In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie OpenCV 3 (C++ und Python) unter Windows installieren.
Wenn Sie OpenCV 4 aus dem Quellcode installieren möchten, schauen Sie sich bitte dieses Tutorial an: OpenCV aus dem Quellcode unter Windows installieren
Wir haben die Windows Power Shell verwendet, um Befehle auszuführen. Alternativ können Sie auch die Eingabeaufforderung verwenden.
Schritt 1: Visual Studio installieren
Laden Sie Visual Studio 2015 Community Edition herunter und installieren Sie es von https://www.visualstudio.com/vs/older-downloads/. Wenn Sie Schwierigkeiten haben, nach Visual Studio 2015 zu suchen, verwenden Sie diesen Link. Wenn Sie kein Konto für Visual Studio Dev Essentials haben, erstellen Sie ein Konto und melden Sie sich an. Starten Sie das Installationsprogramm, wählen Sie „Benutzerdefiniert“ unter „Installationstyp“.
Im nächsten Bildschirm unter Programmiersprachen wählen Sie Visual C++ und Python Tools für Visual Studio. Klicken Sie auf Weiter.
Nun klicken Sie auf Weiter. Es wird einige Zeit dauern, bis die Installation abgeschlossen ist.
Wir haben die Installation von Visual Studio 2015 abgeschlossen.
Hinweis: Da Visual Studio 2017 Dlib nicht kompilieren kann, sind wir auf Visual Studio 2015 zurückgewechselt.
Schritt 2: CMake installieren
Laden Sie CMake v3.10.0 herunter und installieren Sie es von https://cmake.org/download/.
Während der Installation wählen Sie „Add CMake zum Systempfad hinzufügen“
Schritt 3: Installieren Sie Anaconda (eine Python-Distribution)
Laden Sie Anaconda in der 64-Bit-Version von https://www.continuum.io/downloads herunter und installieren Sie es.
Hinweis: Dlib wird mit einem vorgefertigten Binary für Python 3 und nicht für Python 2 ausgeliefert. Die Python-Bindungen von Dlib aus dem Quellcode zu bauen, ist mühsam, da Sie zuerst Boost.Python bauen müssen.
Es wird daher empfohlen, Anaconda 3 zu installieren. Falls Sie die Python-Bindings von OpenCV für Python 2 bauen wollen, können Sie auch Anaconda 2 installieren, aber Sie werden Dlib nicht in Python 2 verwenden können.
Bei der Installation von Anaconda sollten Sie darauf achten, dass Sie beide Optionen aktivieren:
- Anaconda zu meiner PATH-Umgebungsvariablen hinzufügen
- Anaconda als mein Standard-Python registrieren
Schritt 4: Herunterladen und Entpacken von opencv-3.3.1 und opencv_contrib-3.3.1
Gehen Sie zu https://github.com/opencv/opencv/releases und laden Sie opencv-3.3.1 Quellcode zip
Gehen Sie zu https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases und laden Sie opencv_contrib-3.3.1 source code zip
Extrahieren Sie beide zip-Dateien. Obwohl Sie die Ordner opencv und opencv_contrib überall aufbewahren können, schlage ich vor, dass Sie beide im gleichen Verzeichnis aufbewahren sollten. Ich habe diese beiden Ordner im Verzeichnis „Eigene Dateien“ abgelegt.
Hinweis: Von nun an werden wir den Pfad zum opencv-3.3.1-Ordner als OPENCV_PATH bezeichnen. In meinem Fall ist OPENCV_PATH z.B. C:/Benutzer/Vaibhaw Chandel/Dokumente/opencv-3.3.1
Abhängig davon, wo Sie den Ordner opencv-3.3.1 aufbewahrt haben, würde dieser Pfad anders aussehen.
Schritt 5: Visual-Studio-Projekt mit CMake erzeugen
Starten Sie Cmake, schreiben Sie in das Feld „Where is the source code“ den Wert von OPENCV_PATH (das ist der Pfad zum opencv-3.3.1 Ordner) und den Pfad zum Build-Verzeichnis. Wir wählen das Build-Verzeichnis als OPENCV_PATH/build
Nun klicken Sie auf configure.
Sie werden nach der Erlaubnis gefragt, das Build-Verzeichnis zu erstellen. Klicken Sie auf Ja.
Wenn Sie aufgefordert werden, einen Compiler auszuwählen, wählen Sie Visual Studio 14 2015 Win64.
Klicken Sie auf Fertigstellen und lassen Sie im nächsten Fenster die Standardparameter aktiviert.
