不同平台下载安装搭建OpenCV + Java环境

2022-02-17 本文已影响0人小雨转暴雨

不同平台下载安装搭建OpenCV + Java环境

macos
windows
linux

Windows平台

太简单了，直接去官网 https://opencv.org/releases/ 下载OpenCV 的 windows 版本，安装完，就能找到jar包和dll动态库，然后直接看后面怎么使用吧。

MacOS 平台

系统版本：macOS Big Sur （11.3.1）

时间：2022年2月16日，时间很重要，因为各种库的版本都会更新，有可能在你看到这篇文章的时候，库已经更新了，再使用我的安装方法的话，可能会导致你安装失败，我只能描述我是如何安装的。

安装需要用到的工具

Homebrew

需要使用到Homebrew工具

以下是Homebrew工具的安装

ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

我本地已经安装过了，上面步骤不再重复

在执行后续安装前，可以先使用 brew update brew upgrade 进行了升级之后，再安装后面的依赖库

如果Homebrew安装失败，那就移步百度去找Homebrew怎么安装吧～ ^ __ ^

依赖库

参考，但不是完全照抄，我在安装过程中，也遇到了好多问题

主要针对ffmpeg做了调整，如果默认安装，以我当前时间，安装的这个库版本为5，而我实际安装的最新的OpenCV-4.5.4版本的话，它使用的还是4版本，如果安装错误，会导致安装过程中ffmpeg库找不到某些接口

调整前

brew install gcc git cmake pkg-config ffmpeg libgphoto2 libav libjpeg libpng libtiff libdc1394 ant

调整后

brew install gcc git cmake pkg-config ffmpeg@4 libgphoto2 libav libjpeg libpng libtiff libdc1394 ant zlib

JAVA 环境

我用的是Oracle JDK 1.8u291，怎么安装不赘述了。

➜  lib Java -version
java version "1.8.0_291"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_291-b10)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.291-b10, mixed mode)

OpenCV + Java 依赖环境配置

在依赖库安装之后，使用ant命令，检查ant是否安装成功，如果安装失败，请手动安装，传送门。

➜  lib ant -version
Apache Ant(TM) version 1.10.12 compiled on October 13 2021

环境变量配置

我这里用的是~/.zshrc文件，除此之外，~/.bash_profile、~/.bashrc、/etc/profile 这些文件都可以添加环境变量，不用纠结我为什么在zshrc中添加（启动终端会自动加载的环境变量配置文件）

export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_291.jdk/Contents/Home (改成你的即可，已经配置过忽略)
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH (已经配置过可以忽略)
========================分割线-很重要========================
export JAVA_AWT_INCLUDE_PATH=$JAVA_HOME
export JAVA_AWT_LIBRARY=$JAVA_HOME
export JAVA_INCLUDE_PATH=$JAVA_HOME/indclude
export JAVA_INCLUDE_PATH2=$JAVA_HOME/include/darwin
export JAVA_JVM_LIBRARY=$JAVA_HOME
============================================================

分割线中间内容，就是折磨我一天的配置，我之前一直没有配置，也不知道怎么配置，导致我安装OpenCV之后，一直没有找到生成的Jar包和dylib动态库。所以要特别感谢这位博主给我的启发

配置完了保存，别忘了使用source命令重载配置，并检查是否配置成功

echo $JAVA_INCLUDE_PATH2 // 检查是否配置成功

如果红色字体不配置的话，Cmake之后的结果如下：

...
--   Java:                          
--     ant:                         /usr/local/bin/ant (ver 1.10.12)
--     JNI:                         NO
--     Java wrappers:               NO
--     Java tests:                  NO
...

配置之后，Cmake之后结果如下：

...
--   Java:                          
--     ant:                         /usr/local/bin/ant (ver 1.10.12)
--     JNI:                         /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_291.jdk/Contents/Home/include /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_291.jdk/Contents/Home/include/darwin /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_291.jdk/Contents/Home/include
--     Java wrappers:               YES
--     Java tests:                  YES
...

就是这个差别，会影响最后到底有没有生成Jar包和动态库

安装OpenCV

Homebrew安装

参考

brew edit opencv

In the text editor that will open, change the line -DBUILD_opencv_java=OFF to -DBUILD_opencv_java=ON, and save the file.

