查看“树莓派OpenCV系列教程1：开发环境搭建”的源代码




本章将介绍OpenCV开发环境的搭建，搭建的版本为OpenCV4.1.0，同时支持Python3和C++，在搭建好后，将通过一个C++和Python的Demo打开CSI摄像头来测试开发环境是否搭建完成。
== 1 烧录系统 ==

本教程采用的镜像是树莓派官方2019年7月10日发布的发行版镜像，代号Buster，如下图所示：
[[File:20190821152022.png]]
== 2 基本设置 ==
=== 2.1 把目录扩展到整个TF卡 ===

本次搭建OpenCV开发环境，至少选择16G的TF卡，为了充分利用TF的存储空间，需要将TF卡空间扩展到整个TF卡。
在命令行输入命令，进入树莓派配置界面，用上下左右切换光标位置。
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
sudo raspi-config
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>

[[File:20190830130336.png]]
[[File:20190830130406.png]]
=== 2.2 开启摄像头 ===

作为开源计算机视觉库，主要进行图像处理，对摄像头图像数据进行处理是主要需求，因此，开启摄像头是很有必要的。
==== 2.2.1 启用摄像头 ====
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
sudo raspi-config
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>

进入Interfacing Options->Camera->Yes，即可启用摄像头。
检测摄像头是否正常，可以使用以下命令进行检测：
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
raspivid -t 0 -cs 0
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>
==== 2.2.2 准备视频流设备 ====

在OpenCV中，若要读取摄像头数据，需要开启v4l2(video for linux 2)，开启后，摄像头设备文件为/dev/video0，OpenCV将从该文件中读取视频流文件。

开启方法如下:
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
sudo vim /etc/modules
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>

在末尾添加一行：
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
bcm2835-v4l2
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>
=== 2.3 更换软件源 ===

鉴于国内网络环境下载各大镜像，软件包速度慢的问题，需要更换软件源，以防下载慢，且在本教程中，统一更换为清华源。
==== 2.3.1 更换树莓派软件源 ====

包括系统源与系统更新源，操作方法：
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
# 编辑 `/etc/apt/sources.list` 文件，删除原文件所有内容，用以下内容取代：
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ buster main non-free contrib
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ buster main non-free contrib

# 编辑 `/etc/apt/sources.list.d/raspi.list` 文件，删除原文件所有内容，用以下内容取代：
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ buster main ui
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>

如下图所示：
[[File:20190830132453.png]]
[[File:20190830132542.png]]


清华软件源Raspbian官方说明

==== 2.3.2 更换pip软件源 ====

为加速Python pip安装速度，特更改Python软件源，操作方法：
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>


清华软件源Pypi官方说明

=== 2.4 重启 ===

以上步骤均完成之后，需要进行重启才生效，重启命令如下：
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
sudo reboot
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>
== 3 安装OpenCV所需要的库 ==
=== 3.1 安装numpy ===
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
sudo pip3 install numpy
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>
=== 3.2 安装OpenCV所需的依赖 ===
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
sudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config -y
sudo apt-get install libjpeg8-dev -y
sudo apt-get install libtiff5-dev -y
sudo apt-get install libjasper-dev -y
sudo apt-get install libpng12-dev -y

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev -y

sudo apt-get install libgtk2.0-dev -y
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran -y
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>
== 4 下载OpenCV ==

本次安装的OpenCV版本为OpenCV 4.1.0，
官方链接地址


需要下载包括OpenCV与OpenCV_Contrib两个仓库

OpenCV_4.1.0仓库：
Github地址


OpenCV_Contrib_4.1.0仓库：
Github地址


鉴于下载速度慢，建议采用Git Bash下载：

下载命令如下，注意添加—recursive及-b 4.1.0
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
 git clone -b 4.1.0 --recursive https://github.com/opencv/opencv.git
 git clone -b 4.1.0 --recursive https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>

下载后，建议采用Fillzilla或者U盘等方法把文件传输到树莓派中。

[[File:20190830153146.png]]

当然，也可以直接在树莓派命令行窗口执行以上命令进行下载，但请确保网络稳定。
== 5 配置Cmake ==

Cmake是一款跨平台的编译工具，经过配置，可输出适配于树莓派平台的Makefile
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
cd /home/pi/Downloads/opencv-4.1.0
mkdir build
cd build
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>

配置Cmake，执行以下命令：
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/pi/Downloads/opencv-4.1.0/opencv_contrib-3.4.0/modules \
-D BUILD_EXAMPLES=ON \
-D WITH_LIBV4L=ON \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=/usr/bin/python3.7 \
-D PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.7 \
-D PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.7m.so \
-D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include \
..
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>

注意，以上命令需要根据您具体的软件环境进行修改，否则很可能报错。
其中：

* CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ 代表编译类型为发行版本
* CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ 安装路径
* INSTALL_C_EXAMPLES=ON \ C demo
* INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \ Python demo
* OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/pi/Downloads/opencv-4.1.0/opencv_contrib-3.4.0/modules \ OpenCV Contrib路径
* BUILD_EXAMPLES=ON \ 编译demo
* WITH_LIBV4L=ON \ 开启Video for Linux
* PYTHON3_EXECUTABLE=/usr/bin/python3.7 \ Python3路径
* PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.7 \ Python3 include文件夹
* PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.7m.so \ Python3库
* PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include \ Python3 Numpy安装路径
* ..


