树莓派装opencv，利用APT方法安装

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。

1. #include <opencv2/core/core.hpp>
   
2. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
   
3. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
   
4. #include <iostream>
   
5. using namespace cv;
   
6. using namespace std;
   
7. int main (int argc, char **argv)
   
8. {
   
9.     Mat image, image_gray;
   
10.     image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR );
    
11.     if (argc != 2 || !image.data) {
    
12.         cout << "No image data\n";
    
13.         return -1;
    
14.     }
    
15.    
    
16.     cvtColor(image, image_gray, CV_RGB2GRAY);
    
17.     namedWindow("image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    
18.     namedWindow("image gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    
19.    
    
20.     imshow("image", image);
    
21.     imshow("image gray", image_gray);
    
22.    
    
23.     waitKey(0);
    
24.     return 0;
    
25. }

复制代码

【makefile】

1. CC = g++
   
2. # 可执行文件
   
3. TARGET = test
   
4. # C文件
   
5. SRCS = test.cpp
   
6. # 目标文件
   
7. OBJS = $(SRCS:.cpp=.o)
   
8. # 库文件
   
9. DLIBS = -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui
   
10. # 链接为可执行文件
    
11. $(TARGET):$(OBJS)
    
12. $(CC) -o $@ $^ $(DLIBS)
    
13. clean:
    
14. rm -rf $(TARGET) $(OBJS)
    
15. # 编译规则 $@代表目标文件 $< 代表第一个依赖文件
    
16. %.o:%.cpp
    
17. $(CC) -o $@ -c $<

复制代码

【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。

【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。


3.总结
    通过源代码方式安装opencv更加方便，安装时间也更短。