修改-DBUILD_opencv_java=OFF 为 -DBUILD_opencv_java=ON

brew install --build-from-source opencv

等待安装结束

查看目录：/usr/local/Cellar/opencv/{version}

不过这个方式我只是把库装好了，没有找到对应的jar

安装完了我没删除，这样不用去配置opencv的环境了，直接就有了。

源码安装

去官网 https://opencv.org/releases/ 下载OpenCV

我下载的是 OpenCV – 4.5.4 版本（4.5.5版本我试过，没成功，为什么选用4.5.4版本是因为我尝试过），下载完成后解压，通过Terminal进入到解压后的目录，并创建build目录

cd Downloads/opencv-4.5.4
mkdir build

执行cmake命令进行安装

cd Downloads/opencv-4.5.4
mkdir build
cd build
cmake -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DWITH_IPP=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX={你的路径}/opencv-4.5.4 ../


如果遇到了（表示你Cmake太多次了）
1.FATAL:In-source builds are not allowed.
You should create separate directory for build files.
解决方法：1）先删除刚才在当前目录下创建的CMakeCache.txt文件和CMakeFIles目录；2）再新建目录，比如build目录，在build目录执行cmake.

... 开始进行配置/编译

注意检查最后：
--   Java:                          
--     ant:                         
--     JNI:                         
--     Java wrappers:               
--     Java tests:    

这后面的值有没有，如果没有说明环境变量没有配置成功

等待片刻后在当前目录下会出现一堆文件，这时使用命令

make -j 8

等待编译完成，然后进行安装，等待结束

make install

遇到报错太正常了

中间遇到了很多报错，其中一个就是ffmpeg库导致的报错，我去翻了百度、谷歌，都没找到很好的办法，后来我就想到了时间，因为库会更新，所以，很有可能是版本不同导致的有些东西找不到，只要环境一样，理论上都可以安装成功，一定要耐心一些。

为了解决ffmpeg的报错，我使用brew search ffmpeg去找别的版本，果然发现了，还有别的版本，抱着试试的态度，安装了ffmpeg@4再次make，结果这个报错就没了，别提多开心了。

后来遇到了找不到zlib包，所以我在优化后的依赖库中加了zlib包。

再后来遇到了xxx_dnn的报错，当时我用的是opencv_4.5.5版本，这个死活没办法，后来我通过homebrew安装了一次opencv，安装成功了，但是没有jar包，但是我好奇的看了一下opencv的版本，发现是4.5.4版本，索性我又去下载了4.5.4版本重新cmake，make，make install一顿操作之后，居然成功安装了。特别开心，但是死活找不到jar包。

为了解决jar包没生成的问题，才找到了上面说的，环境变量的问题。

所以，心态要好，一定别慌。我没有任何人可以问，只能一步一步自己弄。我就是一个搞Java的，由于工作原因要用到OpenCV，没学过C++，C就懂点皮毛，连入门都不算，所以也走了很多很多弯路。

找Jar包和dylib动态库

安装结束后，可以找到安装目录，找到对应的动态链接库以及对应的Jar文件

cd ~/Downloads/opencv-4.5.4/build/bin
能找到 opencv-454.jar 文件

cd ~/Downloads/opencv-4.5.4/build/lib
能找到 libopencv_java454.dylib 文件

至此，OpenCV的安装结束

OpenCV环境变量配置

如果使用了Homebrew完成了OpenCV安装，则忽略这一步
如果直接使用的源码安装，则需要配置环境变量

export OPENCV_HOME={你的目录}
export PATH=$OPENCV_HOME/build/bin:$PATH

别忘了source加载

➜ opencv_version
4.5.4

看到这个环境变量就配置成功了

IDEA + Java 使用OpenCV

必备：opencv-454.jar、libopencv_java454.dylib (在windows环境下，应该为dll文件，在Linux环境下，应该为.so文件)

1. maven项目引入jar包

<dependency>
    <groupId>org.opencv</groupId>
    <artifactId>opencv</artifactId>
    <version>4.5.4</version>
    <scope>system</scope>
    <systemPath>${project.basedir}/lib/opencv-454.jar</systemPath>
</dependency>

