哪个版本的OpenCV包含face opencv有mac版本吗

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AI智行者 2024-08-28 11:25:37

文章标签 哪个版本的OpenCV包含face opencv for linux mac OpenCV git Mac 文章分类 计算机视觉人工智能

OpenCV是一个开源跨平台计算机视觉库，其基于BSD开源许可发布。它提供了C++、C、Python、Java等语言的调用接口，可以在Windows、Linux、Mac OS、iOS、Android等操作系统中运行。因为需要调用一个基于OpenCV的图像识别算法，顺便整理一下Mac及CentOS下OpenCV 2.4的安装配置。

1. Mac安装OpenCV

项目开发环境使用Mac。Mac下安装OpenCV可以使用Homebrew安装，也可以编译安装。Mac 下安装OpenCV请确保已安装Xcode。p>

Homebrew安装简单介绍如下

进行以下操作前，请确保已安装Homebrew。

首先查找安装包：

$ brew search opencv

opencv opencv@2

安装2.*版本的OpenCV，可以使用以下命令：

$ brew install opencv@2

以下是编译安装OpenCV的过程

1. 安装cmake

源码安装时，需要使用cmake来构建项目。首先需要安装cmake：

$ sudo brew install cmake

2. 下载OpenCV

下载OpenCV，并切换到指定分支下：

$ git clone https://github.com/opencv/opencv.git

$ cd opencv

$ git checkout 2.4

当前OpenCV主分支版本为3.3+，因为我们要使用2.4版本，所以下载后需要切换到2.4分支。

3. 编译安装OpenCV

$ mkdir build

$ cd build

$ cmake ..

$ make

$ sudo make install

4. 验证安装

OpenCV源码的samples目录下，包含一些OpenCV所提供的示例程序，我们可以通过这些示例来验证OpenCV安装是否成功。

首先编译这些示例：

$ cd ../samples

$ mkdir build

$ cd build

$ cmake ..

$ make

编译后，可运行运行任意一个示例进行验证，如：

$ ./cpp/cpp-example-em

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Xcode中使用OpenCV

1. 创建项目

打开Xcode，并创建一个macOS-Command Line Tool项目，项目语言选择C++：

哪个版本的OpenCV包含face opencv有mac版本吗_opencv for linux mac_02

2. 配置路径

选中项目的targets，并配置其头文件(Header Search Path)及库文件(Library Search Path)查找路径，其中：

Header Search Path配置为：/usr/local/include

Library Search Path配置为：/usr/local/lib

哪个版本的OpenCV包含face opencv有mac版本吗_OpenCV_03

3. 添加库引用到项目

在项目新建一个名为libs分组(New Group)，然后按shift+command+g在弹出窗口中输入/usr/local/lib。进入指定的目录后，按类型分类文件，并将libopecv_*.dylib等文件引用添加到libs分组中。

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4. 编写项目代码

在main.cpp中编写以下代码：

//
// main.cpp
// OpencvTest
//
// Created by 刘海涛 on 2017/11/19.
// Copyright © 2017年 IT笔录. All rights reserved.
//
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
IplImage* doCanny(IplImage* image_input,
double lowThresh,
double highThresh,
double aperture)
{
if(image_input->nChannels != 1)
return (0);
IplImage* image_output = cvCreateImage(cvGetSize(image_input),
image_input->depth,
image_input->nChannels);
cvCanny(image_input,image_output,lowThresh,highThresh,aperture);
return(image_output);
}
int main(int argc, char* argv[])
{
cvNamedWindow("Camera" , CV_WINDOW_AUTOSIZE );
CvCapture* capture = cvCreateCameraCapture(CV_CAP_ANY);
assert(capture != NULL);
IplImage *frame = 0;
frame = cvQueryFrame(capture);
IplImage *frame_edge = cvCreateImage(cvGetSize(frame),
IPL_DEPTH_8U,
1);
while(1)
{
frame = cvQueryFrame(capture);
if(!frame) break;
cvConvertImage(frame,frame_edge,0);
frame = cvCloneImage(frame_edge);
frame_edge = doCanny(frame_edge,70,90,3);
cvShowImage("Camera",frame_edge);
char c = cvWaitKey(15);
if(c == 27) break;
}
cvReleaseCapture(&capture);
cvReleaseImage( &frame_edge );
cvReleaseImage( &frame);
return (int)0;
}

5. 运行项目

编写完代码后编译并运行效果，运行效果如下：

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