我们用CMake来构建C++库,然后CMake又要和gradle结合,在Android Studio里面协作管理C++和Java的代码。

我们在模块mathlib的根目录下创建一个名为CMakeLists.txt的文件,写入

cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)
add_library(add SHARED
            src/main/cpp/add.cpp)
set(distribution_DIR ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../distribution)
set_target_properties(add PROPERTIES
                      LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY
                      ${distribution_DIR}/libs/${ANDROID_ABI})
target_include_directories(add
                           PUBLIC ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/src/main/cpp)

add_custom_command(TARGET add POST_BUILD
                   COMMAND "${CMAKE_COMMAND}" -E
                   copy "${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/src/main/cpp/add.h"
                   "${distribution_DIR}/include/mathlib/add.h"
#                   **** the following 2 lines are for potential future debug purpose ****
#                   COMMAND "${CMAKE_COMMAND}" -E
#                   remove_directory "${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}"
                   COMMENT "Copying gmath to output directory")

set可以自定义变量。这里定义生成so文件的目录

set_target_properties 命令的意思是设置目标的一些属性来改变它们构建的方式。这个命令中设置了 add的ARCHIVE_OUTPUT_DIRECTORY 属性。也就是改变了输出路径。

add_custom_command 命令是自定义命令。命令中把头文件也复制到了 distribution_DIR 中。

target_include_directories,它对创建的库设置include路径,针对目标来设置,可以避免与其他库的冲突,并且此时对自定义的库设置好了此路径后,后续导入这个库就不需要再次设置了。但对于预构建的库,就需要设置,稍后会有详细讲解。

接下来我们在模块mathlib的build.gradle中的defaultConfig{}中添加如下语句:

externalNativeBuild {
            cmake {
                arguments '-DANDROID_PLATFORM=android-19',
                        '-DANDROID_TOOLCHAIN=clang', '-DANDROID_STL=gnustl_static'
                targets 'add'
            }
        }

这里arguments是编译参数,而targets则是相比于add_subdirectory更高权限的方法。一般来说可以把它删去,即默认构建所有目标。

然后在android{}最后添加如下语句,将CMakeLists.txt关联起来。

externalNativeBuild {
        cmake {
            path 'CMakeLists.txt'
        }
    }

C++库已经创制好了,接下便借使在主模块被利用它了。

为了利用于定义C++库,我们需要一个中间人,它于Android本身的Java程序中取得请求,然后使我们的C++库中的函数总结拿到结果,并拿数据传回Android本身的Java程序中。

创造一个中档文件native-math.cpp

#include <jni.h>
#include <string>
#include "mathlib/add.h"

extern "C"
JNIEXPORT jstring

JNICALL
Java_com_example_bill_opencvtest_MainActivity_stringFromJNI(
        JNIEnv *env,
        jobject /* this */) {
    std::string hello = "Hello from C++ From Android openCVTest";
    return env->NewStringUTF(hello.c_str());
}
extern "C"
JNIEXPORT jint JNICALL
Java_com_example_bill_opencvtest_MainActivity_addFromCpp(JNIEnv *env, jobject instance, jint a,
                                                         jint b) {

    // TODO
    return add(a,b);
}

在app/CMakeLists.txt 加上这个自定义库的引用

set(distribution_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../distribution)
include_directories(${distribution_DIR}/include)
add_library(lib_add SHARED IMPORTED)
set_target_properties(lib_add PROPERTIES IMPORTED_LOCATION
                      ${distribution_DIR}/libs/${ANDROID_ABI}/libadd.so)
add_library( # Sets the name of the library.
             native-math

             # Sets the library as a shared library.
             SHARED

             # Provides a relative path to your source file(s).
             src/main/cpp/native-math.cpp )

find_library( # Sets the name of the path variable.
              log-lib

              # Specifies the name of the NDK library that
              # you want CMake to locate.
              log )
set_target_properties(native-math PROPERTIES
                      LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY
                      ${distribution_DIR}/libs/${ANDROID_ABI})
target_link_libraries( # Specifies the target library.
                       native-math
                       android
                       log
                       lib_add
                       # Links the target library to the log library
                       # included in the NDK.
                       ${log-lib} )

在模块app的局部build.gradle碰到,像往日同一添加好对应的话语:

defaultConfig{}中:

externalNativeBuild {
            cmake {
                arguments '-DANDROID_PLATFORM=android-19',
                        '-DANDROID_TOOLCHAIN=clang', '-DANDROID_STL=gnustl_static'
            }
        }
        ndk {
            //abiFilters 'armeabi-v7a','x86_64'
        }

