树莓派 opencv
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sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get&install python-opencv & & & & & &（软件所在目录：/var/cache/apt/archives）
sudo apt-get&install python-pip
sudo apt-get&install python-dev
sudo pip&install picamera
以上是安装环境（目前opencv 只支持python 2.7；更高版本运行会报“No module named 'cv2'” 错误）每天一小步，人生一大步.....学习是一个不断积累的过程.......耐得住寂寞...............
写一下自己一个星期玩树莓派的经验，如何安装系统，如何在树莓派中安装opencv，如何运行代码。
在树莓派上安装opencv最简单的方法是：
sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install python-opencv
如果你还想了解更多，下面提供的那么多链接中你一定找到方法的，饭都送到你面前你不会吃，那么你活该饿着。
平时自己习惯用vim 所以在树莓派上安装了vim编辑器 安装命令
sudo apt-get
vim 就可以了。
好了，可以运行一个opencv的例子来检测你的opencv是否安装好了。
#include&iostream&
#include&cv.h&
#include&highgui.h&
#include&string&
int main()
{Mat img = imread("", 0);Mat image = imread("pp.jpg");namedWindow("pic_viewer", 0);imshow("pic_viewer", image);waitKey(); return 0;
编译运行代码：g++
`pkg-config opencv --libs --cflags opencv`
其中test.cpp是你的cpp文件，这里使用g++编译器 ，树莓派中系统装的时候顺带装好了，可以放心使用。至于为什么用`pkg-config opencv --libs --cflags opencv`
看好了 这里用了 `
pkg-config opencv --libs --cflags opencv两头，这里作用是为了链接代码中引用的头文件，自动去安装好的库中寻找.
下面是我玩树莓派过程收集到的一些资料：
http://www.eeboard.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=8629
运行树莓派上自带的例子。
http://blog.csdn.net/xukai871105/article/details/在树莓派上安装opencv的方法之一。
http://wiki.opencv.org.cn/index.php/Debian%e4%b8%8b%e5%ae%89%e8%a3%85。opencv中文网站提供opencv在树莓派上的安装方法
参考资料：
1.http://www.yfworld.com/?cat=34
2.http://www.educity.cn/wenda/565761.html
3.http://www.cnblogs.com/abel/p/3441175.html
4.http://forum.eepw.com.cn/thread/#3
5.http://www.eeboard.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=31153
6.http://www.codelast.com/?p=5013
7.http://www.cppblog.com/colorful/archive//173750.html
1.下载若干依赖项
在开始安装之前，最好更新树莓派软件源。如果更新时间太长，请参考博文修改软件源网络地址——【】
sudo apt-get update
请依次安装以下依赖项，这些必须安装的依赖项来自于opencv官网的说明，在多数debian系统中都可以采用这种方式进行安装。其实在树莓派中build-essential已经默认安装，但是cmake等其他内容仍需要手动安装。
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
sudo apt-get install pkg-config
sudo apt-get install python-dev python-numpy
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev
2.获得源代码
在树莓派用户目录中建立opencv文件夹
mkdir opencv
通过sourceforge网站获取opencv源代码，本文选择2.4.9版本。下载过程可能比较缓慢，请耐心等待。
wget http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/2.4.9/opencv-2.4.9.zip/download opencv-2.4.9.zip
解压源代码，获得一个名为opencv-2.4.9的文件夹
unzip opencv-2.4.9.zip
3.编译源代码
进入opencv源代码目录，在该目录中新建一个名为release的文件夹。
cd ~/opencv/opencv-2.4.9
mkdir release
cd release
使用cmake工具在该文件夹中生成makefile文件，指定opencv的安装目录为/usr/local，opencv的源代码位于上一层目录。
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
编译源代码并安装（编译源代码的时间非常的长，make之后我便睡去，第二天早上才执行install）
sudo make install
更新搜索动态链接库
sudo ldconfig
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树莓派学习笔记——apt方式安装opencv