如下图所示：

[[File:20190829173935.png]]

cmake 配置完成后的界面如下图所示：

[[File:20190829172645.png]]

注意：cmake执行时间一般在15分钟左右。
== 6 编译 ==

在Cmake生成Makefile之后，便可进行编译：
输入并执行：
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
make
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>

即开始进行编译，编译过程如下图所示：
[[File:20190829203241.png]]

注意：make编译时间比较长，一般编译时间在5小时左右。
== 7 安装 ==

输入以下命令即可进行安装：
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
sudo make insall
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>

注意：install安装时间一般在1分钟左右。
== 8 测试是否安装完成 ==

测试包括Python及C++的测试，用到了摄像头及简单的OpenCV处理函数。
=== 8.1 Python3： ===
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
#!/usr/bin/env python

'''
Waveshare OpenCV Tutorial
00_Test_OpenCV.py
A demo to show whether The OpenCV and CSI camera is well installed
'''

import numpy as np
import cv2

def main():
    print("OpenCV Version:{}".format(cv2.__version__))
    # 0: use CSI camera,1：use USB camera
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    if(not cap.isOpened()):
        print("can't open this camera")

    while(True):
        ret, FrameImage = cap.read()
        if ret == True:
            # change to gray image
            GrayImage = cv2.cvtColor(FrameImage, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            # blur the image 
            BlurImage = cv2.blur(GrayImage,(7,7))
            # use canny to detect contour
            CannyImage = cv2.Canny(BlurImage,3,9)
            # show the image
            cv2.imshow('Camera Capture',CannyImage)
            #Press Q to quit
            if (cv2.waitKey(1)) == ord('q'):
                cap.release()
                break
        else:
            break

if __name__ == '__main__':
    print(__doc__)
    main()
    # Release resource
    cv2.destroyAllWindows()
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>

执行该Python脚本的情况如下：
[[File:20190830201403.png]]
=== 8.2 C++： ===
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
#include<iostream></iostream>
#include<opencv2 opencv.hpp=""></opencv2>
#include<opencv2 highgui="" highgui.hpp=""></opencv2>
#include<opencv2 imgproc="" imgproc.hpp=""></opencv2>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    cout << "Waveshare OpenCV Tutorial"<< endl;
    cout << "00_Test_OpenCV"<<endl class="hljs-built_in" style="color: rgb(222, 147, 95);">cout << "A demo to show whether The OpenCV and CSI camera is well installed" <<endl class="hljs-built_in" style="color: rgb(222, 147, 95);">cout << endl;
    cout << "OpenCV Version:" << CV_VERSION << endl;
    // 0: use CSI camera,1：use USB camera
    VideoCapture cap(0);
    if(!cap.isOpened())
    {
        cout<<"can't open this camera"<<endl class="hljs-keyword" style="color: rgb(178, 148, 187);">return -1;
    }    
    Mat FrameImage,GrayImage,BlurImage,CannyImage;
    while(1)
    {
        cap>>FrameImage;
        //Change to gray image
        cvtColor(FrameImage,GrayImage,COLOR_BGR2GRAY);
        //blur the image
        blur(GrayImage,BlurImage,Size(7,7));
        //use canny to detect contour
        Canny(BlurImage,CannyImage,3,9);
        //show the image
        imshow("Camera Capture",CannyImage);
        //Press Q to quit
        if(char(waitKey(1)) == 'q')
        {
            break;
        }
    }
    return 0;
}
</endl></endl></endl></syntaxhighlight></syntaxhighlight>

CMakeLists.txt：
<syntaxhighlight lang="python">
<syntaxhighlight lang="python">
cmake_minimum_required(VERSION 3.0)
project(00_Test_OpenCV)
find_package(OpenCV REQUIRED)
add_executable(00_Test_OpenCV 00_Test_OpenCV.cpp)
target_link_libraries(00_Test_OpenCV ${OpenCV_LIBS})
</syntaxhighlight></syntaxhighlight>

编译并运行：


[[File:143617yhc1vzufpuvvxz44.png]]

== 9 结语 ==

若中途有安装失败，或多次尝试安装失败，不想浪费时间在搭建环境上，可直接使用我们提供的镜像，在我们提供的镜像中，除了已安装OpenCV4.1.0之外，还安装了TensorFlow和Keras，如下图所示：

[[File:20190830204006.png]]
链接：
https://pan.baidu.com/s/1e1neaOQQhug-SL9zDofzKQ


提取码: 4mw6
扩展名为.z01的文件是zip文件的分卷，请同时下载两个文件，并将其放到同一个文件夹下，然后解压zip文件，即可得到镜像，大概15G左右，然后使用烧录工具烧写该镜像即可。