Base di OpenCV installazione
ho lavorato con OpenCV versione 3 su Windows e Ubuntu in passato, e non una singola installazione di OSx, un paio di anni fa.
Se sei atterrato qui, probabilmente stai lavorando su un sistema basato su Mac e non vedi l’ora di lavorare con OpenCV. Se questo è il caso, controllare il mio precedente articolo su come ottenere HomeBrew installato sul vostro sistema.
Dopo aver installato HomeBrew, il nostro prossimo passo in questo viaggio è ottenere l’ultima versione di OpenCV. OpenCV 4 è stato rilasciato alla fine del 2018 e fornisce alcune nuove funzionalità principalmente legate al deep learning.
Non siamo particolarmente interessati a queste funzionalità (per ora), ma otterremo solo l’ultima versione in modo da non dover lottare in futuro con gli aggiornamenti.
Consigliato leggere
C’è un grande sito di Adrian Rosebrock dove si possono trovare tonnellate di esempi interessanti di diverse applicazioni di OpenCV, così come le istruzioni di installazione.
Per questo scenario specifico, come ci stiamo concentrando solo su Java, seguiremo le semplici istruzioni dal seguente sito (https://opencv-java-tutorials.readthedocs.io/en/latest/01-installing-opencv-for-java.html), per modificare la formula HomeBrew per OpenCV, e installarlo sarà compatibilità Java.
Processo di installazione
Per installare OpenCV (con supporto Java) tramite Homebrew, è necessario modificare la formula opencv in Homebrew, per aggiungere il supporto per Java: brew edit opencv Nell’editor di testo che si aprirà, modificare la riga: -DBUILD_opencv_java=OFF in -DBUILD_opencv_java=ON.
Inoltre, assicurati di aver installato ant nel tuo sistema, in caso contrario, installalo anche con HomeBrew.
brew install ant
Dopo aver modificato il comando brew e installato ant, è possibile installare efficacemente OpenCV: brew install --build-from-source opencv
L’installazione richiederà alcuni minuti. Niente panico!
Il comando brew install ha creato OpenCV dal codice sorgente (che può essere effettivamente trovato su GitHub). Nota OpenCV è sviluppato in C++, ma offrono molti wrapper in diverse lingue, anche per dispositivi mobili e per i browser Web. Questo processo di compilazione genererà sia la libreria wrapper .file jar, e la libreria dylib nativa, che avremo bisogno di fare riferimento dal nostro ambiente di sviluppo.
Al termine dell’installazione di OpenCV, troverai i file necessari nel percorso seguente:
/usr/local/Cellar/opencv/4.3.0_3/share/java/opencv4
- nota questo percorso varierà per le diverse versioni di OpenCV
Impostazione dell’IDE
Userò Eclipse per lo sviluppo. Quindi avrò bisogno di creare un nuovo progetto Java da zero.
Quindi creare una classe principale vuota.
Fare clic con il pulsante destro del mouse sul nome del progetto in Esplora progetti e fare clic su Proprietà.
Vai al percorso di compilazione Java nel menu a sinistra.
Fai clic sul pulsante Aggiungi JARs esterni sul lato destro e sul browser per il file jar generato durante la build OpenCV spiegata sopra.
Selezionare il file Jar e fare clic su Apri.
Ora fai clic sulla freccia a sinistra del jar che hai appena importato, quindi fai clic sulla posizione della libreria nativa e infine fai clic sul pulsante Modifica… sul lato destro.
Nella finestra di Dialogo, digitare il percorso per il file dylib
/usr/local/Cantina/opencv/4.3.0_3/share/java/opencv4
Infine, fare Clic su Applica e Chiudi.
Hai finito con l’importazione di OpenCV nel tuo progetto Java.
È ora necessario inizializzare la libreria utilizzando il seguente comando prima di utilizzare qualsiasi funzione OpenCV.
Sistema.loadLibrary (Nucleo.NATIVE_LIBRARY_NAME);
Questa libreria di base proviene da Open CV, quindi se si dispone già del .jar nel tuo progetto, tenterà automaticamente di importarlo da org.opencv.core.Core;
Un semplice controllo creerà una matrice di identità e la scaricherà nella console.
Mat mat = Mat.occhio (3,3, CvType. CV_8UC1);
Sistema.fuori.println (“mat =” + mat.dump() );
Si dovrebbe ottenere il seguente output nel terminale:
mat =
Questo significa che hai finito con OpenCV di installazione, e si può iniziare a sviluppare il vostro Computer Vision applicazione basata su Java :D.
Importante:
assicurarsi di Effettuare la compilazione e l’esecuzione del nuovo progetto con lo stesso JDK versione della Libreria è stato compilato, altrimenti si può incorrere in JRE problemi di compatibilità. (ossia. La libreria è stata compilata con un JRE più recente, quindi il nuovo progetto non sarà in grado di utilizzare le funzioni di OpenCV dal file Jar generato.