在 Mac 上折腾了一下 OpenCV 的配置，分别配置了 Python 、C++ 和 Android 上的开发环境，中间还遇到点坑，简要记录一下。

OpenCV 的安装

OpenCV 的安装有两种方式，可以通过下载源码自行编译，也可以通过homebrew来安装。

源码编译

通过源码编译可以参考下面这两篇文章：

大致操作都是要从 Github 上下载好源码，然后配置 cmake ，再通过 make 编译出 cv2.so 库。

Homebrew 安装

通过 homebrew 来安装 OpenCV 就相对简单多了。

直接 brew install opencv 命令就好了。

不过，要注意的是：下载好的 OpenCV 还在 /usr/local/Cellar/opencv/3.3.1_1/ 目录下。

这时候，在 Terminal 上，直接运行 Python3 命令，然后在交互式环境中通过 import cv2的命令来导入 OpenCV 的库依旧是找不到的。

解决办法就是进入到 /usr/local/lib/python3.6/site-packages 目录下，通过 ln 命令将 /usr/local/Cellar/opencv/3.3.1_1/lib/python3.6/site-packages 目录下的 cv2.so 链接到当前目录。

///usr/local/lib/python3.6/site-packages 目录下执行如下指令

sudo ln -s /usr/local/Cellar/opencv/3.3.1_1/lib/python3.6/site-packages/cv2.so cv2.so

这样就可以完成导入了。

Python 配置 OpenCV 环境

Python 开发用的 IDE 是 PyCharm。

事实上在 PyCharm 的 Project Interpreter 中可以添加 Python 库的，直接选择 opencv-python 库就好了，它最终也是通过 pip命令来下载对应的库的。

但却有个问题：

通过这种方式安装的 OpenCV 在运行播放视频的代码时会出错：

import cv2

videoUrl = "/Users/glumes/Desktop/kpt1.mp4"

cap = cv2.VideoCapture('/Users/glumes/Desktop/kpt1.mp4')

while(cap.isOpened()):

ret, frame = cap.read()

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow('frame', gray)

if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

报错的内容是：The current event queue and the main event queue are not the same。

给出的原因是因为没有安装好 ffmpeg。

所以还是建议直接通过 brew 的方式安装，然后再创建链接好了。

安装好之后，就可以开始运行我们的 OpenCV 代码了。

简单的展示一张图片代码示例：

import cv2

print(cv2.__version__)

imgUrl = '/Users/glumes/Desktop/blog_camera_block.png'

img = cv2.imread(imgUrl,0)

cv2.imshow('image',img)

cv2.waitKey(0)

print("waiting")

cv2.destroyAllWindows()

C++ 配置 OpenCV 环境

C++ 开发用的 Mac 的 Xcode。

首先要在 Xcode 中创建一个命令行工程。

mac-command-line-project

然后在工程名处右键，选择 Add File to Project，通过快捷键 Command＋Shift＋G进入到 /usr/local/lib目录下，将所有和 OpenCV 相关的 dylib 库添加进来。

完成了之后，再到工程的 Build Settings中去添加对应的头文件和库文件。

找到 Search Paths，然后在 Header Search Paths 中添加

/usr/local/include

/usr/local/include/opencv

在 Library Search Paths 中添加

/usr/local/lib

效果图如下：

xcode_build_setting

完成之后，就可以开始编写 C++ 代码来开发 OpenCV 了。

同样还是预览一张图片作为示例：

//

// main.cpp

// OpenCVEnv

//

// Created by glumes on 2017/11/7.

// Copyright © 2017年 glumes. All rights reserved.

//

#include

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

#define BYTE unsigned char

int main(int argc, const char * argv[])

{

//这个地方的目录需要改成自己的

IplImage* img = cvLoadImage("/Users/glumes/Desktop/blog_opengl_result_point.png", 1);

cvNamedWindow("picture", 1);

cvShowImage("picture", img);

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage(&img);

cvDestroyWindow("picture");

return 0;

}

点击运行，当编译成功时，就可以看到多了一个命令行窗口，里面就是我们预览的图片内容。

完成了开发环境的配置之后，就可以愉快地进行 OpenCV 开发咯。

Android 配置 OpenCV 开发环境

在 Android 上配置 OpenCV 的环境相对就简单多了。

首先要做的就是在官网上 https://opencv.org/releases.html 下载好对应的 SDK ，有 2.x 版本的也有 3.x 版本的。

解压之后，主要有三个目录：apk、sdk、samples，要关心的就是sdk目录了。

在 AS 上新建一个 Android 工程，创建时最好先勾选了 C++ Support 选项，后面会在 CMakeLists.txt 文件中进行更改。

然后选择 Import Module，在弹出的框中，选择下载好的 SDK 的 java 文件夹，如下图：

import_opencv_module

这会将 OpenCV 提供的对 NDK 调用封装的库以依赖的形式导入到我们的工程。

别忘了在工程的 build.gradle 添加如下代码来导入

implementation project(':OpenCVLibrary330')

之后，就是导入 so 动态库。

将 OpenCV-android-sdk\sdk\native\libs 目录下的内容拷贝到应用的 jibLibs 目录下。

import_opencv_sp

接下来修改 CMakeLists.txt 文件，将头文件和库进行导入。

# 包含头文件

include_directories(/Users/glumes/Downloads/OpenCV-android-sdk/sdk/native/jni/include)

# 添加 lib_opencv 动态库

add_library( lib_opencv SHARED IMPORTED )

# 设置库的导入路径

set_target_properties(lib_opencv PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/src/main/jniLibs/${ANDROID_ABI}/libopencv_java3.so)

这里仅仅是导入了 libs 目录下的动态 so 库，也可以将静态的 .a 库导入。

完成了这一步后，就可以用 C++ 进行 OpenCV 的开发了。

在默认的 native-lib 动态库中，添加 opencv 的动态库，这样就可以链接到了。

target_link_libraries( # Specifies the target library.

native-lib

# 链接 opencv 的动态库

lib_opencv

# Links the target library to the log library

# included in the NDK.

${log-lib} )

参考

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