有時候我們會使用樹莓派和攝像頭去做圖像識別，在樹莓派和LINUX系統中最常用opencv去做圖像識別，這次來介紹下樹莓派安裝opencv和用樹莓派做圖像識別。

一、樹莓派的系統

安裝就不介紹了。直接開機打開樹莓派的命令窗口，安裝openCV的依賴包，步驟有點多。

1.1 更新系統

$ sudo apt-get update$ sudo apt-get upgrade

1.2 安裝編譯openCV源碼的工具

$ sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config

1.3 安裝一些常見格式的圖像處理和視頻處理的包，方便我們能從硬盤上讀取不同格式的圖像和視頻

$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev$ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev

1.4 openCV用于圖像展示的功能需要依模塊

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

接下來還需要安裝python dev

sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev

二、下載 并解壓OpenCV 的資源庫

$ cd ~$?wget?-O?opencv.zip?https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip$ unzip opencv.zip$?wget?-O?opencv_contrib.zip?https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3...?$ unzip opencv_contrib.zip

三、接下來準備python的開發環境

3.1?安裝python包管理器：

$?wget?https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py?$?sudo?python?get-pip.py

3.2 安裝python虛擬環境

$ sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

之后在～/.profile文件最后添加幾行

# virtualenv and virtualenvwrapperexport WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvssource /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

3.3 接下來就是生成一個python虛擬環境用于opencv的開發環境

$ mkvirtualenv cv -p python3

打開一個命令窗口，執行下列命令，確認我們的cv環境已經生成好了

$ source ~/.profile$ workon cv

如果命令窗口前面的文字變成了(cv)則表明我們已成功創建了名為cv的python虛擬環境

3.4 在cv虛擬環境下安裝numpy

(cv) -> ~ $ pip install numpy

接下來的操作都要保持在cv環境中。

四、編譯和安裝openCV

4.1 一定要在cv環境里，接下來用cmake進行編譯opencv

$ cd ~/opencv-3.1.0/$ mkdir build$ cd build$ cmake -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.1.0/modules \ -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

4.2 開始編譯opencv

$ make -j4

編譯過程大概會用好幾個小時，請耐心等候，-j?是使用多少線程進行編譯，在樹莓派上使用的單線程編譯，雖然速度會慢很多，但是不會死機，用-j4會有死機的可能。如果-j后不加數字，則默認不限制線程編譯。

編譯過程如下

4.3 安裝opencv

$ sudo make install$ sudo ldconfig

4.4 python虛擬環境中鏈接到opencv模塊

我們需要將cv2.cpython-34m.so重命名為cv2.so

$ cd /usr/local/lib/python3.4/site-packages/$ sudo mv cv2.cpython-34m.so cv2.so

然后將python虛擬環境中的cv2.so鏈接到上面剛被改名為cv2.so的文件上

$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.4/site-packages/$ ln -s /usr/local/lib/python3.4/site-packages/cv2.so cv2.so

五、測試OpenCV3是否安裝成功

$ source ~/.profile $ workon cv$ python>>> import cv2>>> cv2.__version__'3.1.0'>>>

六、完成OpenCV的開發環境后，就可以跑幾個簡單的圖像識別的DEMO

其DEMO放在/usr/local/share/OpenCV/sample/python目錄下

我們將/usr/local/share/OpenCV/sample/文件拷貝到Downloads/sample/文件夾下

跑幾個DEMO

邊緣檢測算法：(cv)???python?edge.py

模式識別算法：(cv)???python?find_obj.py

運動方向檢測：(cv)???python?lk_track.py

大功告成，opencv是樹莓派進行圖像處理和識別的常用工具，如果配合樹莓派CSI的攝像頭獲取相片并識別處理將會更加有趣，可以做成人臉識別或者人臉追蹤。

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總結

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