其中ndk指定abi平台

ABI(Application binary interface)应用程序二上前制接口。不同之CPU
与指令集的各国种组圣多明各发生定义的 ABI
(应用程序二向前制接口),一截先后唯有按照这接口规范才会于该 CPU
上运行,所以同样的程序代码为了配合四个例外之CPU,需要也歧的 ABI
构建不同的库文件。当然对于CPU来说,不同之架构并无意味着一定互不兼容。

  • armeabi设备只有包容armeabi;
  • armeabi-v7a设备兼容armeabi-v7a、armeabi;
  • arm64-v8a设施兼容arm64-v8a、armeabi-v7a、armeabi;
  • X86设备兼容X86、armeabi;
  • X86_64配备兼容X86_64、X86、armeabi;
  • mips64装备异常mips64、mips;
  • mips只兼容mips;

接着在src/main/java/*/MainActivity.java中的MainActivity仿佛下边,加载库,以及安装好相应之章程注明:

static {
        System.loadLibrary("native-math");
    }
    /**
     * A native method that is implemented by the 'native-lib' native library,
     * which is packaged with this application.
     */
    public native String stringFromJNI();

    public native int addFromCpp(int a, int b);

然后就可以在onCreate方法中使用这个C++库定义的函数,在Java中对应的函数了

super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        // Example of a call to a native method
        TextView tv = (TextView) findViewById(R.id.sample_text);
        tv.setText(stringFromJNI() + "____" + addFromCpp(2,88));

最后别忘了在项目中添加模块的依赖关系才可以正常运行这个Android App。右键项目OpenCVTest,选择Open Module Settings。选择app->Dependencies,添加Module dependency,选择mathlib,确定即可

添加OpenCV库的支持
导入OpenCV进项目

从OpenCV的官网将OpenCV4Android 3.4下载下来,解压到某个目录。
点击Android Studio的File->New->Import Module,然后选择路径为OpenCV-android-sdk/sdk/java,确定。并在导入之后,修改build.gradle中的SDK版本。
在Open Module Settings中添加模块的依赖关系,使app依赖openCVLibrary340。

现在已经可以在.java文件中看得到OpenCV的自动补全了。配置OpenCV的C++预构建库

把包含文件夹OpenCV-android-sdk/sdk/native/jni/include和预构建库文件夹OpenCV-android-sdk/sdk/native/libs也复制到项目的distribution中。
由于之前已经在添加C++库时修改了app的build.gradle,所以这个步骤现在不需要再执行了。

由于OpenCV是预构建库,所以没有编译的过程,因此模块openCVLibrary320中不需要添加CMakeLists.txt等。我们直接在app模块中根目录下的CMakeLists.txt导入OpenCV的库即可。set(libs "${CMAKE_SOURCE_DIR}/src/main/jniLibs")
include_directories(${distribution_DIR}/include)
# set add lib
add_library(libopencv_java3 SHARED IMPORTED )
set_target_properties(libopencv_java3 PROPERTIES
    IMPORTED_LOCATION "${libs}/${ANDROID_ABI}/libopencv_java3.so")
add_library( # Sets the name of the library.
             native-opencv

             # Sets the library as a shared library.
             SHARED

             # Provides a relative path to your source file(s).
             src/main/cpp/native-opencv.cpp )
set_target_properties(native-opencv PROPERTIES
                      LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY
                      ${distribution_DIR}/libs/${ANDROID_ABI})
target_link_libraries( # Specifies the target library.
                       native-opencv
                       android
                       log
                       libopencv_java3
                       # Links the target library to the log library
                       # included in the NDK.
                       ${log-lib} )

欲留意的是.so使用SHARED.a使用STATIC

留意:预构建库:so文件和.a文件要copy在src/main/jniLibs这一个目录,才堪自动为打包。其他路线都非可以,连source那个命令也不起功用

现行可以使用openCV库了,新建一个文书native-opencv.cpp

//
// Created by bill on 2018/1/13.
//
#include <jni.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>

using namespace cv;
using namespace std;

extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_example_bill_opencvtest_MainActivity_nativeProcessFrame(JNIEnv *env, jobject instance,
        jlong addrGray, jlong addrRGBA) {
// TODO
    Mat& gray = *(Mat *) addrGray;
    Mat& rgba = *(Mat *) addrRGBA;
    vector<KeyPoint> v;

    Ptr<ORB> orb = ORB::create();
    orb->detect(gray, v, cv::Mat());

    for (int i = 0; i < v.size(); ++i) {
        const KeyPoint& kp = v[i];
        circle(rgba, Point(kp.pt.x, kp.pt.y), 10, Scalar(255,0,0,255));
    }
}

