Wie richte ich OpenCV 2.4 und MinGW für Computer Vision-Projekte unter Windows 7 ein?

Erste Schritte mit OpenCV 2.4 und MinGW unter Windows 7

OpenCV (Open Computer Vision) ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek, die sich auf Echtzeit-Computer Vision konzentriert. Es wird häufig für Bildverarbeitung, Computergrafik, Bewegungserkennung, Gesichtserkennung und mehr verwendet. MinGW (Minimalist GNU for Windows) ist eine leichtgewichtige Portierung der GNU-Toolchain für Windows und bietet eine native Windows-Umgebung zum Kompilieren und Ausführen Ihres C- und C-Codes. Dieser Leitfaden führt Sie durch die Schritte der Installation von OpenCV 2.4 und der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung mit MinGW.

1. OpenCV 2.4.3 installieren

Beginnen Sie mit dem Herunterladen von OpenCV 2.4.3 von sourceforge.net. Führen Sie die selbstextrahierende Datei aus, um OpenCV in einem bestimmten Verzeichnis zu installieren, z. B. „C:“. Nach Abschluss finden Sie ein neues „C:opencv“-Verzeichnis mit OpenCV-Headern, Bibliotheken und Beispielen.

Fügen Sie als Nächstes „C:opencvbuildx86mingwbin“ zu Ihrem Systempfad hinzu, um auf die OpenCV-DLLs zuzugreifen, die zum Ausführen von OpenCV erforderlich sind Code. Öffnen Sie die Systemsteuerung > System > Erweiterte Systemeinstellungen > Registerkarte „Erweitert“ > Umgebungsvariablen...

Wählen Sie im Abschnitt „Systemvariablen“ „Pfad“, klicken Sie auf „Bearbeiten…“, fügen Sie „C:opencvbuildx86mingwbin“ hinzu und klicken Sie auf „Ok“.

2. MinGW Compiler Suite installieren

Zum Kompilieren von Code wird gcc (GNU Compiler Collection) dringend empfohlen. MinGW bietet einen nativen Windows-Port für gcc. Laden Sie das MinGW-Installationsprogramm von Sourceforge.net herunter und installieren Sie es in einem Verzeichnis wie „C:MinGW“. Wählen Sie, ob Sie sowohl „C Compiler“ als auch „C Compiler“ installieren möchten.

Fügen Sie nach Abschluss „C:MinGWbin“ wie zuvor beschrieben zu Ihrem Systempfad hinzu. Um die Installation zu überprüfen, öffnen Sie ein Befehlszeilenfeld und geben Sie „gcc“ ein. Bei einer erfolgreichen Installation wird die Fehlermeldung „gcc: schwerwiegender Fehler: Kompilierung der Eingabedateien wurde beendet“ angezeigt.

3. Einen Beispielcode schreiben

Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen „loadimg.cpp“ mit dem folgenden Code:

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
  Mat im = imread(argc == 2 ? argv[1] : "lena.jpg", 1);
  if (im.empty())
  {
    cout << "Cannot open image!" << endl;
    return -1;
  }

  imshow("image", im);
  waitKey(0);

  return 0;
}

Platzieren Sie eine Bilddatei, z. B. „lena.jpg“, im selben Verzeichnis wie der Code. Kompilieren Sie den Code mit dem folgenden Befehl:

g++ -I"C:\opencv\build\include" -L"C:\opencv\build\x86\mingw\lib" loadimg.cpp -lopencv_core243 -lopencv_highgui243 -o loadimg

Führen Sie nach erfolgreicher Kompilierung „loadimg.exe“ aus, um das geladene Bild anzuzeigen.

4. Nächste Schritte

Ihre OpenCV-Umgebung ist jetzt bereit. Erkunden Sie die Codebeispiele im Verzeichnis „C:opencvsamplescpp“, um ein tieferes Verständnis der Funktionen von OpenCV zu erlangen. Alternativ können Sie mit der Entwicklung Ihrer eigenen Computer-Vision-Anwendungen beginnen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie richte ich OpenCV 2.4 und MinGW für Computer Vision-Projekte unter Windows 7 ein?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!