2. 编写测试类

public class OpenCVTest {

    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    public static void main(String[] args) {
        Mat imread = Imgcodecs.imread("WechatIMG26763.jpeg");
        System.out.println(imread);
    }
}

点击执行，这个时候会报错，不要管

点开IDEA的运行Configurations，找到OpenCVTest选项，添加VM参数

-Djava.library.path={你的libopencv_java454.dylib所在目录}
例如：/Home/Users/my/Download/opencv_4.5.4/build/lib

再次点击运行：

Mat [ 873*1920*CV_8UC3, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x7fb3524176b0, dataAddr=0x7fb356aaa000 ]

至此，开发环境搭建完成。

3. 关于打包执行问题

参考

主要是需要把我们独立引入的lib下的包打包到jar中

<build>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
      <configuration>
        <includeSystemScope>true</includeSystemScope>
        <fork>true</fork>
      </configuration>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

打包后，所有依赖包都会打包到jar中

4. 建议把Jar包上传至Maven仓库，方便正常打包使用

mvn install:install-file -Dfile={jar地址} -DgroupId=org.opencv -DartifactId=opencv-454-for-mac -Dversion4.5.4 -Dpackaging=jar

Linux 平台

Centos 7 安装必要依赖库

yum install epel-release git gcc gcc-c++ cmake3 qt5-qtbase-devel \
 python python-devel python-pip cmake python-devel numpy \
 python34-numpy gtk2-devel libpng-devel jasper-devel \
 openexr-devel libwebp-devel libjpeg-turbo-devel libtiff-devel \
 libdc1394-devel tbb-devel eigen3-devel gstreamer-plugins-base-devel \
 freeglut-devel mesa-libGL mesa-libGL-devel  boost boost-thread \
 boost-devel libv4l-devel ant -y

环境变量配置

export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_291.jdk/Contents/Home (改成你的即可，已经配置过忽略)
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH (已经配置过可以忽略)
export JAVA_AWT_INCLUDE_PATH=$JAVA_HOME
export JAVA_AWT_LIBRARY=$JAVA_HOME
export JAVA_INCLUDE_PATH=$JAVA_HOME/indclude
export JAVA_INCLUDE_PATH2=$JAVA_HOME/include/darwin
export JAVA_JVM_LIBRARY=$JAVA_HOME

下载源码

去官网 https://opencv.org/releases/ 下载OpenCV

cd Downloads/opencv-4.5.4
 mkdir build

执行cmake命令进行安装

cd Downloads/opencv-4.5.4
mkdir build
cd build
cmake -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DWITH_IPP=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX={你的路径}/opencv-4.5.4 ../

如果遇到了（表示你Cmake太多次了）
1.FATAL:In-source builds are not allowed.
You should create separate directory for build files.
解决方法：1）先删除刚才在当前目录下创建的CMakeCache.txt文件和CMakeFIles目录；2）再新建目录，比如build目录，在build目录执行cmake.

... 开始进行配置/编译

注意检查最后：
-- Java:
-- ant:
-- JNI:
-- Java wrappers:
-- Java tests:

这后面的值有没有，如果没有说明环境变量没有配置成功</pre>

等待片刻后在当前目录下会出现一堆文件，这时使用命令

make -j 8

等待编译完成，然后进行安装，等待结束

make install

代码演示

public class SliderUnlock {
 
  static {
  System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
  }
 
  /**
  * 解析两个图片之间的像素距离百分比
  * @param templateUrl
  * @param imageUrl
  * @return
  */
  public static int offsetDistance(String templateUrl, String imageUrl, int webImageWidth) throws IOException {
  long currentTime = System.currentTimeMillis();
  Mat slideBgMat = backgroundHandle(saveNetImage(imageUrl, currentTime, false));
  Mat slideBlockMat = templateHandle(saveNetImage(templateUrl, currentTime, true));
 
  Mat result = new Mat();
  /*
  * matchTemplate：在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像
  * result：保存匹配的结果矩阵
  * TM_CCOEFF_NORMED标准相关匹配算法
  */
  Imgproc.matchTemplate(slideBgMat, slideBlockMat, result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED);
 
