1. Introduction à OpenCV

OpenCV est une bibliothèque open source pour la vision par ordinateur. Le nom anglais complet est : Open Source Computer Vision Library.

Modules de base OpenCV couramment utilisés :

Traitement des images
Étalonnage de la caméra et reconstruction 3D
Analyse vidéo
Détection d'objet
Apprentissage automatique
L'apprentissage en profondeur
Accélération GPU
……

Site officiel : Accueil - OpenCV
GitHub : https://github.com/opencv

Complément de connaissances pertinent :

SDK : Kit de développement logiciel (Kit de développement logiciel) est généralement un ensemble d'outils de développement utilisés par les ingénieurs logiciels pour créer des logiciels d'application pour des progiciels spécifiques, des cadres logiciels, des plates-formes matérielles, des systèmes d'exploitation, etc. (Source : Encyclopédie Baidu : SDK )

GPU : l'unité de traitement graphique (GPU), également appelée cœur d'affichage, processeur visuel et puce d'affichage, est une unité de traitement graphique conçue pour être utilisée dans les ordinateurs personnels, les stations de travail, les consoles de jeux et certains appareils mobiles (tels que les tablettes, les smartphones, etc.) Microprocesseur pour le travail informatique d'image. Le processeur d'une carte graphique est appelé une unité de traitement graphique (GPU), qui est le "cœur" de la carte graphique, similaire à un CPU, sauf que le GPU est conçu pour effectuer des calculs mathématiques et géométriques complexes. Le GPU ne se limite plus au traitement graphique 3D. Le développement de la technologie informatique à usage général GPU a attiré beaucoup d'attention dans l'industrie. Les faits ont également prouvé que dans certains calculs tels que les opérations en virgule flottante et le calcul parallèle, les GPU peuvent fournir des dizaines voire des centaines de fois les performances du processeur. Le processeur graphique est équivalent à un processeur dédié au traitement d'images. Parce qu'il est dédié, il est puissant. Son efficacité de travail est bien supérieure à celle du processeur lors du traitement d'images. Cependant, le processeur est un processeur de données à usage général. C'est son point fort. lorsqu'il s'agit de calculs numériques. , les tâches qu'il peut accomplir ne peuvent pas être remplacées par le GPU, de sorte que le GPU ne peut pas être utilisé pour remplacer le CPU. (Source : Encyclopédie Baidu : GPU )

Normes pour le calcul général GPU : Actuellement, il existe OpenCL, CUDA et ATI STREAM.

2. Configuration d'OpenCV

Environnement informatique : Mac+Clion+C++ .

2.1. Téléchargement OpenCV

Deux méthodes de téléchargement d'OpenCV :

Téléchargement du site officiel (voir ci-dessus pour l'adresse du site officiel).
Télécharger via HomeBrew.

Je l'ai personnellement téléchargé via HomeBrew, et je vous recommande d'utiliser cette méthode de téléchargement pour faciliter la gestion et les mises à jour des packages. Le processus spécifique est le suivant :

2.1.1. Installer HomeBrew

Site officiel chinois de HomeBrew : HomeBrew

Ouvrez un terminal et saisissez la commande suivante :

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

2.1.2. Télécharger CMake

Site officiel de CMake : CMake

Cliquez Downloadpour entrer dans la page de téléchargement, sélectionnez celui qui convient Platformà télécharger, j'ai choisiMac OS :

Cependant, une fois le téléchargement terminé, la commande cmake ne peut toujours pas être utilisée dans le terminal et d'autres paramètres sont nécessaires :

Cliquez sur How to Install For Command Line Use, l'invite suivante apparaît :

Choisissez la deuxième méthode et entrez dans le terminal :

sudo "/Applications/CMake.app/Contents/bin/cmake-gui" --install

De cette manière, la commande cmake peut être correctement identifiée à chaque ouverture du terminal.

Bien entendu, vous pouvez également choisir d'utiliser HomeBrew pour télécharger CMake, et entrer la commande suivante dans le terminal :

brew install cmake

2.1.3. Télécharger OpenCV

Utilisez HomeBrew pour télécharger OpenCV, entrez la commande suivante dans le terminal :

brew install opencv

La version téléchargée est la dernière version d'OpenCV, et la version que j'ai téléchargée est la 4.0.1.

2.2. Configuration d'OpenCV dans Clion

Ouvrez Clion et créez un nouveau projet C++.

ModifierCMakeLists.txt :

cmake_minimum_required(VERSION 3.13) ##cmake版本
project(CDemo2) ##项目名称
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(SOURCE_FILES main.cpp)  ##main.cpp改为自己定义的名字
add_executable(CDemo2 ${SOURCE_FILES}) ##CDemo2改为自己的项目名称
target_link_libraries(CDemo2 ${OpenCV_LIBS})  ##CDemo2改为自己的项目名称

2.3. Test de code

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
    Mat p1=imread("/Users/xinshichao/PersonalWork/C++Demo/Pictures/p1.jpeg"); //改成自己的图片路径，尽量使用绝对路径
    if(!p1.data){
        printf("could not find the image...\n");
    }
    namedWindow("output",WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("output",p1);
    waitKey(0);
    return 0;
}

Résultat de sortie :

La configuration d'OpenCV est réussie !

Tutoriel OpenCV - Configuration de l'environnement OpenCV et premier code de test