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在Ubuntu中使用OpenCV显示中文

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简介:
本文将介绍如何在基于Ubuntu的操作系统上配置和设置环境变量,以确保OpenCV能够正确地显示汉字。通过简单的步骤实现图像处理库对中文的支持。 在Ubuntu环境下,可以通过链接freetype库来使OpenCV支持中文显示。

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客服
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  • Ubuntu使OpenCV
    优质
    本文将介绍如何在基于Ubuntu的操作系统上配置和设置环境变量,以确保OpenCV能够正确地显示汉字。通过简单的步骤实现图像处理库对中文的支持。 在Ubuntu环境下,可以通过链接freetype库来使OpenCV支持中文显示。
  • C++使OpenCV
    优质
    本文介绍了如何在C++环境中利用OpenCV库正确显示中文字符的技术细节和步骤,解决编码及字体配置问题。 不需要额外的freetype等第三方库,在编译时直接加入所需的头文件和cpp文件即可显示中文。
  • C#窗体使OpenCV
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    本教程介绍如何在C#窗体应用程序中集成并使用OpenCV库来处理和展示图像或视频流。 可以使用OpenCV的IplImage指向的图像在C#窗体或PictureBox上显示。这是一个示例程序。
  • OpenMV使OLED.zip
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    本项目资源提供了在OpenMV开发板上利用OLED显示屏展示中文的技术教程与代码示例,帮助用户掌握相关编程技巧。 压缩包内包含使用MicroPython编写的OLED显示中文的程序及相关文档、取字模软件及源代码及其使用方法。开发环境为Openmv4,但该程序也可在其他设备上运行,如STM32F4或ESP32等。其中既有IIC类型的也有SPI类型的,这里提供的示例是基于IIC的,若需转换为SPI类型,则只需稍作修改即可。
  • UE5.4.2 使OpenCV摄像头并UI
    优质
    本教程详细介绍了如何在UE5.4.2版本中使用OpenCV库实现摄像头的调用,并将实时视频流展示于用户界面(UI)上的步骤和技巧。 这是使用UE5.4.2自带的OpenCV4.55调用本地摄像头并在UI中实时显示的一个Demo。
  • MFC使OPENCV添加图片功能
    优质
    本文章介绍了如何在基于MFC框架的应用程序中集成OpenCV库,实现图片的加载与显示功能。通过示例代码详细讲解了整个操作流程和技术要点。 使用MFC与OpenCV显示图像,在VS2013环境下编写。代码中添加了CvvImage类来实现这一功能。我使用的环境是VS2013和OPENCV 2.4.9版本,但只要所用的版本不是特别老,应该都可以运行。
  • Linux使OpenCV打开和解码视频
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    本教程详细介绍如何在Linux环境下利用OpenCV库进行视频文件的基本操作,包括视频文件的读取、解码及画面显示等步骤。 编写编解码代码需要读取视频文件并获取其帧率和分辨率。使用OpenCV进行解码并在显示视频前完成这些步骤。
  • Ubuntu安装和使OpenCV的教程
    优质
    本教程详细介绍了如何在Ubuntu操作系统上安装和配置OpenCV库,并提供了实用示例来帮助开发者快速开始计算机视觉项目。 在Ubuntu系统中安装OpenCV(开源计算机视觉库)是一个重要的步骤,因为该库广泛应用于图像处理、计算机视觉以及机器学习等领域。本教程将详细介绍如何在Ubuntu上安装和使用版本3.1的OpenCV。 首先,在终端输入以下命令以确保系统具备构建和运行OpenCV的基本条件: ```bash sudo apt-get install libqt4-dev libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libdc1394-22 libdc1394-22-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxine2-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libv4l-dev libtbb-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils unzip ``` 接下来,从OpenCV的官方网站下载适合版本。例如选择3.1.0版本,并将其解压缩到一个合适的目录。 创建名为“build”的子文件夹并进入该文件夹: ```bash mkdir build cd build ``` 然后运行`cmake`命令,添加相应的配置选项: ```bash cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON \ -D WITH_XINE=ON \ -D WITH_OPENGL=ON \ -D WITH_TBB=ON \ -D BUILD_EXAMPLES=ON \ -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \ -D WITH_V4L=ON .. ``` 这些选项用于指定构建类型、安装路径、开启Python支持、XINE多媒体库支持、OpenGL支持、TBB并行库支持和V4L(Video for Linux)支持。 接着使用`make`命令进行编译。