gcc生成静态库.a和动态库.so和OpenCV3.4.11的安装及使用示例

一、用gcc生成静态库和动态库

函数库分为静态库和动态库。

静态库
在程序编译时会被连接到目标代码中，程序运行是则不需要静态库的存在。
动态库
在程序编译时不会被连接到目标代码中，而是程序运行时载入的。
两者区别：前者是编译连接的，后者是程序运行载入的。

(一)hello实例使用库

1.准备过程

(1). 创建一个目录
(2). hello代码
hello.h

#ifndef HELLO_H#define HELLO_Hvoid hello(const char *name);#endif//HELLO_H

hello.c

#includevoid hello(const char *name){	printf("Hello %s/n",name);}

main.c

#include"hello.h"int main(){	hello("everyone");	return 0;}

(3). gcc编译得到.o文件
gcc -c hello.c

2. 静态库使用

(1)创建静态库
创建静态库的工具：ar
静态库文件命名规范：以lib作为前缀,是.a文件
ar -crv libmyhello.a hello.o

(2)程序中使用静态库
①gcc -o hello main.c -L. -lmyhello

②gcc main.c libmyhello.a -o hello

③先生成main.o gcc -c main.c
生成可执行文件 gcc -o hello main.c libmyhello.a

(3)验证静态库的特点
在删掉静态库的情况下，运行可执行文件，发现程序仍旧正常运行，表明静态库跟程序执行没有联系。同时，也表明静态库是在程序编译的时候被连接到代码中的。

3.动态库的使用

(1). 创建动态库
创建动态库的工具：gcc
动态库文件命名规范：以lib作为前缀,是.so文件

gcc -shared -fPIC -o libmyhello.so hello.o

(2). 在程序中执行动态库
gcc -o hello main.c -L. -lmyhello或gcc main.c libmyhello.so -o hello
再运行可执行文件hello，会出现错误

问题的解决方法：将libmyhello.so复制到目录/usr/lib中。由于运行时，是在/usr/lib中找库文件的。

mv libmyhello.so /usr/lib

4.静态库与动态库比较

gcc编译得到.o文件 gcc -c hello.c
创建静态库 ar -crv libmyhello.a hello.o
创建动态库 gcc -shared -fPIC -o libmyhello.so hello.o
使用库生成可执行文件 gcc -o hello main.c -L. -lmyhello
执行可执行文件 ./hello
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43279579/article/details/109026927

(二)实例使用库

1.代码

sub1.c

float x2x(int a,int b){	float c=0;	c=a+b;	return c;}

sub2.c

float x2y(int a,int b){	float c=0;	c=a/b;	return c;}

sub.h

#ifndef SUB_H#define SUB_Hfloat x2x(int a,int b);float x2y(int a,int b);#endif

main.c

#include#include"sub.h"void main(){	int a,b;	printf("Please input the value of a:");	scanf("%d",&a);	printf("Please input the value of b:");	scanf("%d",&b);	printf("a+b=%.2f/n",x2x(a,b));	printf("a/b=%.2f/n",x2y(a,b));}

gcc -c sub1.c sub2.c

2.静态库

ar crv libsub.a sub1.o sub2.o
gcc -o main main.c libsub.a

3.动态库

gcc -shared -fPIC -o libsub.so sub1.o sub2.o
gcc -o main main.c libsub.so

4.静态库与动态库生成文件比较

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、OpenCV3.4.11的安装及使用示例

（一）、认识 OpenCV

开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。
OpenCV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，OpenCV包括一个统计机器学习库，其中包含:

提升(Boosting)
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OpenCV

1）安装包

①下载 OpenCV 3.4.11 数据包
国内快速下载地址：https://www.bzblog.online/wordpress/index.php/2020/03/09/opencvdownload/
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 opencv-3.4.11.zip 复制到 home 文件夹下，再解压缩。

③使用 cmake 安装 opencv

首先进入解压后的文件夹：opencv-3.4.11

cd opencv-3.4.11

在进入 root 用户，并更新一下。

1| sudo su
2| sudo apt-get update

接着再执行这条命令安装 cmake 。

sudo apt-get install cmake

复制下面这条命令，安装依赖库。

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev libjasper-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 CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/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 install

安装过程中没有报错，即可安装完成。

2）配置环境

修改 opencv.conf 文件，打开后的文件是空的，添加 opencv 库的安装路径：/usr/local/lib

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.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 ldconfig

