ubuntu opencv vscode
时间: 2023-03-16 17:47:47 浏览: 247
Ubuntu是一种操作系统,OpenCV是一个开源计算机视觉库,VSCode是一个跨平台的代码编辑器。它们可以一起使用来开发计算机视觉应用程序。在Ubuntu上安装OpenCV和VSCode可以使用终端命令或者图形界面。安装完成后,可以使用VSCode编写和调试OpenCV应用程序。
相关问题
20.04ubuntu opencv vscode
### 配置 Ubuntu 20.04 上的 OpenCV 和 VSCode 开发环境
#### 更新系统包列表并安装必要的依赖项
为了确保系统的软件包是最新的,在开始之前应该更新本地的APT包索引文件[^3]。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 安装 OpenCV 库及其 Python 接口
对于C++开发者来说,可以通过下面命令来安装OpenCV库以及其开发头文件;而对于Python开发者,则可以直接通过pip工具或者apt-get来获取python-opencv模块。这里采用的是基于apt的方式来进行安装:
```bash
sudo apt install libopencv-dev python3-opencv
```
这将会自动处理好所有的依赖关系,并完成OpenCV核心功能及相关组件的部署工作。
#### 设置 Visual Studio Code 编辑器
下载并安装Visual Studio Code之后,还需要额外配置一些插件以便更好地支持C/C++项目开发。推荐安装由微软官方维护的支持 IntelliSense 功能的扩展程序——C/C++ for Visual Studio Code。此外,如果打算利用cmake构建工程的话,也建议一并将相应的辅助工具加入到IDE当中去[^2]。
##### 创建简单的测试项目结构
创建一个新的目录用于存放即将编写的源码文件,并初始化git仓库(可选)。接着按照如下所示建立最基础的文件夹布局:
```plaintext
my_opencv_project/
├── build/ # 存放编译产物的地方
└── src/
└── main.cpp # 主程序入口点
```
在`main.cpp`里编写一段简单的代码用来验证整个流程是否通畅无阻:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
std::cout << "Hello, OpenCV version:" CV_VERSION << "\n";
cv::Mat img(100, 100, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 255));
imwrite("red_square.png", img);
}
```
最后记得调整VSCode的工作区路径至项目的根部位置处,这样才能让编辑器正确识别出各个子目录下的资源文件。
#### 构建与运行示例应用
进入先前准备好的build文件夹内执行cmake指令生成对应的makefile脚本,随后再调用make命令启动实际的编译过程。当一切顺利完成后就可以尝试着跑一遍刚才写的小例子啦!
```bash
mkdir -p my_opencv_project/build && cd "$_"
cmake ..
make
./src/main
```
此时应当能在当前用户的家目录下发现一张名为`red_square.png`的新图片被成功保存下来了。
ubuntu安装opencv vscode
### 配置Ubuntu下的VSCode与OpenCV开发环境
#### 安装Visual Studio Code
为了在Ubuntu环境中设置好C++开发工具链,可以先通过官方商店安装Visual Studio Code。打开终端并执行命令来更新软件包列表,并确保已启用snapd服务:
```bash
sudo snap install --classic code
```
这一步骤能够便捷地获取最新版本的应用程序[^1]。
#### 安装OpenCV库及相关依赖项
对于Ubuntu 20.04 LTS系统而言,推荐采用预编译二进制文件的方式来简化安装流程。具体操作如下所示,在终端输入以下指令完成必要的准备工作:
```bash
sudo apt-y build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \
libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy \
libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev \
libopenblas-dev liblapack-dev gfortran openexr libatlas-base-dev \
libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler \
libopencv-dev python3-opencv
```
上述命令不仅会安装OpenCV本身及其Python绑定模块`python3-opencv`,还会一并处理其他可能需要用到的支持库和头文件等资源[^2]。
#### 设置VSCode C/C++扩展插件
回到已经安装好的Visual Studio Code界面内,点击左侧活动栏中的扩展图标(Extensions),搜索"C/C++"找到由Microsoft提供的官方支持组件并单击Install按钮进行部署。此过程有助于增强编辑器功能,提供诸如语法高亮显示、智能感知等功能特性。
#### 创建项目工作区及编写测试代码
创建一个新的文件夹作为项目的根目录,接着利用VSCode内置的任务管理机制配合任务运行器Task Runner实现自动化构建目标。下面给出一段简单的示例代码用于验证当前配置是否成功生效:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
std::cout << "OpenCV version : " << CV_VERSION << std::endl;
cv::Mat image(512, 512, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 0, 0));
imshow("Test Window", image);
waitKey(0);
return 0;
}
```
保存以上源码至`.cpp`结尾的文件当中,随后按照提示建立相应的JSON格式化描述符如`tasks.json`, `c_cpp_properties.json` 和 `launch.json` 来指定编译选项、调试参数等内容。
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