树莓派安装OpenCV

新新人类

深知网络上树莓派安装OpenCV的教程层出不穷，但是基本上都是从其他地方copy的，而且copy的不完全，而且树莓派下用lena.jpg测试opencv的教程很难找到。虽然互联网的共享精神值得肯定，但是不负责任的共享对于急于使用树莓派+opencv的童鞋是极为不负责任的，最近帮学弟在树莓派3上配opencv3.0，本着科学需要负责和专业，希望大家能不再走弯路，毕竟一次编译opencv短则10分钟，长则几小时，加快编译速度对初学者来说也是个相对冷门的技术，本文作如下总结。为没有摄像头的同学提供一个我们500w摄像头，售价30RMB：https://item.taobao.com/item.htm ... p;scene=taobao_shop

本文以树莓派2/3安装opencv3.0附加python2.7为例，介绍完整流程，请一次就执行完这些流程，期间可能有些步骤耗时很长，所以可以拿本书看看，或者用手机看个剧，整体耗时应该在一部电影的时间左右。

首先进入Raspberry Pi系统，确保树莓派连上网络，然后Ctrl + Alt +t打开命令终端（直接点击终端图标可能会卡），如果终端窗口没有出现的话，从顶部任务栏可以找到，点开就好。

”~”  符号树莓派键盘打不出来 用笔记本SSH连上去操作

首先是以下这几条更新命令，每次单独执行：

1.  sudo apt-get update  

2.  sudo apt-get upgrade  

3.  sudo rpi-update  

然后执行安装opencv的构建相关命令：

1.  sudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config  

然后是以下这几条命令安装图片工具包，每次单独执行（网上有很多一起执行的，但是经常出现问题）

1.  sudo apt-get install libjpeg8-dev  

2.  sudo apt-get install libtiff5-dev  

3.  sudo apt-get install libjasper-dev  

4.  sudo apt-get install libpng12-dev  

然后是视频I/O包：

1.  sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev  

下面安装GTK：

1.  sudo apt-get install libgtk2.0-dev  

然后安装优化函数的包：

1.  sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran  

然后执行以下命令下载opencv3.0：

1.  cd   /home/pi  

2.  git clone https://github.com/opencv/opencv.git  

3.  cd opencv

4.  git checkout 3.0.0  

然后安装opencv_contrib：

1.  cd  /home/pi  

2.  git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git  

3.  cd opencv_contrib  

4.  git checkout 3.0.0  

然后安装Python开发包：

1.  sudo apt-get install python2.7-dev  

然后安装pip：file:///C:/Users/cofacc/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image001.png

1.  wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py  

2.  sudo python get-pip.py  

然后安装virtualenv virtualenvwrapper：

1.  sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper  

2.  sudo rm -rf ~/.cache/pip  

下面这个步骤不仅仅是命令了，打开~/.profile文件，我是使用vim打开的：

1.  sudo nano ~/.profile（”~”符号树莓派键盘打不出来 用笔记本SSH连上去）  

打开profile后，在这个文件最后，添加以下内容后保存退出：

1.  # virtualenv and virtualenvwrapper  

2.  export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python2.7  

3.  export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs  

4.  source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh  

然后执行下面这个命令：

1.  source  ~/.profile  

然后创建虚拟工作环境并进入：

1.  sudo  mkvirtualenv LC  

2.  workon LC  

一定要确保进去刚刚创建的虚拟环境了，进入虚拟环境的标志是进去后命令的最前面（绿字前面）都会增加“(LC)”。

下面在虚拟环境中安装numpy：

1.  pip install numpy  

2.  sudo rm -rf ~/.cache/pip/  

3.  pip install numpy  

一定确保在刚刚的虚拟环境下进行以下操作，如果新开了一个命令行窗口，那么就依次执行 source~/.profile 命令和 workon LC 命令进入虚拟环境再执行以下操作。

执行以下命令来设置编译：

1.  cd ~/opencv  

2.  mkdir build  

3.  cd build  

4.  cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \  

5.   -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \  

6.   -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \  

7.   -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \  

8.   -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \  

9.   -D BUILD_EXAMPLES=ON ..  

执行以下命令开始正式编译opencv3.0：

1.  make -j56（这个如果报错就别写-j56了，写-j4，主要是为了强行加快opencv编译速度）我建议直接写成make -j4  

编译完后进行安装：

1.  sudo make install  

安装后进行相关配置：

1.  sudo ldconfig  

整个流程严格走下来就应该已经成功了，可以关掉这个命令行窗口了。

网上很多OpenCV打开摄像头的实例都是基于USB 摄像头的，很少介绍原装CSI摄像头的，我们需要做一下如下修改

打开/etc/下面的modules-load.d/rpi-camera.conf

sudo nano /etc/modules-load.d/ modules.conf

在最后添加一行 bcm2835-v4l2

意思是在系统启动之后加载bcm2835-v4l2这个模块

然后重启，会发现/dev/下面发现video0设备节点，opencv就能正常调用了

××××××××××××××××××××××××下面是测试opencv的流程×××××××××××××××××××××××××××××××

cd opencv/samples/python2/

sudo python video.py

出现视频框  完美结束

接下来 就可以跟我一起学做人脸识别门禁系统 人脸追踪  等等

新新人类

# Example configuration.yaml entry
image_processing:
  - platform: opencv
    name: Front Door Faces
    source:
      - entity_id: camera.front_door
    classifier:
      mom: /path/to/classifier.xml

Milo

原创？

wqqs

高大上啊

3125589

支持！！！！！！！！！

mythsky

保存备用啊

liuyr

好好学习，备用

yanshimi

学习了 ，留着备用

blindlight

这个是干货了，接入过easypr，不过不是用hass

onler

支持！！！！！！！！！