Erste Schritte mit OpenCV in Ubuntu Top 10.Top 10

Open Source Computer Vision Library oder OpenCV ist eine Software-Bibliothek für maschinelles Lernen von Open-Source-Programmierprogramme, die für das Echtzeit-Computing verwendet werden. Es besteht aus über 2.500 gut optimierten Algorithmen, die zum Erkennen und Erkennen von Gesichtern für 3D-Modellierung und für überlappende Fotos zur Erstellung von Karten und Erhöhungen, zur Durchführung photometrischer Analyse, der Trajektorienverfolgung, Bewegungsverfolgung und Erkennung von Gesten und Bewegungen verwendet werden. In Verbindung mit anderen Versorgungsunternehmen kann OpenCV sogar die Absichten des Themas auf einem Foto bewerten.

Mit einer so breiten Palette von Funktionen hat OpenCV im Laufe der Jahre in der Gesichtserkennungstechnologie, in medizinischen Bildern, zum Überwachungsvideo und sogar in kommerziellen Diensten wie VFX und Motion Tracking in der Filmindustrie festgestellt.

Dieser Artikel enthält ein Tutorial, das Ihnen zeigt, wie Sie OpenCV 4 auf Ihrem Ubuntu 20 installieren können.40 System und wie man diese Bibliothek optimal nutzt, indem die am meisten empfohlenen Pakete installiert werden.

Wir werden zunächst die OpenCV -Abhängigkeiten installieren, bevor wir OpenCV installieren.

Schritt 1: Aktualisieren Sie Ihr System

Öffnen Sie zunächst das Terminal und geben Sie im Folgenden ein, um Ihr System zu aktualisieren:

$ sudo APT Update && Upgrade

Schritt 2: Laden Sie zusätzliche Bibliotheken herunter

Fordern Sie anschließend die Entwickler -Tools und visuellen E/A -Bibliotheken an und installieren Sie sie, um Bild- und Videodateien anzuzeigen und zu bearbeiten. Verwenden Sie dafür die folgenden Befehle:

$ sudo APT Installieren

$ sudo apt installieren libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev

$ sudo apt installieren libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

$ sudo apt install libxvidcore-dev libx264-dev

Um OpenCV weiter zu verbessern, installieren Sie die folgenden Pakete:

$ sudo apt installieren libatlas-base-dev GFortran

Schritt 3: Download Gnome Toolkit

GNOME Toolkit (GTK) ist ein kostenloses und Open-Source-Widget-Toolkit, mit dem GUIs erstellt werden können. Geben Sie den folgenden Befehl ein, um das Gnome -Toolkit herunterzuladen:

$ sudo apt installieren libgtk-3-dev

Schritt 4: Installieren Sie Python 3 Entwicklungsheader

Verwenden Sie die folgenden Codes, um die Python 3 -Entwicklungsheader zu installieren:

$ sudo apt-get install python3-dev

Hinweis: Wenn Sie es noch nicht sagen konnten, führen wir die Installation mit Python 3 -Bindungen durch.

Mit den installierten Abhängigkeiten können wir jetzt zum Herunterladen von OpenCV übergehen.

Schritt 5: OpenCV herunterladen

Das Herunterladen von OpenCV ist ziemlich einfach. Gehen Sie einfach zu Ihrem Home -Ordner und laden Sie die OpenCV und OpenCV_CONTRIB herunter, die mit einigen Mods geliefert werden, die zu OpenCVs Funktionalität hinzufügen. Geben Sie dazu Folgendes ein:

$ cd ~
$ wget -o opencv.ZIP https: // github.com/opencv/opencv/archiv/4.0.0.Reißverschluss

$ wget -o opencv_contrib.ZIP https: // github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.0.0.Reißverschluss

Extrahieren Sie als nächstes die Archive mit den folgenden Befehlen:

$ unzip opencv.Reißverschluss

$ unzip opencv_contrib.Reißverschluss

Dieser Schritt ist optional. Sie können die Verzeichnisse umbenennen, indem Sie die folgenden Befehle eingeben:

$ mv opencv-4.0.0 opencv

$ mv opencv_contrib-4.0.0 opencv_contrib

Schritt 6: Optimieren Sie Python 3 VE für OpenCV

In diesem Schritt werden wir PIP installieren. Geben Sie dazu die folgenden Befehle ein:

$ WGet https: // Bootstrap.Pypa.IO/Get-Pip.py

$ sudo python3 get-pip.py

Schritt 7: Gewöhnen Sie sich an den VE für die Pythonentwicklung

Mit einer virtuellen Umgebung können Sie mit zwei Abhängigkeiten der parallelen Softwareversion arbeiten.

