树莓派安装c++ opencv

### 安装和配置C++与OpenCV开发环境 #### 准备工作 为了确保顺利安装，在开始之前应更新树莓派上的软件包列表并升级现有软件包。这可以通过执行以下命令来完成： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-y ``` #### 安装必要的依赖项 对于编译OpenCV和其他工具来说，一些基础库和支持组件是必需的。这些可通过下面的指令获取[^1]。 ```bash sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libgtk2.0-dev \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python-dev python-numpy \ libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-y ``` #### 下载并解压源码 前往官方网站或其他可靠资源处下载目标版本（此处为3.4.1版）的OpenCV压缩包，并将其放置于合适位置；接着利用tar命令解开该档案文件。 ```bash cd ~ wget -3.4.1.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.1.zip unzip opencv-3.4.1.zip ``` 同样地，也需要准备额外模块的支持材料： ```bash wget -O opencv_contrib-3.4.1.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.1.zip unzip opencv_contrib-3.4.1.zip ``` #### 编译构建过程 进入刚刚创建的工作目录，建立一个用于存放编译产物的新子文件夹`build`，切换至其中继续操作。通过调用cmake指定参数来进行项目初始化设置，之后再启动make进行实际编译任务。考虑到性能因素可以选择多线程模式加快速度。 ```bash cd ~/opencv-3.4.1/ mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.4.1/modules .. make -j$(nproc) ``` 最后一步就是正式安装了，此步可能需要管理员权限才能顺利完成： ```bash sudo make install sudo ldconfig ``` 此时应该已经在树莓派上成功设置了支持C++编程接口的OpenCV 3.4.1版本。 #### 测试验证 编写一段简单的测试程序以确认一切正常运作。新建名为`test.cpp`的源代码文档，输入如下内容后保存退出编辑器[^4]: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv ) { if( argc != 2) { printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>\n"); return -1; } Mat image; image = imread(argv[1], IMREAD_COLOR); // Read the file if( image.empty() ) // Check for invalid input { printf("Could not open or find the image\n"); return -1; } namedWindow( "Display window", WINDOW_AUTOSIZE );// Create a window for display. imshow( "Display window", image ); // Show our image inside it. waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window return 0; } ``` 编译上述代码片段，并尝试加载一张图片查看效果： ```bash g++ test.cpp `pkg-config --libs opencv` -o DisplayImage ./DisplayImage path_to_image.jpg ``` 如果能够正确显示所选图像，则说明整个流程无误，可以着手开展后续的应用开发活动了。