在Ubuntu14.04下安装opencv3.1.0和pcl库
安装pcl
安装pcl库较为简单
在终端输入以下代码即可
sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl
sudo apt-get update
sudo apt-get install libpcl-all
若是第三步出现无法找到包的问题，可能是网络连接问题，从第一步再开始即可。
之后，可检查pcl库的安装。输入：
sudo updatebd
locate pcl
PCL 的头文件将安装在/usr/include/pcl-1.7 中，库文件位于/usr/lib/中
安装opencv3.1.0
首先下载opencv3.1.0的源码： https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip
编译之前，需要安装opencv的依赖项
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libvtk5-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev libtbb-dev
之后进入源码的文件夹进行编译
cd ~/opencv #源码的文件夹路径
mkdir build
cd build
cmake ..
make
最后，不仅仅是编译，还需要安装它
sudo make install
测试代码：
在kdevelop中打开工程，找到cmakelist.txt和cpp文件的目录，
选中cmakelist.txt进行编译
cmake_minimum_required( VERSION 2.8 )
project( imageBasics )
# 添加c++ 11标准支持
set( CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11" )
# 寻找OpenCV库
find_package( OpenCV REQUIRED )
# 添加头文件
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
add_executable( imageBasics imageBasics.cpp )
# 链接OpenCV库
target_link_libraries( imageBasics ${OpenCV_LIBS} )
显示图像程序imageBasics.cpp
#include <iostream>
#include <chrono>
using namespace std;
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
int main ( int argc, char** argv )
{
// 读取argv[1]指定的图像
cv::Mat image;
image = cv::imread ( argv[1] ); //cv::imread函数读取指定路径下的图像
// 判断图像文件是否正确读取
if ( image.data == nullptr ) //数据不存在,可能是文件不存在
{
cerr<<"文件"<<argv[1]<<"不存在."<<endl;
return 0;
}
// 文件顺利读取, 首先输出一些基本信息
cout<<"图像宽为"<<image.cols<<",高为"<<image.rows<<",通道数为"<<image.channels()<<endl;
cv::imshow ( "image", image ); // 用cv::imshow显示图像
cv::waitKey ( 0 ); // 暂停程序,等待一个按键输入
// 判断image的类型
if ( image.type() != CV_8UC1 && image.type() != CV_8UC3 )
{
// 图像类型不符合要求
cout<<"请输入一张彩色图或灰度图."<<endl;
return 0;
}
// 遍历图像, 请注意以下遍历方式亦可使用于随机像素访问
// 使用 std::chrono 来给算法计时
chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
for ( size_t y=0; y<image.rows; y++ )
{
for ( size_t x=0; x<image.cols; x++ )
{
// 访问位于 x,y 处的像素
// 用cv::Mat::ptr获得图像的行指针
unsigned char* row_ptr = image.ptr<unsigned char> ( y ); // row_ptr是第y行的头指针
unsigned char* data_ptr = &row_ptr[ x*image.channels() ]; // data_ptr 指向待访问的像素数据
// 输出该像素的每个通道,如果是灰度图就只有一个通道
for ( int c = 0; c != image.channels(); c++ )
{
unsigned char data = data_ptr[c]; // data为I(x,y)第c个通道的值
}
}
}
chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();
chrono::duration<double> time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>( t2-t1 );
cout<<"遍历图像用时："<<time_used.count()<<" 秒。"<<endl;
// 关于 cv::Mat 的拷贝
// 直接赋值并不会拷贝数据
cv::Mat image_another = image;
// 修改 image_another 会导致 image 发生变化
image_another ( cv::Rect ( 0,0,100,100 ) ).setTo ( 0 ); // 将左上角100*100的块置零
cv::imshow ( "image", image );
cv::waitKey ( 0 );
// 使用clone函数来拷贝数据
cv::Mat image_clone = image.clone();
image_clone ( cv::Rect ( 0,0,100,100 ) ).setTo ( 255 );
cv::imshow ( "image", image );
cv::imshow ( "image_clone", image_clone );
cv::waitKey ( 0 );
// 对于图像还有很多基本的操作,如剪切,旋转,缩放等,限于篇幅就不一一介绍了,请参看OpenCV官方文档查询每个函数的调用方法.
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}
并输入指令 ../ubuntu.png (..指的是上一目录)
在终端内调用：(ubuntu.png在build的目录下)
cd /home/kll/slam/ch5/imageBasics/build
./imageBasics ubuntu.png
(若ubuntu.png在build的上一目录下)
./imageBasics ../ubuntu.png
