前言
OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS。OpenCvSharp是一个OpenCV的 .Net wrapper，应用最新的OpenCV库开发，使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV，该库采用LGPL发行，对商业应用友好。
1. 项目环境
- 编码环境：Visual Studio Code
- 程序框架：.NET 6.0
目前在Linux上使用C#语言官方提供了Visual Studio Code平台，所以在此处我们演示使用Visual Studio Code进行演示。而代码的运行与配置使用dotnet指令实现。
关于Visual Studio Code以及.NET的安装方式可以参考一下官方教程：
在 Linux 上安装 .NET：由于Linux系统环境类型较多，所以可以根据官方提供的教程并根据自己的系统安装即可；
Visual Studio Code on Linux：大家可以根据自己的环境进行安装。
2. 创建控制台项目
此处使用dotnet指令创建新项目，在Visual Studio Code的终端中输入一下指令：
dotnet new console --framework net6.0 --use-program-main -o test_opencvsharp
如下图所示，在终端中输入以下指令后，会自动创建新的项目以及项目文件夹。
在创建好项目后，我们使用vscode打开，输入以下指令，如下图所示：
test_opencvsharp code .
3. 添加 Nuget Package 程序包
OpenCvSharp4是一个可以跨平台使用的程序包，并且官方也提供了编译好的程序包，用户可以根据自己的平台进行安装。在Linux上，主要需要安装一下两个包，分别是OpenCvSharp4的官方程序包以及OpenCvSharp4的运行依赖包。
dotnet add package OpenCvSharp4 dotnet add package OpenCvSharp4_.runtime.ubuntu.20.04-x64
依次输入指令后输出如下图所示：
安装完上面两个安装包后，项目的配置的文件中会增加下面两个配置。
<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
<PropertyGroup>
<OutputType>Exe</OutputType>
<TargetFramework>net6.0</TargetFramework>
<ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
<Nullable>enable</Nullable>
</PropertyGroup>
<ItemGroup>
<PackageReference Include="OpenCvSharp4" Version="4.9.0.20240103" />
<PackageReference Include="OpenCvSharp4_.runtime.ubuntu.20.04-x64" Version="4.9.0.20240103" />
</ItemGroup>
</Project> 接下来运行dotnet run，检验项目中是否包含所需要的配置文件：OpenCvSharp.dll、runtimes/ubuntu.20.04-x64/native/。打开项目运行生成的文件夹bin/{build_config}/{dotnet_version}/，在本项目中是bin/Debug/net6.0/文件夹，如下图所示：
可以看出，在程序运行后，安装的程序包中所有项目都已经加载到当前项目中，如果出现缺失，就需要找到程序包位置，将该文件复制到指定路径。
5. 安装依赖项目
在上面的测试中，并为使用到安装的OpenCvSharp4，因此运行并未出现其他错误，如果主机电脑之前没有安装使用过OpenCV，所以第一次使用需要配置依赖项目。
首先第一步检查一下缺少什么依赖项，在终端中输入以下指令：
ldd libOpenCvSharpExtern.so
如上图所示，经过ldd检测后，发现存在未安装的依赖，接下爱就是安装相应的依赖项，首先是解决tesseract缺少，在终端输入以下指令：
sudo apt install tesseract-ocr
安装完成后再进行依赖项检测，如下图所示：
可以看出，经过安装后，该依赖项已经可以检测到，接下来就是安装其他依赖项，依次输入以下指令即可：
sudo apt install libdc1394-dev sudo apt install libavcodec-dev sudo apt install libavformat-dev sudo apt install libswscale-dev sudo apt install libopenexr-dev
最后，安装完成后，在进行检测，如下图所示，可以看出，目前已经成功检测到所有依赖项，程序就可以正常使用了。
4. 测试应用
最后我们编写项目代码进行测试，如下面代码所示：
using System;
using OpenCvSharp;
namespace test_opencvsharp
{
internal class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg");
Mat image2=new Mat();
if (image!=null)
{
Console.WriteLine("srcImg is OK!");
}
Console.WriteLine("图像的宽度是：{0}",image.Rows);
Console.WriteLine("图像的高度是：{0}", image.Cols);
Console.WriteLine("图像的通道数是：{0}", image.Channels());
Cv2.ImShow("src", image);
Cv2.CvtColor(image, image2, ColorConversionCodes.RGB2GRAY);//转为灰度图像
Cv2.ImShow("src1", image2);
Cv2.WaitKey(0);
Cv2.DestroyAllWindows();//销毁所有窗口
}
}
}项目代码运行后，最后呈现效果如下图所示：
5. 总结
在本次项目中，我们成功实现了在Linux上使用OpenCvSharp，并成功配置了OpenCvSharp依赖库，实现了在.NET 6.0环境下使用C#语言调用OpenCvSharp库，实现的图片数据的读取以及图像色彩转换，并进行了图像展示。
到此这篇关于在Linux上使用OpenCvSharp的文章就介绍到这了,更多相关Linux使用OpenCvSharp内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本站！
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