配置 bash ，修改 bash.bashrc 文件

sudo gedit /etc/bash.bashrc

在文件末尾加入：

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH

保存退出，然后执行如下命令使得配置生效

source /etc/bash.bashrc

更新一下。

sudo updatedb

接下来查看 opencv 的版本信息。

pkg-config --modversion opencv

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 <opencv2/highgui.hpp>#include <opencv2/opencv.hpp>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;i<image->height;i++)		for (int j = 0;j<image->width;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 = cvarrToMat(image);	cv::imwrite("test.png", src);    cvNamedWindow("test",1);  	imshow("test", src);	 cvWaitKey();	 return 0;}

编译文件：
执行以下命令：

g++ test1.cpp -o test1 pkg-config --cflags --libs opencv

在用同文件夹下准备一张图片，文件名为：lena.jpg

输出结果：
执行以下命令：

./test1

可以看到由 lena.jpg 生成了一个 test.png ，呈现的效果不同了。

（四）、使用示例——视频

1）虚拟机获取摄像头权限

在windous下使用快捷键 Win + R ，输入 services.msc ，并回车

找到 VMware USB Arbitration S… 服务，确保启动了。

点击 “ 虚拟机 ” ，然后点击 “ 设置(S)… ”。选择 “ USB控制器 ” ，将 “ USB兼容性 ” 设置为 “ USB 3.1 ” （有些是设置为USB 3.0），并点击确定。

选择 “ 虚拟机 ” ，再选择 “ 可移动设备 ” ，再选择 “Camera” ，最后点击 “ 连接 ” ，再弹出的窗口内点击 “ 确定 ” 。这里不同的版本有不同的方法。具体版本可百度。
虚拟机右下角这个摄像头图标有个小绿点，则连接成功。

2）播放视频

创建一个 test2.cpp 文件。

gedit test2.cpp

将以下代码复制粘贴进去。
test2.cpp:

#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(){	//从摄像头读取视频	VideoCapture capture("man.mp4");	//循环显示每一帧	while(1){		Mat frame;//定义一个Mat变量，用于存储每一帧的图像		capture >> frame;//读取当前帧		if(frame.empty())//播放完毕，退出			break;		imshow("读取视频帧",frame);//显示当前帧		waitKey(30);//掩饰30ms	}	system("pause");	return 0;}

准备一个小视频，我这里准备了 man.mp4 。

编译 test2.cpp 文件。

g++ test2.cpp -o test2 pkg-config --cflags --libs opencv

输出结果。

./test2

3）录制视频

创建一个 test3.cpp 。

gedit test3.cpp

复制粘贴一下代码。
test3.cpp:

/*********************************************************************打开电脑摄像头，空格控制视频录制，ESC退出并保存视频RecordVideo.avi*********************************************************************/#include<iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){	//打开电脑摄像头	VideoCapture cap(0);	if (!cap.isOpened())	{		cout << "error" << endl;		waitKey(0);		return 0;	}	//获得cap的分辨率	int w = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH));	int h = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));	Size videoSize(w, h);	VideoWriter writer("RecordVideo.avi", CV_FOURCC("M", "J", "P", "G"), 25, videoSize);		Mat frame;	int key;//记录键盘按键	char startOrStop = 1;//0  开始录制视频； 1 结束录制视频	char flag = 0;//正在录制标志 0-不在录制； 1-正在录制	while (1)	{		cap >> frame;		key = waitKey(100);		if (key == 32)//按下空格开始录制、暂停录制   可以来回切换		{			startOrStop = 1 - startOrStop;			if (startOrStop == 0)			{				flag = 1;			}		}		if (key == 27)//按下ESC退出整个程序，保存视频文件到磁盘		{			break;		}		if (startOrStop == 0 && flag==1)		{			writer << frame;			cout << "recording" << endl;		}		else if (startOrStop == 1)		{			flag = 0;			cout << "end recording" << endl;					}		imshow("picture", frame);	}	cap.release();	writer.release();	destroyAllWindows();	return 0;}

编译 test3.cpp 文件。
g++ test3.cpp -o test3 pkg-config --cflags --libs opencv

输出结果。

./test3

三、总结

本次作业使我了解了gcc生成静态库和动态库的方法，在做的过程中也遇到了困难，通过网上各位大佬的帮助解决了。同时学会了在ubuntu下安装OpenCV3.4.11，并使用它，学会了读取图片，视频，并且学会了录制视频。对我帮助很大。

四、参考文献：

https://blog.csdn.net/qq_43279579/arti