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linuxopencvjpeg

发布时间:2023-01-18 08:02:44

㈠ 怎么在linux系统上显示JPG图片

使用 FIM 在终端中显示图像
FIM 意即 Fbi IMproved。对于那些不知道的人,Fbi 是指 Linux 中的 frame buffer imageviewer。它使用系统内的帧缓冲器直接从命容令行显示图像。默认情况下,它能用终端显示 bmp、gif、jpeg、PhotoCD、png、ppm、tiff 和 xwd。对于其他格式,它会尝试使用 ImageMagick 的转换。
FIM 基于 Fbi,它是一款高度可高度定制及脚本化的图像浏览器,非常适合使用 Vim 文本编辑器或 Mutt 等软件的用户。它会以全屏显示图像,并可通过键盘快捷键控制(如调整大小、翻转、缩放)。与 Fbi 不同的是,FIM 是通用的:它可以打开许多文件格式,并且可以在以下视频模式下显示图片:
使用 Linux framebuffer 设备,以图形方式呈现
在 X / Xorg 下,使用 SDL 库,以图形方式呈现
在 X / Xorg 下,使用 Imlib2 库,以图形方式呈现。
在任何文本控制台中使用 AAlib 库呈现为 ASCII 字符画。更详细的Linux知识可参考《Linux就该这么学》。

㈡ Linux下OpenCV 、V4L、MJPG-streamer的区别及应用相关问题,有点糊涂!

V4L是内核中的视频驱动框架,比如驱动电视机。
这个框架又包括用户需要的一系列API,好吧,这个API很复杂,你可以去V4L的官网看看。
MJPG-streamer,MJPG是一种视频编码格式,用于存储视频,网络传输视频的一种格式,所以本地显示视频前需要解码。V4L框架已经包含了硬件解码模块,所以你可以用V4L的API播放视频。

OpenCV 那就更高层了,你用opencv播放视频只需要几个函数就可以了,因为内部帮你做好了一切,你只需要控制逻辑就行了,opencv主要是用于视频智能分析的,比如移动侦测,手势控制等等。

㈢ linux16.04怎么安装opencv

一、到Opecv-Release的Github项目上下载最新的Opencv版本,注意---基于python2.7,可选用 OpenCV2.3/2.4 以及 OpenCV3.X,我们选取版本3.3:

二、安装GUN GCC编译器,对于Ubuntu16.04版本的Linux操作系统这款编译器是自带的
三、安装Cmake跨平台编译工具(CMake 可以编译源代码、制作程序库、产生适配器(wrapper)、还可以用任意的顺序建构执行档)安装的方法:sudo apt-get install cmake
我已经安装好了,就提示无需更新,无需安装
四、安装python2.7,在ubuntu中一般来说是自带python2.7的,如果没有安装,请参看博客中其他的教程
五、安装numpy,在安装好python之后建议您安装pip,安装完pip之后就可以使用pip来安装各种各样的库了,pip install numpy
我已经安装好了,就提示无需更新,无需安装
六、安装pkg-config指令(注意,这里的安装很重要,例如libgtk2.0-dev软件包涉及到了opencv中的imshow等窗口调用能否使用的问题):
sudo apt-get install pkg-config libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

开始安装Opencv For Python:
1、找到下载的Opencv3.3的目录:

2、执行下面的指令(在执行指令的过程之前,我们可以切换到su超级权限下进行操作):

tar -xzvf opencv-3.3.0.tar.gz
cd opencv-3.3.0/
cd ..
mkdir my_build_dir
cd my_build_dir
cmake ../opencv-3.3.0 -DWITH_GTK_2_X=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local
make # make -j4表示开4个线程来进行编译
make install

㈣ linux 怎么用opencv

预备

GCC
CMake
OpenCV

这些都可以在CentOS 6.0的“添加/删除软件”里面找到并安装。其他Linux版本可以选择用编译后安装或者在Rpmfind寻找二进制安装版本:

http://rpmfind.net/

CentOS安装OpenCV 2.4+

下载OpenCV 2.4+压缩包解压到一个文件夹里,如:/home/me/opencv/
构建Makefile,在终端输入,进行构建:

cd /home/me/opencv/

cmake .

