1.如何在 iOS 工程中使用 OpenCV
2.OpenCV下载和安装（包含所有平台）!
3.Py之cv2：cv2库(OpenCV，编译编译opencv-python)的源码简介、安装、编译编译使用方法
4.Mac中Xcode如何配置OpenCV
5.mac本使用opencv打开摄像头导致python意外退出？
6.[工欲善其事，源码必先利其器] - Mac VSCode C++ OpenCV 配置

如何在 iOS 工程中使用 OpenCV

       åœ¨ iOS 工程中使用 OpenCV的方法：

       ä¸€ã€å®‰è£…OpenCV for MAC

       1）首先下载opencv for mac安装源文件，解压缩

       2）安装cmake程序。笔者使用的是Homebrew，在终端中输入：“brew install cmake”，自动安装cmake。

       3） 进入存放解压后的opencv文件夹，新建一个空的文件夹release，进入该文件夹，编译安装opencv，使用命令如下：

        mkdir release

        cd release

        cmake -G "Unix Makefiles" ..

        make

        sudo make install

       4）安装好的lib文件存放在“/usr/local/lib”文件夹，h文件存放在“/usr/local/include”下。至此，opencv for Mac 安装完毕。

       äºŒã€åœ¨XCode中使用OpenCV

       1. 创建一个空的command line工程。

       2. 在main.cpp中粘贴以下代码：

       #include <iostream>

       #include <opencv2/opencv.hpp>

       #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

       #include <opencv/cvaux.hpp>

       #include <fstream>

       using namespace std;

       #define BYTE unsigned char

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

       {

       #if 1

        //get the image from the directed path

        IplImage* img = cvLoadImage("/Users/boyuanfeng/aaa.bmp", 1);

        //NSLog(img);

        //create a window to display the image

        cvNamedWindow("picture", 1);

        //show the image in the window

        cvShowImage("picture", img);

        //wait for the user to hit a key

        cvWaitKey(0);

        //delete the image and window

        cvReleaseImage(&img);

        cvDestroyWindow("picture");

       #endif

        //return

        return 0;

       }

       3. 添加lib文件：右键点击工程名，选择“Add files to..”，在文件选择对话框弹出来时输入“/”，在弹出的路径框中输入：/usr/local/lib，全选该文件夹下的全部dylib文件，添加至工程。

       4. 添加lib文件查找支持: 点击工程名文件，进入“Build Settings”选项卡，在“Library Search Paths”栏中输入“/usr/local/lib”

       5. 添加头文件：点击工程名文件，进入“Build Settings”选项卡，在“Header Search Paths”栏中输入：“/usr/local/include /usr/local/include/opencv”

       6. 编译运行整个工程，运行成功。

OpenCV下载和安装（包含所有平台）!

       在 OpenCV 的官方网站上，可以下载其最新完整版本以及多数 release 版本的源码源码贡献源码。如今，编译编译OpenCV 使用 Git 进行版本管理，源码同时也利用 Cmake 进行工程构建。编译编译

       在 Windows 中，源码可通过下载 EXE 文件，编译编译该文件会将预编译好的源码 OpenCV 解压到本地，适配不同版本的编译编译 Visual Studio。然而，源码Windows 缺乏包含 debug 版本库的编译编译预编译版本，因此需要在项目启动前手动编译。需额外设置环境变量 OPENCV_DIR，通过 `setx` 命令将其路径设置为 `D:\OpenCV\Build\x\vc`。静态链接 OpenCV 仅需此步，若需动态链接库（DLL），jar 包源码乱码需确保编译器能访问 `%OPENCV_DIR%\bin`。针对 Windows ，可于系统属性 -> 环境变量中添加 `%OPENCV_DIR%\bin` 到 path 变量。

       使用源代码进行 OpenCV 编译，步骤包括运行 CMake GUI，设置 OpenCV 源码目录以及构建目标文件夹，配置编译器（或选择 MinGW 构建文件），使用 Visual Studio 打开生成的解决方案进行编译。Linux 环境下，需准备 GCC、GLIBC、GTK+ 2.x或更高版本、cmake、libtbb等库，下载源代码后通过 `./configure --enable-shared`、`make`、`sudo make install` 进行编译。

       注意在 Ubuntu、Debian、vs2013源码SuSE等 Linux 发行版中，可能提供内置 OpenCV，否则需使用源代码安装，安装要求包括 Python 2.6 或更高版本、NumPy、ffmpeg 的 libav* 库与头文件等。Linux 与 Windows 类似，CMake 配置允许自定义构建选项，如构建指定例子、增加 Python 支持或启用 CUDA 功能。当编译完成时，文件将安装在指定目录，利用 IPP 进行加速，除非通过 CMake 指令明确禁用。

       Mac 系统安装 OpenCV 类似于 Linux，Xcode 提供了构建和调试所需的大多数工具。Mac 默认采用 Cocoa 替代 GTK+、QTKit 替代 ffmpeg、GDC 替代 TBB 和 OpenMP。餐饮预定系统源码从 GitHub 的 OpenCV Git 仓库下载最新版本，Linux 用户可执行 `git clone /opencv/opencv.git`。在编程路上，不断进阶与探索是值得的。

Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法

       Py之cv2库详解：OpenCV介绍、安装与常用方法

       OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉库，支持跨平台，包括Linux、Windows、Android和Mac OS。它主要由C++编写，但也提供了Python、Ruby、MATLAB等多种语言接口，易语言排班源码为图像处理和计算机视觉应用提供了丰富的通用算法。