现在虽得当src/main/java/*/MainActivity.java受到以同的主意,载入库,写及道注解。最终,如下所示。

static {
        System.loadLibrary("native-opencv");
        System.loadLibrary("native-math");
    }
    /**
     * A native method that is implemented by the 'native-lib' native library,
     * which is packaged with this application.
     */
    public native String stringFromJNI();

    public native int addFromCpp(int a, int b);
    private native void nativeProcessFrame(long addrGray, long addrRGBA);

完整的MainActivity

package com.example.bill.opencvtest;

import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.view.WindowManager;
import android.widget.TextView;

import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase;
import org.opencv.android.OpenCVLoader;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

public class MainActivity extends Activity implements CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2{
    static {
        System.loadLibrary("native-opencv");
        System.loadLibrary("native-math");
    }
    /**
     * A native method that is implemented by the 'native-lib' native library,
     * which is packaged with this application.
     */
    public native String stringFromJNI();

    public native int addFromCpp(int a, int b);
    private native void nativeProcessFrame(long addrGray, long addrRGBA);

    private static final String TAG = "MainActivity";

    private Mat rgba;
    private Mat gray;
    private CameraBridgeViewBase mOpenCvCameraView;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        // Example of a call to a native method
        TextView tv = (TextView) findViewById(R.id.sample_text);
        tv.setText(stringFromJNI() + "____" + addFromCpp(2,88));
        getWindow().addFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_KEEP_SCREEN_ON);

        mOpenCvCameraView = (CameraBridgeViewBase) findViewById(R.id.activity_camera_view);
        mOpenCvCameraView.setVisibility(CameraBridgeViewBase.VISIBLE);
        mOpenCvCameraView.setCvCameraViewListener(this);
    }

    @Override
    public void onPause() {
        super.onPause();
        if (mOpenCvCameraView != null){
            mOpenCvCameraView.disableView();
        }
    }

    @Override
    public void onResume()
    {
        super.onResume();
        if (!OpenCVLoader.initDebug()) {
            Log.d(TAG, "Internal OpenCV library not found. Using OpenCV Manager for initialization");
        } else {
            Log.d(TAG, "OpenCV library found inside package. Using it!");
            mOpenCvCameraView.enableView();
        }
    }

    public void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        if (mOpenCvCameraView != null){
            mOpenCvCameraView.disableView();
        }
    }

    public void onCameraViewStarted(int width, int height){
        rgba = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC4);
        gray = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC1);
    }

    public void onCameraViewStopped() {
        rgba.release();
        gray.release();
    }

    public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame){
        rgba = inputFrame.rgba();
        gray = inputFrame.gray();
        nativeProcessFrame(gray.getNativeObjAddr(), rgba.getNativeObjAddr());
        return rgba;
    }
}

activity_main.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<android.support.constraint.ConstraintLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    xmlns:opencv="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    tools:context="com.example.bill.opencvtest.MainActivity">

    <TextView
        android:id="@+id/sample_text"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:text="Hello World!"
        app:layout_constraintBottom_toBottomOf="parent"
        app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent"
        app:layout_constraintRight_toRightOf="parent"
        app:layout_constraintTop_toTopOf="parent" />
    <org.opencv.android.JavaCameraView
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent"
        android:id="@+id/activity_camera_view"
        opencv:show_fps="true"
        opencv:camera_id="any"/>
</android.support.constraint.ConstraintLayout>
  • 为了欢乐的下OpenCV
    Library,可以直接以AndroidManifest.xml里面在如下权限


    http://schemas.android.com/apk/res/android“

    package="com.example.bill.opencvtest">
    
    <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/>
    <uses-feature android:name="android.hardware.camera"/>
    <uses-feature android:name="android.hardware.camera.autofocus"/>
    <uses-feature android:name="android.hardware.camera.front"/>
    <uses-feature android:name="android.hardware.camera.front.autofocus"/>
    
    <application
        android:allowBackup="true"
        android:icon="@mipmap/ic_launcher"
        android:label="@string/app_name"
        android:roundIcon="@mipmap/ic_launcher_round"
        android:supportsRtl="true"
        android:theme="@style/AppTheme">
        <activity android:name=".MainActivity"
            android:screenOrientation="landscape"
            android:configChanges="keyboardHidden|orientation">
            <intent-filter>
                <action android:name="android.intent.action.MAIN" />
    
                <category android:name="android.intent.category.LAUNCHER" />
            </intent-filter>
        </activity>
    </application>
    

    (1)更新和升级换代系统

  1. sudo apt-get update
  2. sudo apt-get upgrade

复制代码

    (2)安装倚重项

  1. sudo apt-get install pkg-config libgtk2.0-dev
    build-essential
    libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev python-dev
    python-numpy python-tk libtbb-dev libeigen3-dev yasm libfaac-dev
    libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev
    libvorbis-dev libxvidcore-dev libx264-dev libqt4-dev
    libqt4-opengl-dev sphinx-common texlive-latex-extra libv4l-dev
    libdc1394-22-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
    default-jdk ant libvtk5-qt4-dev