Hier verwenden wir die Pakete von Virtualenv und Virtualenvwrapper, um die virtuellen Python -Umgebungen zu navigieren.

So installieren Sie die Pakete von Virtualenv und VirtualenvWrapper und erstellen Sie mit ihnen Python Ves, und geben Sie Folgendes ein:

$ sudo pip install Virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~/get -pip.py ~//.Cache/Pip

Geben Sie den folgenden Code ein, um Ihr ~/ anzuhängen.BASHRC -Datei:

$ echo -e "\ n# virtualenv und virtualenvwrapper" >> ~/.bashrc

$ echo "Export workon_home = $ home/.virtualenvs ">> ~/.bashrc

$ echo "export virtualenvwrapper_python =/usr/bin/python3" >> ~/.bashrc

$ echo "Source/usr/local/bin/virtualenvwrapper.Sh ">> ~//.bashrc

Quelle nun das ~//.BASHRC -Datei mit Folgendes:

$ source ~/.bashrc

Schritt 8: Erstellen einer virtuellen Umgebung

Jetzt können wir uns mit einer virtuellen Umgebung von OpenCV 4 + Python 3 befassen. Geben Sie den folgenden Code ein, um eine virtuelle Python 3 -Umgebung zu erstellen.

$ mkvirtualenv cv -p python3

Wie Sie sehen können, nannten wir unseren ve 'cv;' Sie können Ihrem VE jeden Namen geben, obwohl es vorzuziehen ist, sie kurz und relevant zu halten.

Wir haben den PY3CV4 VE erstellt, um mit Python 3 + opencv 4 zu verwenden. Um zu sehen, in welchem ​​Ven Sie sich befinden, geben Sie den folgenden Befehl ein:

$ workon cv

Schritt 9: Installieren Sie Numpy

Numpy ist ein Python-Bibliothekspaket, das es ergänzt, indem mathematische Funktionen auf hoher Ebene installiert und mehrdimensionale Arrays und Matrizen unterstützt werden. Es wird wahrscheinlich nützlich sein, wenn Sie OpenCV verwenden. Wir empfehlen daher, dass Sie es installieren. Geben Sie den folgenden Befehl dazu aus:

$ pip Installieren Sie Numpy

Schritt 10: Link OpenCV 4 mit der virtuellen Umgebung

Schauen Sie sich die in Ihrem System installierte Python -Version nach, indem Sie Folgendes eingeben:

$ workon cv

$ Python -Version

Nachdem Sie die von Ihnen verwendete Python-Version kennen, können Sie das Site-Packages-Verzeichnis überarbeiten.

Schritt 11: Überprüfen der Installation

Sie können überprüfen, ob OpenCV ordnungsgemäß installiert ist, und funktioniert ohne Probleme, indem Sie den folgenden Befehl eingeben:

$ workon cv

$ python

Dies aktiviert die virtuelle Umgebung und führt den Python -Dolmetscher aus.

Abschluss

Und das über einrundet es ab. Dieser Artikel lieferte eine Vorgehensweise, mit der Sie OpenCV in Ihrem Ubuntu -System in Betrieb nehmen können. Wir haben uns verschiedene Abhängigkeiten angesehen, die OpenCV mehr Funktionen verleihen und Ihnen gezeigt haben, wie Sie diese Abhängigkeiten installieren können. Wir haben auch eine virtuelle Python 3 -Umgebung erstellt und sie mit unserer OpenCV -Installation verknüpft. Nachdem Sie die in diesem Artikel aufgeführten Schritte befolgt haben, sollten Sie OpenCV auf Ihrem Ubuntu 20 erfolgreich installiert haben.24 Server.