Klicken Sie auf Fertigstellen. Nun wird CMake in den Systemverzeichnissen suchen und die Makefiles generieren.
Schritt 5.1: Zusätzliche Änderungen an der CMake-Konfiguration
Wir werden einige Änderungen an der von CMake generierten Standardkonfiguration vornehmen. Klicken Sie auf die Bilder, um eine größere Version zu sehen.
- Haken Sie „INSTALL_C_EXAMPLES“ und „INSTALL_PYTHON_EXAMPLES“
- Im Flag „OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH“ geben Sie den Pfad des Modulverzeichnisses in opencv_contrib-3.3.1 an. In unserem Fall haben wir opencv_contrib-3.3.1 im Ordner „Documents“ abgelegt, also lautet der Pfad „C:/Benutzer/Vaibhaw Chandel/Documents/opencv_contrib-3.3.1/modules“
Nun klicken Sie auf „configure“, um diese Änderungen zu übernehmen.
- Unter Windows 10, lässt sich das Modul opencv_saliency nicht bauen. Wir werden es also deaktivieren. Deaktivieren Sie BUILD_opencv_saliency
Nun klicken Sie erneut auf configure, um diese Änderung zu übernehmen.
Schritt 5.2 : Python-Pfade für Python2 und Python3 hinzufügen (optional)
Dieser Abschnitt ist nur für Leute, die OpenCV-Binärdateien sowohl für Python2 als auch für Python 3 erzeugen wollen. Wenn Sie nur ein Python verwenden wollen, entweder 2 oder 3, sollten Sie diesen Abschnitt überspringen.
CMake war nicht in der Lage, Pfade für meine Python3-Dateien zu finden.
So fügte ich manuell Pfade für Python3 hinzu.
Nun klicken Sie wieder auf configure. Nachdem die Konfiguration abgeschlossen ist, suchen Sie opencv_python in der Suchleiste, sowohl BUILD_opencv_python2 als auch BUILD_opencv_python3 werden automatisch überprüft. Jetzt sind wir sicher, dass OpenCV-Binärdateien sowohl für Python2 als auch für Python 3 nach der Kompilierung erzeugt werden.
Schritt 5.3 : Build-Dateien generieren
Wenn CMake die Konfiguration ohne Fehler durchführen konnte, sollte es „Configuring done“ sagen.
Klicken Sie auf generate.
Hinweis: Wenn Sie Änderungen (Häkchen setzen/entfernen oder Pfad ändern) an der von CMake generierten Konfiguration vornehmen, klicken Sie immer auf configure und generate.
Schritt 6: OpenCV kompilieren
Schritt 6.1: opencv im Release-Modus kompilieren
Öffnen Sie die Windows-Eingabeaufforderung (cmd).
Gehen Sie zum Verzeichnis OPENCV_PATH/build und führen Sie diesen Befehl aus
cmake.exe --build . --config Release --target INSTALL
Schritt 6.2 : Kompilieren Sie opencv im Debug-Modus
Öffnen Sie CMake GUI wieder wie in Schritt 5 beschrieben.
- Suchen Sie „python“ im Suchfeld
- Haken Sie INSTALL_PYTHON_EXAMPLES ab, BUILD_opencv_python3 und BUILD_opencv_python2
- Klicken Sie auf configure
- Klicken Sie auf generate
Nun in der Windows-Eingabeaufforderung
Gehen Sie zum OPENCV_PATH/build Verzeichnis und führen Sie diesen Befehl aus
cmake.exe --build . --config Debug --target INSTALL
Nun, da wir OpenCV kompiliert haben, werden wir herausfinden, wie man ein OpenCV-Projekt mit CMake testet.
Schritt 7: Systemumgebungsvariablen aktualisieren
Schritt 7.1 : Umgebungsvariable aktualisieren – PATH
Zunächst fügen wir den Pfad der OpenCV dll-Dateien zu unserem System-PATH hinzu. Drücken Sie die Windows-Super-Taste, suchen Sie nach „Umgebungsvariablen“
Klicken Sie auf Umgebungsvariablen Variablen im Fenster Systemeigenschaften
Unter Systemvariablen, Wählen Sie „Pfad“ und klicken Sie auf „Bearbeiten“
Klicken Sie auf „Neu“ und geben Sie den Pfad „OPENCV_PATH\buvc14\bin“ ein und klicken Sie auf „Ok“. Je nachdem, wo Sie den Ordner opencv-3.3.1 abgelegt haben und welche Version von Visual Studio Sie zum Kompilieren von OpenCV verwendet haben, wird dieser Pfad anders aussehen. In meinem Fall lautet der vollständige Pfad:
C:\Benutzer\Vaibhaw Chandel\Dokumente\opencv-3.3.1\build\install\x64\vc14\bin
Nun klicken Sie auf Ok um zu speichern. Schließen Sie das Fenster Umgebungsvariablen noch nicht. Wir werden die Variable OPENCV_DIR im nächsten Schritt aktualisieren.