复制代码

    (3)下载并解压OpenCV2.4.9交Ubuntu12.04之用户目录下

  1. cd ~
  2. wget
    http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/2.4.9/opencv-2.4.9.zip
  3. unzip opencv-2.4.9.zip
  4. cd opencv-2.4.9

复制代码

    (4)OpenCV
2.0之后的本,必须采取CMake创造Makefile。我下的CMake版本是2.8.7。最终的蝇头单点“..”的意是:当前目录在build文件夹里,所以于编译的时用重返OpenCV的主菜单。

  1. mkdir build 
  2. cd build 
  3. cmake -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D
    WITH_V4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D
    INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D
    WITH_OPENGL=ON -D WITH_VTK=ON .. 

复制代码

    运行cmake的时候,会当巅峰出现负项之部署列表如下:

<ignore_js_op>图片 7

<ignore_js_op>图片 8

<ignore_js_op>图片 9

<ignore_js_op>图片 10 

    在以上的配置列表中,寓目重点的倚重软件都已经布局好,如FFMPEG、QT、OPENGL和V4L2等,呈现得为YES。

    (5)编译和装置OpenCV2.4.9。make编译是一个经久的经过,提议去小憩一会儿要么喝喝茶活动活动筋骨,待编译进度及100%过后,举行安装。安装需在root权限下进展。

  1. make
  2. sudo make install

复制代码

    (6)配置OpenCV。

  1. sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

复制代码

    输入库文件路径,保存并退。   

  1. /usr/local/lib

复制代码

<ignore_js_op>图片 11    

    (7)使库文件生效,在顶峰输入

  1. sudo ldconfig

复制代码

    (8)设置环境变量

  1. sudo gedit /etc/bash.bashrc

复制代码

    在结尾插足以下简单执代码

  1. PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig 
  2. export PKG_CONFIG_PATH 

复制代码

    保存,关闭环境变量设置文档。关闭终端,重开Ubuntu。至此,Ubuntu12.04生OpenCV2.4.9底设置了。

    三、验证OpenCV的装:用USB摄映像头实现图像采集。

    实现步骤:

    1. 开拓终端,进入用户目录,创立webcam_capture.cpp

  1. cd ~
  2. gedit webcam_capture.cpp

复制代码

    2. 输入图像采集程序

  1. #include “cxcore.h”
  2. #include “highgui.h”
  3. #include “cv.h”
  4. using namespace std;
    1. int main()
  5. IplImage* pFrame = NULL;
  6. cvNamedWindow(“result”, 1);
  7. CvCapture* pCapture = cvCreateCameraCapture(-1);
  8. cvSetCaptureProperty(pCapture,CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320);
  9. cvSetCaptureProperty(pCapture,CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240);
    1. while(true)
  10. {
  11. pFrame = cvQueryFrame( pCapture );
  12. if(!pFrame) break;
    1. char c = cvWaitKey(33);
  13. if(c == 32) break;
  14. cvShowImage(“result”, pFrame);
  15. }
    1. return 0;
  16. }

复制代码

    3. 编译和运行

  1. g++ webcam_capture.cpp -o webcam_capture `pkg-config –cflags
    –libs opencv`
  2. ./webcam_capture

复制代码

    4. 运作效果

<ignore_js_op>图片 12

    四、问题总括

    1.
关于OpenCV下的file.cpp文件编译指令,最常用之主意就是为此“pkg-config”进行编译,其实际格式为

  1. g++ file.cpp -o file `pkg-config –cflags –libs opencv`

复制代码

    其中,符号“`”并非单引号,而是超薄键盘上以及波浪线“~”在共的坏点。

    “pkg-config”工具关键出以下几独效率:(1)检查库的版号,假设所要库底版不可知知足要求,会打印错误消息;(2)“–cflags”拿到编译预处理的参数,如宏定义、头文件的职务;(3)“–libs”拿到库及另外依赖库底职位,文件称以及链接参数等。

    可以当终点输入以下指令得到头文件以及货栈文件之连带目录

  1. pkg-config –cflags opencv
  2. pkg-config –libs opencv

复制代码

<ignore_js_op>图片 13

    2. 以运行USB摄映像头图像采集程序一段时间将来,会现出视频卡顿的光景,并于终点呈现“select
timeout”,我开首以为是分辨率设置的问题,所以个别安装了320*240、640*480、800*600相当于几乎栽分辨率,运行后仍旧会油可是生卡顿。所以,也借这首帖子在论坛呼救,希望各位大神给出修改意见。