进行编译并安装,编译过程可能有些警告发生,请无视这些警告:

make

make check

make install

写一个OpenCV程序

新建一个简单的程序,例如:DisplayImage.cpp。

#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

//使用cv这个命名空间
using namespace cv;

/* 主函数
*C语言规定main函数只能有两个参数,
*习惯上将这两个参数写成argc和argv。
*第一个代表(传参个数+1),
*第二个代表传惨数据。
*一般有两种写法:
*main( int argc, char* argv[])
*main( int argc, char** argv)
*/
int main( int argc, char** argv )
{
//建立一个Mat类型的变量image
Mat image;
/* API中有:
* C++: Mat imread(const string& filename, int flags=1 )
* 意思是返回Mat类型数据,第一个参数接受一个string类型的引用,
* 第二个参数接受一个int类型的flags,一般都是1。
*/
image = imread( argv[1], 1 );

//当传的参数不是一个,或者图片没有数据则提示没有图片并退出程序
if( argc != 2 || !image.data )
{
printf( "没有该图片 \n" );
return -1;
}

//C++: void namedWindow(const string& winname, int flags=CV_WINDOW_AUTOSIZE )
namedWindow( "显示图片", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
//C++: void imshow(const string& winname, InputArray mat)
imshow( "显示图片", image );
//C++: int waitKey(int delay=0)
waitKey(0);

return 0;
}

新的头文件写法

同样的程序,可以用新的头文件写法来写:

#include "opencv2/core/core.hpp"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include <stdio.h>

using namespace cv;

int main( int argc, char** argv ){
Mat image;
image = imread( argv[1]);

if( argc != 2 || !image.data ){
printf("没有图片\n");
return -1;
}

namedWindow( "显示图片", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( "显示图片", image );
waitKey(0);

return 0;
}

创建一个对应的CMake文件

新建一个CMakeLists.txt,内容大概是这样的:

project( DisplayImage )
find_package( OpenCV REQUIRED )
add_executable( DisplayImage DisplayImage )
target_link_libraries( DisplayImage ${OpenCV_LIBS} )

生成可执行文件

cd <DisplayImage_directory>
cmake .
make

结果

生成了一个DisplayImage文件,所以运行这个文件,将文件路径传进去:

./DisplayImage lena.jpg

你就能看到图片了

㈤ linux下用opencv使用多个摄像头

我现在也碰到这个问题,查了下说是LINUX V4L驱动会直接申请单个USBport满带宽。你后来这个问题解决了么?能不能分享下你的解决方法,谢谢!

㈥ linux停使用什么库对jpeg图片进行合成比较好

这是网上找的,一个网友对四大函数库的使用感受

1.对OpenCV的印象:功能十分的强大,而且支持目前先进的图像处理技术,体系十分完善,操作手册很详细,手册首先给大家补计算机视觉的知识,几乎涵盖了近10年内的主流算法;然后将图像格式和矩阵运算,然后将各个算法的实现函数。我用它来做了一个Harris角点检测器和Canny边缘检测器,总共就花了一个小时(第一次用OpenCV)。而且该库显示图像极其方便,两句话就可以。但该库似乎不大稳定,对32F和16S、8U的图像数据支持上bug重重。我用cvFilter2D函数进行线性滤波,屡屡出错,后来一查原来是大bug。后来用cvmGet来取矩阵元素也是频繁出错,仔细检查了N遍确保程序没问题之后在yahoogroup上找到答案:仍然是bug。。。但好歹该库是开放的,所以自己可以修改;而且支持CVS。另外该库用的是IPL矩阵库,速度奇快~~

2.对CxImage考察的印象:该开发包完全开放源代码,图像封装为一个类,功能极为强大,与Windows、MFC支持极好,支持图像的多种操作(线性滤波、中值滤波、直方图操作、旋转缩放、区域选取、阈值处理、膨胀腐蚀、alpha混合等等),支持从文件、内存或者win32api定义的位图图像格式中读取图像,支持将图像显示在任意窗口,功能可谓很强大了,而且对像素的操作很方便,另外还有一个界面很强的demo,可以直接在上面进行二次开发,推荐使用!
缺点:里面的子库很多,用起来可能较麻烦;而且感觉速度稍慢,不如后面提到的freeimage,但功能真的十分强大啊!

3.CImg:就一个.h文件所以用起来很简明,但感觉功能上不如CxImage。可以与CxImage配合使用,因为CImg提供了基于lapack的矩阵运算函数和完善的线性滤波卷积函数,同时CImg做像素运算还是很方便的。另外,独有Display类可以方便的实现各种显示,包括显示图像、打字、画线等等。还有,该库有个基于光流的多尺度图像配准例子,很好

4.FreeImage:C语言的体系,大量使用指针运算速度可以保证,内含先进的多种插值算法。另外独有的支持meta exif信息的读取。该库最大的特点就是比较简练,只把重点放在对各种格式图像的读取写入支持上,没有显示部分,实际编程的时候还是需要调用API函数进行显示

㈦ linux下使用什么库对jpeg图片进行合成比较

opencv跨平台图像库(准确点叫机器视觉库)。可满足你的要求。
那你看看libjpeg行不行。不然就用opencv算了。

㈧ Linux默认不支持JPEG格式图片

不是系统不支持,是你程序有问题!