Schritt 7.2 : Benutzer-Umgebungsvariable aktualisieren – OPENCV_DIR
Klicken Sie auf Neu in „Benutzer-Variablen“ (obere Hälfte des rechten Fensters). Unter Variablenname schreiben Sie OPENCV_DIR und unter Variablenwert schreiben Sie OPENCV_PATH\build\install.
Wie Sie sehen können, ist in meinem Fall der Variablenwert:
C:\Benutzer\Vaibhaw Chandel\Dokumente\opencv-3.3.1\build\install
Dieses Verzeichnis enthält die Datei „OpenCVConfig.cmake“. Diese wird von CMake verwendet, um die Variablen „OpenCV_LIBS“ und „OpenCV_INCLUDE_DIRS“ zu konfigurieren, um Projektdateien zu erzeugen.
Nun klicken Sie auf ok, um zu speichern und das Fenster mit den Umgebungsvariablen zu schließen.
Hinweis: Wenn Sie ein Eingabeaufforderungs-/Power Shell-Fenster geöffnet haben, bevor diese Werte aktualisiert wurden, müssen Sie ein neues Eingabeaufforderungs-/Power Shell-Fenster schließen und erneut öffnen.
Schritt 8: Testen des C++ Codes
Laden Sie diesen redEyeRemover Code herunter und entpacken Sie ihn in ein Verzeichnis.
Nun öffnen Sie die Windows Power Shell und navigieren Sie zu diesem Verzeichnis.
Erzeugen Sie eine Datei namens CMakeLists.txt und fügen Sie diesen Code in diese Datei ein.
cmake_minimum_required(VERSION 2.8)project( redEyeRemover )find_package( OpenCV REQUIRED )include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )add_executable( removeRedEyes removeRedEyes.cpp )target_link_libraries( removeRedEyes ${OpenCV_LIBS} )
Diese Datei enthält Informationen über die Include- und Bibliothekspfade von opencv.
Nun kompilieren wir removeRedEyes.cpp und führen es aus.
# create build directorymkdir buildcd build# create Visual Studio project files using cmakecmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" ..
Im Screenshot unten können Sie sehen, dass CMake das OpenCV auf meinem Rechner gefunden hat.
Nun werden wir unsere Anwendung bauen.
# build our applicationcmake --build . --config Release# once the build is complete, it will generate exe file in build\Release directory
Da unser C++-Code davon ausgeht, dass sich jpg-Dateien im aktuellen Verzeichnis befinden, werden wir in das Verzeichnis RedEyeRemover wechseln und die removeRedEyes.exe-Datei von dort aus.
cd ...\build\Release\removeRedEyes.exe
Nach dem Ausführen der Anwendung sehen Sie zwei Bildfenster, eines mit roten Augen und eines mit schwarzen Augen.
Schritt 9: Python-Code testen
Schritt 9.1 : Schneller Check
Ein schneller Weg, um zu überprüfen, ob OpenCV für Python korrekt installiert ist oder nicht, ist der Import von cv2 in den Python-Interpreter.
Öffnen Sie die Eingabeaufforderung in Windows, führen Sie den Befehl python aus. Dadurch wird der Python-Interpreter geöffnet. Führen Sie diese beiden Befehle aus
import cv2print(cv2.__version__)
Anaconda kommt mit einem funktionsreichen Python-Interpreter namens IPython. Ich habe diese Befehle in IPython getestet.
Wenn OpenCV für Python korrekt installiert ist, wird der Befehl „import cv2“ keine Fehler anzeigen. Wenn ein Fehler auftritt, bedeutet dies, dass die Installation fehlgeschlagen ist.
Schritt 9.2 : Testen der RedEyeRemover-Anwendung
Öffnen Sie die Windows Power Shell und navigieren Sie zum Verzeichnis, in das Sie RedEyeRemover entpackt haben.zip
Nun führen Sie den Python-Code wie folgt aus:
python .\removeRedEyes.py
Wenn das Programm erfolgreich läuft, werden Sie zwei Bildfenster sehen, eines mit roten Augen, das andere mit schwarzen Augen.