Mac平台下Opencv开发环境搭建

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)，是一个开源的跨平台的计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉领域的很多通用算法，可以在多种计算机平台上运行，支持C++、C#、Python等语言，也提供了Ruby、Matlab等语言的接口。OpenCV是基于BSD许可证发布的，因此它可以免费应用于科研或商业领域。
　　可以在这个地址了解更多以及下载OpenCV安装包：http://opencv.org, 其GitHub仓库地址为：https://github.com/opencv/opencv，那里有主仓库，拓展模块仓库和实验测试仓库，大家可以看上面的readme文件和代码来进行学习。

　　因为我使用的是Mac电脑，懒得每次都要打开windows虚拟机使用Visual Studio编程，所以，决定在os x系统使用xcode来进行编译运行，下面介绍一下整个流程步骤。

　　1. 安装

　　　　在OpenCV官网下载的安装包适用于Linux/Mac，因此需要使用CMake工具来进行编译安装，尝试了几次，都在最后的链接那里失败了，在StackOverFlow查了下才发现，目前opencv只支持使用xcode6版本的编译链接器，我使用的是xcode7的，为了避免不必要地麻烦，就不采取编译安装方式了，去homebrew搜索一下，可以下载：

　　　　


　　　　现在执行"brew install opencv"，等待即可安装完成，安装后路径是：/usr/local/opt/opencv3，我们可以设置一个OPENCV3_HOME环境变量，方便以后快速打开这个文件夹。该文件夹下有opencv的核心和扩展模块，目录结构如下：

　　　　


　　　　在lib目录下是opencv的库，在include目录下包含了两个子目录：opencv和opencv2，opencv里面包含了opencv1.x的核心头文件，opencv2安装模块功能组织，包括核心模块、图像处理模块、2D功能模块、高层GUI图像用户界面模块、机器学习模块等。

　　　　注意，这里安装的是3.1.0版本的OpenCV，在官网可以看到，这个版本只支持64位编译器，如果在windows平台开发，建议选择现在还很常用的2.4.9版本，随着64位机基本普及，使用3.0版本更方便，不用再包含一堆的lib了，只要几个就够了。

　　　　2. 环境配置

　　　　开发平台IDE的环境大同小异，基本都是选择编程语言后就确定了编译器，然后是头文件路径的设定和库文件路径的设定让编译器能找到就行，然后就可以进行编译链接成最终的可执行文件了，按照这个思想，就不难处理问题了。

　　　　2.1 新建xcode项目

　　　　　　一般教程都会新建command line形式的项目，我不太喜欢这样的单个功能单个项目的形式，这样学下来就很多项目了，也麻烦，毕竟演示给别人看的时候，用gui软件形式比命令行软件形式更好看吧，这里新建工程就使用cocoa application形式吧。

打开XCode，新建工程，选择macOS模式，点击"cocoa application"，下一步，输入工程名和语言，这里选择object-c，下一步，选择工程存放路径，点击"done"即可。

                 


2.2 配置工程头文件和库文件搜索路径，如下图顺序所示：  



在Library Search Paths记得要加上“$(PROJECT_DIR)”，这样在工程里添加的库框架也能搜索到，另外，因为OpenCV使用C/C++编写的，还需要引入C++动态链接库：

　　　　在Build Phase的Link Binary With Libraries下，添加时搜索:"libstdc++"，选中后点击"Add"即可:



最后，再添加对opencv库的引用，添加完成后如下图所示：



到这里，开发环境就配置完成了，在visual studio也差不多，都是配置编译时搜索头文件和库文件的路径，这里就不重复了。

　　　　3. 测试opencv功能

　　　　这里使用这个工程，主要是为了测试opencv的功能函数，把公共的功能提取出来，然后方便以后移植到android和ios平台下，所有，工程目录组织如下：



在imgprocess目录下是通用的图像处理函数，images目录是默认实例图片，其他文件就是cocoa编程的文件了，重点是imgprocess目录的类文件。

　　　　我们再Main.storyboard里搭建大概的用户界面程序，如下：



ImageView和Button的IBoutlet和IBAction关联和iOS开发一样，这里就不多说了。

　　　　编写图像处理头文件，如下：



这里特别要注意圈住的地方，需要加上才能编译连接通过。

　　　　这里声明了一些图像处理函数，现在来看看cpp文件的实现：



图像处理部分函数准备好了，现在来验证一下，这里看看灰度变化怎么样：

　　　　 函数如下：



执行结果：



功能没问题~~

　　　　接下去就是其他处理函数的编写和测试了，测试完成后，基本很小的修改就可以移植到android和ios平台了。

　　　　在打开照片文件选择图片那里，代码如下：



好了，在mac平台搭建opencv开发环境到此结束，后面不断完善先，有时间再补充这部分。