Linux下使用OpenCV测试的经验分享 (linux opencv 测试)
随着和计算机视觉的快速发展，OpenCV作为一个免费的开源计算机视觉库，已经成为许多计算机视觉工程师和研究人员的更爱。而在使用OpenCV进行图像处理和视觉算法开发的过程中，测试也是不可或缺的一环。本文将分享在Linux下使用OpenCV进行测试的一些经验和技巧。
一、安装OpenCV
需要在Linux系统中安装OpenCV库。可以选择从OpenCV官网下载安装包进行安装，也可以使用包管理器进行安装。以Ubuntu为例，可以使用以下命令安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv-dev
安装完成后，就可以在C/C++中使用OpenCV库了。
二、设置测试环境
在进行测试时，需要设置好测试环境。在Linux下，可以使用一些工具进行测试，如Google Test和Catch。这里以Google Test为例，介绍如何设置测试环境。
1.安装Google Test
可以从Github上下载Google Test的源代码，然后手动编译安装。也可以使用包管理器进行安装。以Ubuntu为例，可以使用以下命令安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install libgtest-dev
安装完成后，在/usr/src/gtest目录下会生成gtest库的源代码。
2.编写测试用例
需要编写测试用例，以确保使用OpenCV的函数能够正确地运行。测试用例使用Google Test的测试框架进行编写。例如，测试OpenCV中的imread函数是否能正常读取图像：
#include
#include
TEST(OpenCVTest, imread) {
cv::Mat img = cv::imread(“test.jpg”);
ASSERT_FALSE(img.empty());
}
3.编译测试用例
在编写完测试用例后，需要将其编译。可以使用CMake进行编译。在工程的根目录下新建一个CMakeLists.txt文件，内容如下：
cmake_minimum_required(VERSION 3.5)
project(test)
set(CMAKE_CXX_FLAGS “${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11”)
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
add_subdirectory(/usr/src/gtest)
include_directories(${gtest_SOURCE_DIR}/include ${gtest_SOURCE_DIR})
add_executable(runTests test.cpp)
target_link_libraries(runTests ${OpenCV_LIBS} gtest gtest_mn pthread)
其中，test.cpp为测试用例的源代码文件。
在命令行中执行以下命令即可编译测试用例：
mkdir build
cd build
cmake ..
make
编译完成后，在build目录下会生成一个可执行文件runTests。
4.运行测试用例
在终端中运行可执行文件runTests即可运行测试用例：
./runTests
如果所有测试用例运行成功，将会输出SUCCESS。
三、测试技巧
测试的目的是为了确保使用OpenCV的函数或算法能够正常运行，并得到正确的结果。以下是一些测试技巧，可以提高测试的效率和准确性。
1.使用随机数据进行测试
在进行图像处理算法的测试时，可以使用随机生成的数据进行测试。这样可以检查算法是否有足够的健壮性，并且可以覆盖更多的测试用例。
2.使用不同尺寸的图像进行测试
当使用OpenCV库进行图像处理时，需要考虑不同尺寸的图像，因此在进行测试时，应该使用各种不同尺寸的图像。这将有助于确保算法在任何情况下都可以正确地运行。
3.使用Python脚本进行测试
Python是一种简单易学的语言，而且OpenCV也支持Python。可以使用Python脚本进行测试，这将大大提高测试效率。
4.测试边界条件
在测试时，需要考虑各种边界条件，以确保算法能够正确地处理各种极端情况。例如，当图像尺寸非常小或非常大时，算法是否能够正常运行。
相关问题拓展阅读：
如何在linux系统centos下通过Eclipse配置opencv
1、安装依赖包(很重要）
yum install cmake gcc gcc-c++ gtk+-devel gimp-devel gimp-devel-tools gimp-help-browser zlib-devel libtiff-devel libjpeg-devel libpng-devel gstreamer-devel libavc1394-devel libraw1394-devel libdc1394-devel jasper-devel jasper-utils swig python libtool na
如果不安装上述依赖包，到最后调用opencv时会出错，如下：
OpenCV Error: Unspecified error (The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script) in cvNamedWindow,……………….
此时只能将昌颤编译好的opencv删除再重新编译，即将/usr/local/lib和/usr/local/include/中的有关的删除
mv /usr/local/lib/libopencv*
mv -fr /usr/local/include/opencv
mv -fr /usr/local/include/opencv2
然后再重新编译opencv.
2、安装/更新CMake
为什么要安装或者更新cmake呢，下面说明所chǔ问题：
（1）下载
在OpenCV官网
下载所需版本
拷贝到/usr/local/路径之下
（2）tar -xvf OpenCV-2.4.8.tar.bz2 解压
（3）cd OpenCV-2.4.8 进入目录侍迅伍
（老或4）yum install cmake 直接从网上安装cmake
（5） cmake CMakeLists.txt
linux环境下在QT中配置opencv4.2.9
环境变量配置：
这里以我安装的路径（/opt/Qt5.3.1/5.3/gcc_64）为例：
注：export可以新增，修改或删除一个环境禅孝变量
centos 下是/etc/bashrc ubuntu下是~/.bashrc
1. vim /etc/bashrc
在 /etc/bashrc最下面加入：
export QTDIR=/opt/Qt5.3.1/5.3/gcc_64
注：这里新增一个环境变量QTDIR
export PATH=$QTDIR/bin:$PATH
注：修改PATH环境变量，在PATH前面加入QT的bin路径贺销稿斗芹
export LD_LIBRARY_PATH=$QTDIR/lib:$LD_LIBRARY_PATH
注：LD_LIBRARY为动态库查找路径
2. source /etc/bashrc
注：source 命令是重新执行刚修改过的初始化文件，使之立即生效。
能看一下wo 的网名啊吗？能帮忙搞定以的啊
linux系统下qt如何加入opencv下的人脸识别数据库
linux系统下qt加入opencv下的人脸识别槐绝数据库需要从网络上下载。
1、就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要粗余对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作岩明滚量。
2、把数据标记好之后就是opencv的事情。
3、打开摄像头进行人脸检测，就是框出人脸的位置。人脸检测模型是opencv自带的。
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