  /*
  反馈匹配结果
  */
  /*Point ml = new Point();
  Core.MinMaxLocResult mmlr = Core.minMaxLoc(result);
  ml = mmlr.maxLoc;
  Imgproc.rectangle(slideBgMat, ml,
  new Point(ml.x + slideBlockMat.cols(), ml.y + slideBlockMat.rows()),
  new Scalar(0, 0, 0, 0));
  new ImageViewer(slideBgMat).imshow();
  System.out.println(slideBgMat.width());*/
  /*
  * minMaxLoc：在给定的结果矩阵中寻找最大和最小值，并给出它们的位置
  * maxLoc最大值
  */
  Point matchLocation = Core.minMaxLoc(result).maxLoc;
  // 返回匹配点的横向距离 / 原图宽度，得到偏移量，把结果再乘以页面上的图片宽度就得到了偏移像素了。
  return (int) Math.round(matchLocation.x * webImageWidth / slideBgMat.width());
  }
 
  /**
  * 匹配滑块处理
  * @param filePath
  * @return
  */
  private static Mat templateHandle(String filePath) {
  Mat slidBlockMat = Imgcodecs.imread(filePath);
  // 删除图片
  new File(filePath).delete();
  // 1。 灰度
  Imgproc.cvtColor(slidBlockMat, slidBlockMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
  // 2\. 去除周围黑边
  for (int row = 0; row < slidBlockMat.height(); row++) {
  for (int col = 0; col < slidBlockMat.width(); col++) {
  if (slidBlockMat.get(row, col)[0] == 0) {
  slidBlockMat.put(row, col, 96);
  }
  }
  }
  // 3\. inRange二值化转黑白图
  Core.inRange(slidBlockMat, Scalar.all(96), Scalar.all(96), slidBlockMat);
  return slidBlockMat;
  }
 
  /**
  * 背景图处理
  * @param filePath
  * @return
  */
  private static Mat backgroundHandle(String filePath) {
  Mat slideBgMat = Imgcodecs.imread(filePath);
  // 删除图片
  new File(filePath).delete();
  // 1\. 灰度化图片
  Imgproc.cvtColor(slideBgMat, slideBgMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
  // 2\. 二值化
  Imgproc.threshold(slideBgMat, slideBgMat, 127, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);
  return slideBgMat;
  }
 
  /**
  * 保存网络上的图片至本地
  * @param url 图片地址
  * @param currentTime 当前时间，作为文件名
  * @param isTemplate 是否是模板， 如果是则会添加template作为结尾
  * @return
  */
  private static String saveNetImage(String url, long currentTime, boolean isTemplate) throws IOException {
  BufferedImage buffer = ImageIO.read(new URL(url));
  String fileName = isTemplate ? currentTime + "_template.png" : currentTime + ".jpeg";
  File file = new File("/tmp/" + fileName);
  String absolutePath = file.getAbsolutePath();
  ImageIO.write(buffer, isTemplate ? "png" : "jpeg", new FileImageOutputStream(file));
  return absolutePath;
  }
 
  /**
  * 读取图片
  * @param filePath
  * @return
  */
  private static Mat readImage(String filePath) {
  return Imgcodecs.imread(filePath, Imgcodecs.IMREAD_UNCHANGED);
  }
 //
 //    public static void main(String[] args) throws IOException {
 ////        Mat imread = Imgcodecs.imread("/Users/wuyujia/Desktop/WechatIMG26763.jpeg");
 ////        System.out.println(imread);
 ////        saveNetImage("https://p9-catpcha.byteimg.com/tos-cn-i-188rlo5p4y/52642779215b43f0aa8b00add6156bcd~tplv-188rlo5p4y-2.jpeg",
 ////                System.currentTimeMillis(), false);
 ////        String path = saveNetImage("https://p9-catpcha.byteimg.com/tos-cn-i-188rlo5p4y/159aa92eae634f6d8221f213b7d2d87e~tplv-188rlo5p4y-1.png",
 ////                System.currentTimeMillis(), true);
 ////        System.out.println(path);
 //        String templateUrl = "https://p9-catpcha.byteimg.com/tos-cn-i-188rlo5p4y/a4b1042da716481cbac0df6a2e98cec3~tplv-188rlo5p4y-1.png";
 //        String imageUrl = "https://p9-catpcha.byteimg.com/tos-cn-i-188rlo5p4y/d9584766ad204220a1c86c7b2085bac5~tplv-188rlo5p4y-2.jpeg";
 //        double x = offsetDistance(templateUrl, imageUrl);
 //        System.out.println(x);
 ////        Mat mat = backgroundHandle(saveNetImage(imageUrl, System.currentTimeMillis(), false));
 ////        new ImageViewer(mat).imshow();
 //    }

