文章插图
静态库
动态库
通过比较发现静态库要比动态库要小很多，生成的可执行文件大小也存在较小的差别 。
二、.4.11的安装及使用示例 （一）、认识
开源计算机视觉()是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库 。
的应用领域包括:
2D和3D功能工具包
运动估计
面部识别系统
手势识别
人机交互
移动机器人
动作理解
物体识别
分割和识别
实体影像立体视觉:来自两个摄像机的深度感知
运动中的结构(SFM)
运动跟踪
增强现实
为了支持上述一些领域，包括一个统计机器学习库，其中包含:
提升()
决策树学习
梯度提升树
期望最大化算法
k最近邻算法
朴素贝叶斯分类器
人工神经网络
随机森林
支持向量机(SVM)
深层神经网络(DNN)
（二）、安装 1）安装包
①下载3.4.11 数据包
国内快速下载地址：
直接在虚拟机中的浏览器下载
②解压缩包
在解压缩包之前，将 -3.4.11.zip 复制到 home 文件夹下，再解压缩 。
③使用 cmake 安装
首先进入解压后的文件夹：-3.4.11
cd -3.4.11
在进入 root 用户，并更新一下 。
1| sudo su
2| sudo apt-get
接着再执行这条命令安装 cmake。
sudo apt-getcmake
复制下面这条命令，安装依赖库 。
sudo apt-getbuild- .0-dev -dev -dev .dev .dev -dev -dev
再创建 build 文件夹 。
mkdir build
然后进入我们创建的文件夹：build
cd build
使用 cmake 编译参数，或者使用第二条默认参数，都可以的 。
1 | cmake -D = -D =/usr/local …
2 | cmake …
④使用 make 创建编译
仍然是在 build 文件夹下进行 。
sudo make
注：单线程编译：sudo make ，这会等待比较长的时间，如果你想更快编译完，可以使用命令：sudo make -j4 ，而 -j4 表示使用 4 个线程进行编译 。
编译完成
⑤安装
sudo make
安装过程中没有报错，即可安装完成 。
2）配置环境
修改 .conf 文件，打开后的文件是空的，添加库的安装路径：/usr/local/lib
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/.conf
保存后会看到之前的警告信息，不用担心，正常情况 。
更新系统共享链接库
sudo
配置 bash ，修改 bash. 文件
sudo gedit /etc/bash.
在文件末尾加入：
=$:/usr/local/lib/
保存退出，然后执行如下命令使得配置生效
/etc/bash.
更新一下 。
sudo
接下来查看的版本信息 。
pkg- --
这下终于安装成功了！！！
（三）、使用示例——图片
首先创建一个代码存放文件夹 code ，然后进入文件夹中 。
1 | touch code
2 | cd code
创建一个 test1.cpp 文件 。
gedit test1.cpp
将下面的代码复制粘贴进去 。
test1.cpp:
#include #include using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv){CvPoint center;double scale = -3; IplImage* image = cvLoadImage("lena.jpg");argc == 2? cvLoadImage(argv[1]) : 0;cvShowImage("Image", image);if (!image) return -1;center = cvPoint(image->width / 2, image->height / 2);for (int i = 0;iheight;i++)for (int j = 0;jwidth;j++) {double dx = (double)(j - center.x) / center.x;double dy = (double)(i - center.y) / center.y;double weight = exp((dx*dx + dy*dy)*scale);uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image, uchar, i, j * 3);ptr[0] = cvRound(ptr[0] * weight);ptr[1] = cvRound(ptr[1] * weight);ptr[2] = cvRound(ptr[2] * weight);}Mat src;Mat dst;src = http://www.kingceram.com/post/cvarrToMat(image);cv::imwrite("test.png", src);cvNamedWindow("test",1);imshow("test", src);cvWaitKey();return 0;}