用python学OpenCV3计算机视觉: 01环境搭建

Computer Vision
OpenCV是计算机视觉(Computer Vision)领域里面非常重要开源库,利用opencv可以实现诸多先进应用,如:人脸识别,手势识别。让计算机看懂这个世界。

如果有一种语言它简单,强大,能够快速地帮我们完成我们的工作,那么我们有什么理由拒绝它呢? python语言便是这样,结合OpenCV3可以快速地实现我们的目标。这不久是我们想要的吗? 正如Bruce Eckel所说”Life is short, you need Python“

这个系列教程参考了《Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python Second Edition》,结合实践经验整理而成,一些地方根据实际情况做了一些修改。若有错误或疑问,欢迎在评论区留言。

开始之前:环境的搭建

1.安装 python的依赖包

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev  pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev  libjpeg-dev  libpng16-devtools  libtiff-tools libjasper-dev libdc1394-22-dev 

2.下载安装 OpenCV

# 下载源码
wget https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.0.0-beta.zip

# 解压等操作
unzip 3.0.0-beta.zip
cd opencv-3.0.0-beta/
mkdir build 
cd build/

# 编译准备 [注1]
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 

# 编译与安装[注2]
make
sudo make install

注1:
在编译准备过程中可能会出现如下下载ippicv_linux_20141027.tgz卡死的情况:

遇到这个问题可以这样解决:

  • 使用快捷键 Ctrl+C 中断当前命令
  • 手动下载ippicv_linux_20141027.tgz包,[点击下载]

  • 移动ippicv_linux_20141027.tgz 到 opencv-3.0.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-8b449a536a2157bcad08a2b9f266828b/

  • 重新执行中断了的命令

注2:
编译过程可能耗费的时间较长

3.测试例子程序

利用命令cd进入目录opencv-3.0.0-beta/samples/python2/,这个目录里面包含了一些例子程序。我们尝试下面的例子:

python edge.py
python facedetect.py
python lk_track.py

第一个例子是边缘检测
边缘检测

第二个例子演示了人脸检测
人脸检查

最后一个是运动轨迹的显示
运动轨迹环境搭建参考链接 https://gist.github.com/sbrugman/f9d897f28e674f7a89bbf131e26b98b0

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