基于opencv的四轴飞行器寻迹系统（一）—

文章的内容本身是为2017全国大学生电子设计大赛飞行器方向题准备的，在七月底的时候寻迹的图像处理方面已经完成的差不多了，能实现非常精确的巡线，实际测试即使背景不是白布，也可以轻松分辨出道路、拟合出直线。
后来赛题出来，图像处理部分基本是纯定点了，好在定点比寻迹简单的太多了，之前早已写好定点的图像处理代码，鉴于今后可能有各种项目需要用到，比如无人机、智能车等等，所以把准备电赛的寻迹代码及整体思路分享，或许2019年电赛国赛会有用到。
首先是图像处理平台的选择，主要就是openmv和树莓派了，一开始我也准备用的openmv，应该说我一开始就用的openmv，那是在2016年12月的校赛，花了400块买的，后来为什么不用呢？第一、太简单了，里面历程基本覆盖了，个人基本学不到啥，做图像处理本身就是一个探索摸索的过程，没意思；第二、图像质量太差，颜色定位不准、轮廓识别不准，日后若想深入开发，没有深入开发的能力，综上，我最后决定放弃openmv。
决定用opencv后，很关键就是如何找开发平台，好在有树莓派3这么一个好东西，价格和openmv差不多，但性能强上数十倍，是嵌入式视觉的最佳选择（大疆有妙算，5000大洋，感兴趣可以购买）。
如何在树莓派上安装opencv，这是本文的重点，今天主要讲的是如何在树莓派上安装opencv，涉及具体的算法将在后文继续说明。
安装opencv是一个烦人的过程，整个过程大概在两个小时左右，其中编译环节占了3/4.
Opencv安装：
安装构建OpenCV的相关工具：

   //安装build-essential、cmake、git和pkg-configsudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config //安装jpeg格式图像工具包sudo apt-get install libjpeg8-dev //安装tif格式图像工具包sudo apt-get install libtiff5-dev //安装JPEG-2000图像工具包sudo apt-get install libjasper-dev //安装png图像工具包sudo apt-get install libpng12-dev sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-devsudo apt-get install libgtk2.0-devsudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

 以上是opencv的依赖性，现在开始下载源码并编译源码，编译过程大概一个半小时，注意散热，期间卡机直接重启，再make就可以，不需要重复上述步骤。到http://opencv.org/downloads.html 下载opencv-3.2.0.zip放在/home目录下#unzip opencv-3.2.0.zip解压到/home目录下#cd opencv-3.2.0#mkdir release#cd release#cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..#make #make install测试：#mkdir /tmp/opencvdemo#cd /tmp/opencvdemo#vi DisplayImage.cpp

编辑：

#include <stdio.h>
#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], 1 );  if ( !image.data )  {  printf("No image data \n");  return -1;  }  namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );  imshow("Display Image", image);  waitKey(0);  return 0;  }

vi CMakeLists.txt
编辑：

    cmake_minimum_required(VERSION 2.8)  project( DisplayImage )  find_package( OpenCV REQUIRED )  add_executable( DisplayImage DisplayImage.cpp )  target_link_libraries( DisplayImage ${OpenCV_LIBS} )

#cmake .
#make
#./DisplayImage uk722.jpg //要显示图片需要安装GTK+ 2.x版本
如果成功显示图片就说明opencv安装好了。
接下来需要一个合适的编译器去写图像处理的算法，此处用的是QT，下一篇将介绍如何安装QT。

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