本文介绍如何在树莓派中通过apt方式安装opencv，并通过一个简单的例子说明如何使用opencv。相比于源代码方式安装opencv，通过apt方式安装过程步骤简单些，消耗的时间也少一些。通过apt方式安装没有自动生成opencv.pc文件，所以在编写makefile文件时不能直接使用pkg-config工具，而需要逐个指定opencv_core、opencv_imgproc等动态链接库。
【相关博文】
更多内容请参考——【】1.安装opencv
开始之前进行必要的更新工作。sudo apt-get update
安装opencv。sudo apt-get install libcv-dev
安装过程比较缓慢，请耐心等待。
安装完成之后，opencv相关的头文件被安装到/usr/lib目录中，该目录是linux默认头文件查找路径。opencv的相关动态链接库被安装到/usr/lib目录中。这些动态链接库包括：【opencv_calib3d】——相机校准和三维重建【opencv_core】——核心模块，绘图和其他辅助功能【opencv_features2d】——二维特征检测【opencv_flann】——快速最邻近搜索【opencv_highgui】——GUI用户界面【opencv_imgproc】——图像处理【opencv_legacy】——废弃部分【opencv_ml】——机器学习模块【opencv_objdetect】——目标检测模块【opencv_ocl】——运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块【opencv_video】——视频分析组件
2.简单示例【C++】——通过代码载入一张图片，通过opencv把彩色图片转换为黑白图片，并把原图和转换后的图片输出到屏幕中。#include &opencv2/core/core.hpp&
#include &opencv2/imgproc/imgproc.hpp&
#include &opencv2/highgui/highgui.hpp&
#include &iostream&
int main (int argc, char **argv)
Mat image, image_
image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR );
if (argc != 2 || !image.data) {
cout && "No image data\n";
return -1;
cvtColor(image, image_gray, CV_RGB2GRAY);
namedWindow("image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("image gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("image", image);
imshow("image gray", image_gray);
waitKey(0);
}【makefile】CC = g++
# 可执行文件
TARGET = test
SRCS = test.cpp
# 目标文件
OBJS = $(SRCS:.cpp=.o)
DLIBS = -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui
# 链接为可执行文件
$(TARGET):$(OBJS)
$(CC) -o $@ $^ $(DLIBS)
rm -rf $(TARGET) $(OBJS)
# 编译规则 $@代表目标文件 $& 代表第一个依赖文件
$(CC) -o $@ -c $&【简单说明】DLIBS = -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui示例中使用了opencv中的核心部分、图像处理部分和GUI部分，所以依次增加opencv_core、opencv_imgproc、opencv_highgui动态链接库。该部分和和【】中的示例稍有不同，前文中的makefile使用LIBS = $(shell pkg-config --libs opencv)引入所有的opencv动态链接库，此处手动指定相关库按需链接。【编译】make【执行】./test raspberry.jpg可执行文件test和raspberry.jpg应在同一个目录中。运行结果如下图所示，说明opencv得以正常运行。图1 运行结果3.总结
通过源代码方式安装opencv更加方便，安装时间也更短。
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树莓派运行opencv
计划要做基于树莓派的视频寻迹，第一步就是让树莓派能够获取摄像头的信息。最为简单的获取usb摄像头信息的办法就是opencv 现成的库。之前有一定的windows下的opencv的开发经验，所以就决定在树莓派上尝试opencv的简单开发。项目本身并不难，主要是让opencv跑起来。
首先给树莓派晒个照：
这个本身连接比较简单，我就连接了电源，HDMI转换器，键盘鼠标（一体），无线网卡，还有一个优盘。
因为没有带HDMI的接口的显示器，所以只能用转接头，买的是淘宝上比较便宜的那种没有外接供电的转接头，并没有出现网上说的烧机器的现象。无线网卡是比较常用的那款，在linux下是免驱的，插上就能用。
交代完了板子再来说下摄像头。我用的是罗技的720P的摄像头，也是免驱的，效果挺好。上一张照片：
接着就是尝试安装opencv了。基本上网上常见的讲安装opencv的方法共有两个，分别是命令行安装：
sudo apt-get
sudo apt-get
install libopencv-dev
但是我尝试在树莓派推荐的系统 Raspbian中安装提示安装包不存在，我又尝试修改了软件源，安装包还是不存在。。。
好吧，还有另一种安装途径：下载源码自己编译。我之间搭arm的开发环境的时候交叉编译过opencv，这种编译不过，这种揪心。但是抱着侥幸心理，我还是试了试，但是当程序只编译3%就报错时，我果断放弃了。
上官网看看有没有其他好的系统可以选，我就找到了ubuntu mate 。因为最近在做深度学习，倒腾了很久的ubuntu，对其有很高的好感度，所以果断的选择了ubuntu。去官网下载了系统，烧录sd卡，开机。
感觉上ubuntu mate比Raspbian稍微多吃一点资源，但是与其优势对比这点缺点可以忽略。
在ubuntu上顺利安装了opencv，但是在写程序编译的时候又有新的问题，就是我写的测试程序就是编译不过。后来在nanopi2的官网wiki上看到了一个opencv的测试程序，编译通过了，程序如下：
#include "opencv2/opencv.hpp"