 package org.spiderflow.custom.utils.opencv;
 
 import org.opencv.core.Mat;
 
 import javax.swing.*;
 import java.awt.*;
 import java.awt.image.BufferedImage;
 import java.awt.image.DataBufferByte;
 
 /**
  * Created by kofee on 2016/3/28.
  */
 public class ImageViewer {
  private JLabel imageView;
 
  private Mat image;
  private String windowName;
 
  /**
  * 如果使用junit测试时调用该方法，图像会一闪而过，可通过sleep()等方式暂时显示
  *
  * @param
  */
 
  public ImageViewer(Mat image) {
  this.image = image;
  }
 
 
  /**
  * @param image      要显示的mat
  * @param windowName 窗口标题
  */
  public ImageViewer(Mat image, String windowName) {
  this.image = image;
  this.windowName = windowName;
  }
 
  /**
  * 图片显示
  */
  public void imshow() {
  setSystemLookAndFeel();
  Image loadedImage = toBufferedImage(image);
  JFrame frame = createJFrame(windowName, image.width(), image.height());
  imageView.setIcon(new ImageIcon(loadedImage));
  frame.pack();
  frame.setLocationRelativeTo(null);
  frame.setVisible(true);
  frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);// 用户点击窗口关闭
  }
 
  private void setSystemLookAndFeel() {
  try {
  UIManager.setLookAndFeel(UIManager.getSystemLookAndFeelClassName());
  } catch (ClassNotFoundException e) {
  e.printStackTrace();
  } catch (InstantiationException e) {
  e.printStackTrace();
  } catch (IllegalAccessException e) {
  e.printStackTrace();
  } catch (UnsupportedLookAndFeelException e) {
  e.printStackTrace();
  }
  }
 
  private JFrame createJFrame(String windowName, int width, int height) {
  JFrame frame = new JFrame(windowName);
  imageView = new JLabel();
  final JScrollPane imageScrollPane = new JScrollPane(imageView);
  imageScrollPane.setPreferredSize(new Dimension(width, height));
  frame.add(imageScrollPane, BorderLayout.CENTER);
  frame.setDefaultCloseOperation(WindowConstants.EXIT_ON_CLOSE);
  return frame;
  }
 
 
  private Image toBufferedImage(Mat matrix) {
  int type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY;
  if (matrix.channels() > 1) {
  type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR;
  }
  int bufferSize = matrix.channels() * matrix.cols() * matrix.rows();
  byte[] buffer = new byte[bufferSize];
  matrix.get(0, 0, buffer); // 获取所有的像素点
  BufferedImage image = new BufferedImage(matrix.cols(), matrix.rows(), type);
  final byte[] targetPixels = ((DataBufferByte) image.getRaster().getDataBuffer()).getData();
  System.arraycopy(buffer, 0, targetPixels, 0, buffer.length);
  return image;
  }
 }

不同平台下载安装搭建OpenCV + Java环境

不同平台下载安装搭建OpenCV + Java环境

Windows平台

MacOS 平台

安装需要用到的工具

Homebrew

依赖库

JAVA 环境

OpenCV + Java 依赖环境配置

环境变量配置

安装OpenCV

Homebrew安装

源码安装

遇到报错太正常了

找Jar包和dylib动态库

OpenCV环境变量配置

IDEA + Java 使用OpenCV

1. maven项目引入jar包

2. 编写测试类

3. 关于打包执行问题

4. 建议把Jar包上传至Maven仓库，方便正常打包使用

Linux 平台

Centos 7 安装必要依赖库

环境变量配置

下载源码

代码演示

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