       在计算机视觉领域，OpenCV因其丰富的功能和易用性而被广泛应用，如图像处理、物体识别、人脸识别等。此外，它也支持底层计算机操作，便于开发者深入探究视觉技术的底层实现。

       安装OpenCV有多种途径，其中两种常见方法包括：

       通过下载whl文件，如opencv_python-3.4.1-cp-cpm-win_amd.whl，然后在命令行使用pip进行安装：`pip install opencv_python-3.4.1-cp-cpm-win_amd.whl`

       直接通过pip安装：`pip install opencv-python`，检查安装成功后，即可开始使用。

       在Anaconda环境下安装：同样使用pip，但在命令行中开启Anaconda Prompt后进行安装。

       OpenCV库中包含众多实用函数和方法，例如：

       基本库函数，如`cv2.imread()`用于读取图像，`cv2.imshow()`用于显示图像，`cv2.imwrite()`用于保存图像。

       图像基本运算，包括加、减、乘、除等数学运算，以及图像缩放、旋转、颜色空间转换等操作。

       `cv2.bitwise_and()`和`cv2.bitwise_not()`等按位操作函数，用于像素级别的操作。

       图像处理函数，如`cv2.rectangle()`用于绘制矩形，`cv2.boundingRect()`则用于获取图像的边界框。

       了解了OpenCV的基本概念、安装方法和常用函数后，开发者可以更高效地在计算机视觉项目中实现图像处理和分析。

Mac中Xcode如何配置OpenCV

       如果官网下载不便或者速度较慢，可以参考安装homebrew国内镜像版。

       使用homebrew下载OpenCV：在终端输入“brew install opencv”，自动安装最新版OpenCV。安装完成后，输入“brew info opencv”查看OpenCV是否下载成功及记录下载地址。

       打开访达查找相关文件：使用快捷键command+shift+G输入记录的OpenCV地址“/usr/local/Cellar/opencv/4.6.0/lib”。在此文件夹中，利用command选中所有带有OpenCV版本号的文件，复制并保存到一个文件夹中，例如保存到“files”文件夹。

       在Xcode中新建一个工程：创建一个新的target，操作步骤如下。导入刚才选中的文件，效果如图所示。以下测试代码用于判断是否配置成功。

       配置成功效果图如下，图中红色框选内容填入自己计算机上的地址。

       如果不幸配置失败，参考下图。Header Search Path和Library Search Path只需填入之前的内容，其中的数字要填入自己的OpenCV版本。

       至此，操作结束。希望对您有所帮助。

mac本使用opencv打开摄像头导致python意外退出？

       我再win上测试没有问题，

       import cv2

       cap = cv2.VideoCapture(0)

       while 1:

       ret, frame = cap.read()

       k = cv2.waitKey(1)

       if k == :

       break

       cv2.imshow("capture", frame)

       cap.release()

       cv2.destroyAllWindows()

       实在不行试试cv+pygame

       代码如下：

       import pygame

       import cv2

       cap = cv2.VideoCapture(0)

       ret, img = cap.read()

       if not ret:

       print("Can't read stream")

       img = cv2.transpose(img)

       print('shape:', img.shape)

       pygame.init()

       screen = pygame.display.set_mode((img.shape[0],img.shape[1]))

       surface = pygame.surface.Surface((img.shape[0], img.shape[1]))

       running = True

       while running:

       for event in pygame.event.get():

       if event.type == pygame.QUIT:

       running = False

        ret, img = cap.read()

       if not ret:

       running = False

       break

       else:

       img = cv2.transpose(img)

        pygame.surfarray.blit_array(surface, img)

       screen.blit(surface, (0,0))

        pygame.display.flip()

       pygame.quit()

[工欲善其事，必先利其器] - Mac VSCode C++ OpenCV 配置

       在处理计算视觉任务，特别是对资源有限或对实时性有高要求的场景时，C/C++无疑是首选，因其高效和实时性。本文针对Mac用户，推荐使用Visual Studio Code (VSCode)作为开发环境，目标框架是OpenCV。

       首先，确保你的Mac上安装了Homebrew，如果没有，按照相关教程进行安装。然后，我们可以通过两种方式安装VSCode：一是直接从官网下载，二是通过Homebrew命令行。

       对于OpenCV的安装，Homebrew是推荐途径。安装过程中，请注意记录安装路径，这将用于后续添加到系统路径或VSCode的include路径中。在终端中运行相应的命令，安装完成后，可以通过`pkg-config`工具检查版本以确认安装成功。

       接下来，为VSCode创建C++环境，需要安装CMake。安装后，记得更新环境变量或路径。配置过程涉及添加CMake和OpenCV头文件路径到VSCode的c_cpp_properties.json文件中，如本人的OpenCV库头文件位置是`/opt/homebrew/Cellar/opencv/4.8.1_1/include`。

       举个例子，创建C++文件夹并配置样例程序，包括创建CMakeLists.txt文件进行编译配置，以及设置build文件夹存放编译结果。在VSCode中，通过内置终端进行命令行操作，如创建样例程序、配置CMake、编译和运行程序，最后查看灰度统计。

       总结，虽然笔者刚接触这个配置，但已经为后续的计算机视觉学习和开发打下了基础。接下来，你可以根据实际需求，开始你的OpenCV开发之旅了。