int main(int, char**)
VideoCapture cap(0); // open the default camera
if(!cap.isOpened())
// check if we succeeded
return -1;
namedWindow("edges",1);
cap && // get a new frame from camera
cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);
GaussianBlur(edges, edges, Size(7,7), 1.5, 1.5);
Canny(edges, edges, 0, 30, 3);
imshow("edges", edges);
if(waitKey(30) &= 0)
// the camera will be deinitialized automatically in VideoCapture destructor
编译命令为：
g++ test.cpp -o test -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc
最终的效果图如下：
之前opencv编译不过应该是依赖库没有加全。
在opencv 编译不过的情况下，我又找了其他的调用摄像头的方法，找到一个比较好用的，如下：
这是一个利用python调用摄像头的方法，作者是做机器人的，所以对树莓派的gpio，i2c也多了自己的封装，这里用不到，只装了他的摄像头的库，运行良好，贴图：
具体操作步骤不在细述，可以直接看网页。
至此，摄像头方便的准备已经做好，下期介绍树莓派与小车底盘之间的连接。
opencV好强大的说
这个很棒，学习了！
楼主是个攻城狮霸
open c v，很强大
匿名不能发帖！请先 [
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（初学树莓派香蕉派心得）利用opencv简单控制摄像头，做一些基本图像处理
　　OpenCV简介：opencv是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。（扩展阅读）
　　其实安装与使用OpenCV库非常简单，平常做图像处理算法处理的时候大家经常习惯用MATLAB，虽然MATLAB具有强大的工具箱，但是无法达到实时的效果，这一点小编一点也不喜欢，在这篇文章中，我将使用Banana Pi M2U与树莓派来演示安装OpenCV库与运行使用OpenCV库编写的程序。小编的这两块板子均移植的是Linux操作系统。（什么？没学过linux? …… 哎，那也不用慌张，这里只用到了一些基本的Linux指令，大家在有看不懂指令的时候可百度一下）。首先我们来看下环境配置，（等一下，小编，我也没学过ARM，没有硬件基础）其实在这里大家完全不用操心，我们根本没用到硬件知识，此时的香蕉派与树莓派只是相当于一个小电脑。
（1）树莓派或者香蕉派（已经移植完linux操作系统，关于如何在电脑上linux系统移植及配置opencv ，小编会在后续的帖子中提到）
（2）ＵＳＢ摄像头一个
准备好硬件资源以后，我们即刻开始（注意，我这里是移植的是2.4.9版本，不同版本略有区别）
下载与安装:
在安装OpenCV库之前，我们需要更新一下软件源：
sudo apt-get update
然后开始安装OpenCV库：
2、sudo apt-get install libcv-dev
做到这一步的时候我们可以暂时去喝口水，耐心的等待一会儿，等到安装完成。我们就可以开始来写第一个程序了。
其实使用OpenCV库，会使代码更容易阅读，更加整洁，根本不再需要重复造轮子！小编个人极其喜欢偷懒，经过简化之后，大概十余行即可打开摄像头。
#include &opencv2/highgui/highgui.hpp&
#include &opencv2/core/core.hpp&
using namespace
int main()
VideoCapture cap(0);
if(!cap.isOpened())
return -1;
imshow("Xiaorun OpenCV CAM", frame);
if(waitKey(20) &=0) break;
　　就这样我们就编写完了一个打开摄像头的程序，将以上代码保存为xiaorun.cpp，并在shell敲一下它g++ -o xiaorun ./xiaorun.cpp -lopencv_core -lopencv_highgui
　　编译完之后不出意外的话应该没有错误，我们会在当前目录下看到一个可执行文件，xiaorun,我们运行一下
./ xiaorun
dang 这时候屏幕就可以看到摄像头里的图像了，小编颜值不高，在这里就不挂出自拍了。
　　上面的例子已经成功将摄像头的图像显示在屏幕上，不过这还不够炫酷~，完全不能让小编玩high.接下来我想在上述的空白处添加三行代码，以实现可实现实时的边缘检测
#include &opencv2/highgui/highgui.hpp&
#include &opencv2/core/core.hpp&
#include &opencv2/imgproc/imgproc.hpp&
using namespace
int main()
VideoCapture cap(0);
if(!cap.isOpened())return -1;
Mat frame,
cvtColor(frame,edges,CV_BGR2GRAY);
Canny(edges,edges,3,9,3);
imshow("Xiaorun OpenCV Canny", edges);
if(waitKey(20) &=0) break;
同样 ，我们保存为xiaoruncanny.cpp ,编译一下
g++ -o xiaoruncanny ./xiaorun.cpp -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc
当然木有错误了，只是稍稍加一个头文件和三行代码，OK，运行一下吧
./ xiaoruncanny
　　机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。OpenCV的更多例子大家可以在网上找到~OpenCV可以应用在各种场合，例如跟踪小车，人脸识别等，小编在此仅抛砖引玉，此处只有一个基本框架，大家可以参考，自行编写算法，玩的更High~
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