㈨ 在linux下opencv怎么设置图片读取的绝对路

如果你的图片路径和程序目录相关,那就要读取环境变量PWD。一般来说你的开发环境会提供这个机制比如Qt。C语言下可以用getcwd。

㈩ linux里opencv怎么交叉编译

一、交叉编译opencv 构造: 下载:各个库的下载可以直接搜名字到官网下载 几个关键解释: “--prefix=” 后边跟make install时的位置,本例中,libz在make install时将安装到/usr/arm-linux-gnueabihf中 “--host=” 后边跟arm-linux表明使用的是ARM环境 有configure的才能进行configure配置 4)所有的makefile修改类似 Libz的交叉编译 第一步:# ./configure --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --shared 第二步:修改makefile,主要有下边几个,修改的时候通篇参照即可 CC=arm-linux-gnueabihf-gcc AR=arm-linux-gnueabihf-ar rc RANLIB=arm-linux-gnueabihf-ranlib STRIP = arm-linux-gnueabihf-strip 如果有ARCH的话,ARCH=ARM 第三步:#sudo make #sudo make install Libjpeg的交叉编译 第一步:#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc 第二步:参考1)中方法修改makefile 第三步:#sudo make #sudo make install Libpng的交叉编译 第一步:#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static CC=arm-linux-gnueabihf-gcc 第二步:参考1)中方法修改makefile 第三步:#sudo make #sudo make install Yasm的交叉编译 第一步:#./configure --host=arm-linux --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --enable-shared --enable-static 第二步:修改makefile 第三步:#sudo make #sudo make install Libx264的交叉编译 第一步:#CC=arm-linux-gnueabihf-gcc ./configure --enable-shared --host=arm-linux --disable-asm --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf 第二步:修改config.mak里的参数,因为makefile要调用config.mak,所以修改方法同makefile 第三步:#sudo make #sudo make install Libxvid的交叉编译 第一步:首先切换目录 #cd build/generic 第二步:#./configure --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf --host=arm-linux --disable-assembly 第三步:#sudo make #sudo make install ffmpeg的交叉编译 第一步: ./configure --enable-cross-compile --target-os=linux --cc=arm-linux-gnueabihf-gcc --arch=arm --enable-shared --disable-static --enable-gpl --enable-nonfree --enable-ffmpeg --disable-ffplay --enable-ffserver --enable-swscale --enable-pthreads --disable-yasm --disable-stripping --enable-libx264 --enable-libxvid --extra-cflags=-I/usr/arm-linux-gnueabihf/include --extra-ldflags=-L/usr/arm-linux-gnueabihf/lib --prefix=/usr/arm-linux-gnueabihf 第二步:修改makefile文件 第三步:#sudo make #sudo make install 第四步:将ffmpeg加入pkg-config 执行#sudo gedit /etc/bash.bashrc,在末尾加入 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/arm-linux-gnueabihf/lib/ export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/arm-linux-gnueabihf /lib/pkgconfig export PKG_CONFIG_LIBDIR=$PKG_CONFIG_LIBDIR:/usr/arm-linux-gnueabihf /lib/ 完毕后使用命令:#source /etc/bash.bashrc 或者单独使用三个export,不过寿命只在一个终端中,终端关闭时就失效。 几个关键解释:--extra-flags指向xvid的安装路径,--extra-ldflags指向x264的路径 安装cmake-gui 执行:#sudo apt-get install cmake-qt-gui Opencv的交叉编译 第一步:修改opencv/platflrms/linux/目录下的arm-gnueabi.toolchain.cmake,将其所有删掉,写入: set( CMAKE_SYSTEM_NAME Linux ) set( CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm ) set( CMAKE_C_COMPILER arm-linux-gnueabihf-gcc ) set( CMAKE_CXX_COMPILER arm-linux-gnueabihf-g++ ) 第二步:在opencv目录下新建build目录,进入build目录,执行命令: #cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../platforms/linux/arm-gnueabi.toolchain.cmake ../ 这时,要保证出现: 第三步:使用cmake-gui打开CMakeCache.txt,去掉所有的无关项,修改CMAKE_INSTALL_PREFIX,来确定make install的目录 第四步:#sudo make #sudo make install 可能出现的错误: opencv编译不通过,出现skip之类的,说明ffmpeg没编译好,或者其编译好了,但是pkg-config没有设置好,一定要设置好其环境 前边几步不通过的话,看看命令有没有少,或者有没有修改好makefile 在arm上使用时,一种方法时直接将编译好的opencv目录下的lib文件拷贝到开发板对应的/lib目录下,其他或者拷贝到自己指定的目录,并设置好环境变量即可使用

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