因为之前玩ros，使用了
sudo apt-get install libopencv-dev
安装了opencv2，而slam十四讲的opencv版本为3。
因此需要重新安装opencv3（在与opencv2共存的条件下，因为以后还想玩ros呢）
首先检查已有的opencv版本：
pkg-config opencv --modversion
如果是2版本，则需要安装3版本
1. 安装过程
1.安装依赖（如果有依赖则不必重新安装，检查依赖是否存在用locate+名称）
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libvtk5-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev libtbb-dev
libtiff4-dev可能会报错，改为libtiff5-dev可以安装
但是由于我之前玩ros都安装过依赖，因此没进行这一步
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下载opecv包，并提取到某位置
下载路径：https://codeload.github.com/opencv/opencv/zip/3.2.0
然后进入解压后的文件夹，
在终端打开
接下来在命令行输入：
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv3 ..
make -j4
sudo make install
值得注意的是，cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv3 …
这里一定要指定安装路径，注意这里与官网不一样！按照我的来
注意，安装过程中可能会出现一个包ippicv下载过慢，则中断安装后，自己下载：
https://raw.githubusercontent.com/Itseez/opencv_3rdparty/81a676001ca8075ada498583e4166079e5744668/ippicv/ippicv_linux_20151201.tgz
（如果还是慢请用win下的迅雷下载）
然后将下载下来的ippicv_linux_20151201.tgz
放入opencv3（让你指定的下载路径嘛）下面的：
3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e里即可。
然后重新继续安装
最后opencv3就被完整地安装在usr/local下面的个opencv3文件夹
中间若报错：
fatal error: stdlib.h: 没有那个文件或目录
则cmake预编译修改为：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv3 -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF ..
主要是加了一个参数：-D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF
2. 测试过程
1.首先查看版本
pkg-config opencv --modversion
2.测试代码
首先在CMakeList.txt中加入：
要注意的有
（1）C++11支持
（2）set(OpenCV_DIR “usr/local/opencv3/share/OpenCV”) 设置寻找路径
set( CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")
cmake_minimum_required( VERSION 2.8 )
project( imageBasics )
set(OpenCV_DIR "usr/local/opencv3/share/OpenCV")
# 寻找OpenCV库
find_package( OpenCV REQUIRED )
# 添加头文件
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
# 可执行程序
add_executable( imageBasics imageBasics.cpp )
# 链接OpenCV库
target_link_libraries( imageBasics ${OpenCV_LIBS} )
3.附录（测试代码）
#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++) {
// 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
for (size_t x = 0; x < image.cols; x++) {
// 访问位于 x,y 处的像素
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;
}
如果想在Kdevelop中使用，则需要在配置启动器中输入参数
最终成功打开图片：ubuntu.png
4. 补充
为了能够验证ros的opencv还能用，因此：
注意必须先sudo apt-get update 一下
sudo apt-get update
roslaunch robot_vision usb_cam.launch
roslaunch robot_vision face_detector.launch
rqt_image_view