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OpenCV扩展库

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细节请参考 CvxLib帮助文档

简介

OpenCV扩展库最终目标是基于OpenCV提供复杂易用的功能。开扩展的过程中可能会依赖一些其他的库, 但是不能影响opencv本身的可移植性,也不能和opencv本身的版权相冲突。

目前可能会依赖的库有:OpenCV, Gdal, FreeType。

如果扩展库能够达到最终目标,那么所有基于opencv实现的代码应该也可以运行在扩展库之上。 扩展库采用doxygen来处理文档,因此可以直接从代码中提取出完善的帮助文件。为了保持库 在开发中的正确性,扩展库引入了CppUnit来进行单元测试功能,测试的代码在开发中不断完善。

最后,根据扩展库的C++代码,生成对应的Python接口。

扩展库主页

构建扩展库

首先要配置好opencv的开发环境,对于VC6的配置可以参考VC6下安装与配置。 扩展库本身也是在VC6环境下开发(但不并影响移植性),因此推荐使用VC6编译扩展库。

然后下载工程依赖的库文件。 上面地址下载的是windows平台的lib文件,对于其他的平台可能需要自己手工编译CppUnit和 FreeType。

将下载的文件共同解压到一个CvxLib目录,有一下文件:include/lib/python-doc/src/Readme.txt。 然后打开src\CvxLib.dsw工程,选择VC6的“组建->批组建->创建”编译扩展库。组建完成之后, 会在lib目录中生成cvx.lib和cvxd.lib2个文件,分别对应release和debug两个版本。在编译的过程中, 还可以在VC6的消息输出框中看到单元测试的信息(Unit test ...)。

下面就可以编译例子程序了。打开src\example\CvxExample.dsw,然后和上面一样的步骤进行批组建。 在相应的目录会生成可执行程序。

如果需要下载最新的代码的话,可以从SVN代码仓库 下载对应版本的代码。下载的代码对应CvxLib-code.zip文件,对于依赖的库不需要从SVN下载。后续的编译方法和 前面描述的一致。关于SVN的简单使用请参考相关文档。

如果用户的电脑已经安装doxygen的话,还可以运行src\build-doc.bat批处理程序生成帮助文档。 生成的帮助文档在doc\html目录。由于doxygen不支持汉字路径,因此,最好保证CvxLib目录的绝对 路径中没有中文字符和空格字符。

下载

注意: 安装程序可能比较老,而且不会经常更新,只是为了界面比较华丽。

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