OpenCV iOS开发（一）——安装(转)

OpenCV iOS开发（一）——安装(转)

OpenCV是一个开源跨平台的的计算机视觉和机器学习库，可以用来做图片视频的处理、图形识别、机器学习等应用。本文将介绍OpenCV iOS开发中的Hello World起步。

安装

OpenCV安装的方式有三种：

• 下载源代码编译
• 使用CocoaPods安装
• 使用官方的framework

第一种方式太麻烦，而且我也不熟悉，想要自己编译的可以去github下载编译。

第二种方式很简单，再podfile中加入pod 'OpenCV-iOS', '~> 3.1'，然后运行pod install就行，但是问题Cocoapods上面OpenCV的版本只有3.x的，没有我想要的2.x的，而且我尝试安装了几次，都因为坑爹的网络以失败告终。

第三种方式就是去官网下载，我下载的最新的2.4.13，后续的例子都是使用此版本进行开发，不过使用的时候还是有不少的坑，后面会提到。

使用 OpenCV

首先将下载好的opencv2.framework添加到项目中，并且将OpenCV所需的依赖库添加到项目中。

• libc++.tbd
• AVFoundation.framework
• CoreImage.framework
• CoreGraphics.framework
• QuartzCore.framework
• Accelerate.framework

如果要使用摄像头做视频处理，还需要添加以下两个依赖库：

• CoreVideo.framework
• CoreMedia.framework
• AssetsLibrary.framework

添加完依赖库后我们就正式开始写第一个Hello World了，因为OpenCV是C++写的，所以引入项目中的文件需要使用Object-C++的兼容方式来写，具体的做法就是将需要导入OpenCV头文件的m文件改成mm文件，后续会先使用Object-C++对OpenCV进行封装，然后就可以在Object-C中正常导入了。不熟悉C++语法的可以使用一下链接进行快速学习。

• X分钟速成Y
• 向iOS开发者介绍C++（一）
• 向iOS开发者介绍C++（二）

下面要正式添加代码了，在这个例子中我们可以给摄像头做一个黑白反向的滤镜。
第一步是在我们修改成的mm的文件中导入OpenCV的库。

#import <opencv2/opencv.hpp>
#import <opencv2/highgui/cap_ios.h>

然后添加一个UIImageView作为显示内容，然后使用OpenCV的CvVideoCamera对象来从摄像头中获取图片显示在UIImageView中，代码如下:

@interface ViewController ()<CvVideoCameraDelegate>{UIImageView *cameraView;CvVideoCamera *videoCamera;
}@end@implementation ViewController- (void)viewDidLoad {[super viewDidLoad];cameraView = [[UIImageView alloc] initWithFrame:self.view.frame];[self.view addSubview:cameraView];videoCamera = [[CvVideoCamera alloc] initWithParentView:cameraView];videoCamera.defaultAVCaptureDevicePosition = AVCaptureDevicePositionFront;videoCamera.defaultAVCaptureSessionPreset = AVCaptureSessionPreset640x480;videoCamera.defaultAVCaptureVideoOrientation = AVCaptureVideoOrientationPortrait;videoCamera.defaultFPS = ayscaleMode = NO;videoCamera.delegate = self;
}- (void)viewDidAppear:(BOOL)animated {[super viewDidAppear:animated];[videoCamera start];
}- (void)viewWillDisappear:(BOOL)animated {[super viewWillDisappear:animated];[videoCamera stop];
}#pragma mark -  CvVideoCameraDelegate
- (void)processImage:(cv::Mat&)image {//在这儿我们将要添加图形处理的代码
}

要将一个图片进行黑白反转，需要两个步骤，首先将图片转成灰度图片，然后将黑色和白色进行交换， 详细的代码如下:

- (void)processImage:(cv::Mat&)image {//在这儿我们将要添加图形处理的代码cv::Mat image_copy;//首先将图片由RGBA转成GRAYcv::cvtColor(image, image_copy, cv::COLOR_BGR2GRAY);//反转图片cv::bitwise_not(image_copy, image_copy);//将处理后的图片赋值给image，用来显示cv::cvtColor(image_copy, image, cv::COLOR_GRAY2BGR);
}

其中Mat是矩阵对象，在OpenCV中一张图片信息在C++中使用Mat对象来进行存储，而在C语言中则使用IplImage指针来存储，cvtColor就是就是图片的内容进行指定格式的复制。

加上以上代码后，运行后的视频就会出现下面的效果了。

图片反转效果

可能碰到的问题

以前的版本，比如我以前使用的2.4.11的版本，在导入``opencv2.framework```添加到项目后，运行可能碰到以下错误:

Undefined symbols for architecture x86_64:"_jpeg_free_large", referenced from:_free_pool in opencv2(jmemmgr.o)"_jpeg_free_small", referenced from:_free_pool in opencv2(jmemmgr.o)_self_destruct in opencv2(jmemmgr.o)"_jpeg_get_large", referenced from:_alloc_large in opencv2(jmemmgr.o)_alloc_barray in opencv2(jmemmgr.o)"_jpeg_get_small", referenced from:_jinit_memory_mgr in opencv2(jmemmgr.o)_alloc_small in opencv2(jmemmgr.o)"_jpeg_mem_available", referenced from:_realize_virt_arrays in opencv2(jmemmgr.o)"_jpeg_mem_init", referenced from:_jinit_memory_mgr in opencv2(jmemmgr.o)"_jpeg_mem_term", referenced from:_jinit_memory_mgr in opencv2(jmemmgr.o)_self_destruct in opencv2(jmemmgr.o)"_jpeg_open_backing_store", referenced from:_realize_virt_arrays in opencv2(jmemmgr.o)
ld: symbol(s) not found for architecture x86_64
clang: error: linker command failed with exit code 1 (use -v to see invocation)

经过网上搜索得知是缺少了libjpeg.a依赖库，你可以在网上搜索这个a文件，下载后使用lipo -info libjpeg.a查看是否包含armv6 armv7 armv7s arm64支持。当然也可以直接下载libjpeg-turbo，安装后直接从此路径/opt/libjpeg-turbo/lib/libjpeg.a复制加入到项目中。不过在最新的OpenCV 2.4.13版本已经不会这个错误提示了。

如果运行上面的例子出现出现以下错误:

Undefined symbols for architecture arm64:"_OBJC_CLASS_$_ALAssetsLibrary", referenced from:objc-class-ref in opencv2(cap_ios_video_camera.o)"_CMSampleBufferGetPresentationTimeStamp", referenced from:-[CvVideoCamera captureOutput:didOutputSampleBuffer:fromConnection:] in opencv2(cap_ios_video_camera.o)"_CMTimeMake", referenced from:-[CvVideoCamera createVideoDataOutput] in opencv2(cap_ios_video_camera.o)"_CMSampleBufferGetImageBuffer", referenced from:-[CaptureDelegate captureOutput:didOutputSampleBuffer:fromConnection:] in opencv2(cap_avfoundation.o)-[CvVideoCamera captureOutput:didOutputSampleBuffer:fromConnection:] in opencv2(cap_ios_video_camera.o)
ld: symbol(s) not found for architecture arm64
clang: error: linker command failed with exit code 1 (use -v to see invocation)

这是因为我们使用了摄像头和视频， 需要导入CoreVideo.framework，CoreMedia.framework，AssetsLibrary.framework三个库即不会出错了。

作者：前尘如梦
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來源：简书
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