添加参数以实现并行编译,提高效率: ```bash make -j $(nproc) ``` 编译完成后,通过以下命令将OpenCV安装到系统中: ```bash sudo make install ``` 配置库路径以便正确识别OpenCV库: ```bash bin/bash -c echo /usr/local/lib > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf sudo ldconfig ``` 验证安装是否成功,可以使用`pkg-config`命令来检查版本和编译标志。 最后通过编写简单的C++程序测试OpenCV。创建一个名为`test.cpp`的文件,并添加以下代码: ```cpp #include #include using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { if (argc != 2) { printf(No image data\n); return -1; } char *imageName = argv[1]; Mat image; image = imread(imageName, 1); if (!image.data) { printf(No image data\n); return -1; } namedWindow(imageName, CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow(imageName, image); waitKey(0); return 0; } ``` 编译并运行程序,需要链接OpenCV库: ```bash g++ test.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv` -o test ./test your_image.jpg ``` 如果一切顺利,程序将打开并显示指定的图片。 总结来说,在Ubuntu中安装和使用OpenCV涉及几个步骤:安装必要的依赖项、下载源代码、配置与编译库文件,并最终通过编写测试程序验证其是否正确设置。尽管过程较为复杂,但完成后便可以在Ubuntu环境中利用强大的OpenCV进行图像处理及计算机视觉开发了。
  • Python3使Pygame如何
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    本教程详细介绍在Python 3环境下利用Pygame库正确显示中文文字的方法与技巧,帮助开发者解决字体加载及编码问题。 本段落主要介绍了在Python3环境下使用pygame库来显示中文的方法,并通过示例代码进行了详细的讲解。文章内容对学习或工作中需要处理相关问题的人士具有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以阅读了解。
  • 使VLC获取RTSP视频流并OpenCV
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    本教程介绍如何利用VLC媒体播放器提取RTSP视频流,并通过OpenCV在编程环境中实时展示该视频流,为开发人员提供一种简单有效的视频处理方案。 在IT领域,实时传输协议(RTSP)常用于流媒体服务,它允许用户通过网络接收连续的音频/视频数据。VLC Media Player是一款强大的开源媒体播放器,支持多种流媒体协议,包括RTSP。OpenCV则是一个计算机视觉库,能够处理图像和视频,包括显示、分析和处理等功能。 本段落将详细探讨如何利用VLC获取RTSP视频流,并通过OpenCV在VS2010环境下进行显示。首先需要确保安装了Visual Studio 2010以及必要的开发库文件。其中,VLC提供了一个名为libvlc的库,它包含了用于处理RTSP流的相关API接口;同时,我们需要使用OpenCV库来处理和展示视频帧。 接下来是具体的操作步骤: 一、配置环境 下载并安装VLC的开发包(通常包含libvlc库)以及OpenCV库。确保这些库文件被正确添加到VS2010项目的设置中,以便编译器能够识别它们的位置。 二、创建项目 在Visual Studio 2010内新建一个C++项目,并引入必需的头文件,例如`#include `(VLC)和`#include `(OpenCV)等。 三、初始化VLC 代码中首先需要创建并初始化一个libvlc实例。这通常涉及使用如下语句: ```cpp libvlc_instance_t *vlcInst = libvlc_new(0, NULL); ``` 四、打开RTSP流 利用VLC的API,我们可以建立一个新的媒体播放器对象(`libvlc_media_player_t`)并指定其RTSP URL。这将连接到服务器,并开始接收数据。 ```cpp libvlc_media_t *media = libvlc_media_new_location(vlcInst, rtsp://your_rtsp_stream_url); libvlc_media_player_t *mp = libvlc_media_player_new_from_media(media); ``` 五、获取视频帧 VLC提供了回调机制,可以让我们在接收到每一帧时执行自定义操作。我们需要注册一个回调函数,在有新视频帧到达时调用该函数。 ```cpp void video_callback(void* opaque, uint8_t* buffer, int size) { // 使用OpenCV处理和显示当前的视频帧 } // 设置回调 libvlc_video_set_callbacks(mp, video_callback, NULL, NULL, NULL); ``` 六、播放与展示 启动VLC媒体播放器开始播放RTSP流。在回调函数中,我们使用`imdecode`函数解码原始数据,并通过OpenCV的imshow函数显示视频帧。 ```cpp libvlc_media_player_play(mp); // 主循环 while (true) { // 在回调函数内处理并展示当前帧 } // 清理资源 libvlc_media_player_stop(mp); libvlc_release(vlcInst); ``` 以上步骤概述了如何使用VLC获取RTSP视频流,并通过OpenCV显示。这个过程涉及跨库的集成和回调机制的应用,需要对VLC和OpenCV有一定的了解。在实际应用中,可能还需要考虑线程安全、错误处理及性能优化等问题。