2）在第一次作业的程序代码基础进行改编，除了x2x函数之外，再扩展写一个x2y函数（功能自定），main函数代码将调用x2x和x2y ；将这3个函数分别写成单独的3个 .c文件，并用gcc分别编译为3个.o 目标文件；将x2x、x2y目标文件用 ar工具生成1个 .a 静态库文件, 然后用 gcc将 main函数的目标文件与此静态库文件进行链接，生成最终的可执行程序，记录文件的大小。

3）将x2x、x2y目标文件用 ar工具生成1个 .so 动态库文件, 然后用 gcc将 main函数的目标文件与此动态库文件进行链接，生成最终的可执行程序，记录文件的大小，并与之前做对比。

二. Gcc不是一个人在战斗。请说明gcc编译工具集中各软件的用途，了解EFF文件格式。学习任务如下：

阅读、理解和学习材料“Linux GCC常用命令.pdf”和“GCC编译器背后的故事.pdf”，如实仿做一遍。?

三. 每一个程序背后都站着一堆优秀的代码库。通过学习opencv图像库编程，了解如何借助第三方库函数完成一个综合程序设计。“学了opencv，妈妈再不担忧你不会图像编程啦！”。

? ? 在Ubuntu16/18系统下练习编译、安装著名的C/C++图像处理开源软件库 Opencv3.x 。安装成功后：

1. 编写一个打开图片进行特效显示的代码 test1.cpp（见opencv编程参考资料）；

? 注意gcc编译命令:? gcc? test1.cpp? -o? test1? `pkg-config --cflags --libs opencv`

? 请解释这条编译命令，它是如何获得opencv头文件、链接lib库文件的路径的？

一、gcc生成动态库和静态库

1：编辑生成例子程序 hello.h、hello.c

（1）、创建一个目录保存文件并编写代码

（2）：代码：

hello.h：

#ifndef HELLO_H
#define HELLO_H
void hello(const char *name);
#endif//HELLO_H

?hell0.c:

#include<stdio.h>
void hello(const char *name)
{
	printf("Hello %s\n",name);
}

?main.c:

#include"hello.h"
int main()
{
	hello("everyone");
	return 0;
}

?2：将 hello.c 编译成.o 文件

无论静态库，还是动态库，都是由.o 文件创建的。因此，我们必须将源程序 hello.c 通过 g cc 先编译成.o 文件。

3：由.o 文件创建静态库并使用

静态库文件名的命名规范是以 lib 为前缀，紧接着跟静态库名，扩展名为.a。在创建和使用静态库时，需要注意这点。创建静态库用 ar 命令。在系统提示符下键入以下命令将创建静态库文件 libmyhello.a。

# ar -crv libmyhello.a hello.o

使用静态库：

gcc main.c libmyhello.a -o hello

还可以：

先生成 main.o： gcc -c main.c 再生成可执行文件： gcc -o hello main.o

删除libmyhello.a（静态库文件）发现公用函数可以连接到了文件hello中了

静态库的特点：

在删掉静态库的情况下，运行可执行文件，发现程序仍旧正常运行，表明静态库跟程序执行没有联系。同时，也表明静态库是在程序编译的时候被连接到代码中的。?

4：由.o文件生成动态库并使用动态库

????????动态库文件名命名规范和静态库文件名命名规范类似，也是在动态库名增加前缀 lib，但其文件扩展名为.so。

gcc -shared -fPIC -o libmyhello.so hello.o （命令中的-o一定不能够被省略)

(或 #gcc main.c libmyhello.so -o hello 不会出错（没有 libmyhello.so 的话，会出错），但是接下./hello来./hello 会提示出错，因为虽然连接时用的是当前目录的动态库，但是运行时，是到 /usr/lib 中找库文件的，将文件 libmyhello.so 复制到目录/usr/lib 中就行了)

使用静态库：

?./hello 会发现错误

?解决方法如下：
是找不到动态库文件 libmyhello.so。程序在运行时，会在/usr/lib 和/lib 等目录中查找需要的动态库文件。若找到，则载入动态库，否则将提示类似上述错误而终止程序运行。我们将文件 libmyhello.so 复制到目录/usr/lib下就可以了

mv libmyhello.so /usr/lib

在运行：?静态库和动态库两者比较：

gcc编译得到.o文件 gcc -c hello.c
创建静态库 ar -crv libmyhello.a hello.o
创建动态库 gcc -shared -fPIC -o libmyhello.so hello.o
使用库生成可执行文件 gcc -o hello main.c -L. -lmyhello
执行可执行文件 ./hello，当静态库和动态库同时存在的时候，程序会优先使用动态库。

二、实例

实例1：

代码：

sub1.c

float x2x(int a,int b)
{
	float c=0;
	c=a+b;
	return c;
}

?sub2.c

float x2y(int a,int b)
{
	float c=0;
	c=a/b;
	return c;
}

?sub.h

#ifndef SUB_H
#define SUB_H
float x2x(int a,int b);
float x2y(int a,int b);
#endif

main.c

#include<stdio.h>
#include"sub.h"
void main()
{
	int a,b;
	printf("Please input the value of a:");
	scanf("%d",&a);
	printf("Please input the value of b:");
	scanf("%d",&b);
	printf("a+b=%.2f\n",x2x(a,b));
	printf("a/b=%.2f\n",x2y(a,b));
}

gcc -c sub1.c sub2.c：

静态库使用：

ar crv libsub.a sub1.o sub2.o（.o不能不写，不然会出错误）

?动态库的使用：

gcc -shared -fPIC -o libsub.so sub1.o sub2.o

gcc -o main main.c libsub.so

出错了是因为在/usr/lib/里找不到该执行文件

在输入：sudo mv libsub.so /usr/lib，在输入./main即可运行该可执行文件

两者比较：

静态库：

?动态库：

?两者比较发现，静态库要比动态库小得多

实例2

代码：

A1.c

#include<stdio.h>
void print1(int arg)
{
	printf("A1 print arg:%d\n",arg);
}

?A2.c

#include<stdio.h>
void print2(char *arg)
{
	printf("A2 printf arg:%s\n",arg);
}

A.h

#ifndef A_H
#define A_H
void print1(int);
void print2(char *);
#endif

test.c

#include<stdio.h>
#include"A.h"
int main()
{
	print1(1);
	print2("test");
	exit(0);
}

如图所示：

?静态库：

ar crv libfile.a A1.o A2.o

?gcc -o test test.c libfile.a

错误解决方式：将test.c中的exit(0)修改为return 0

?动态库：

gcc -shared -fPIC -o libfile.so A1.o A2.o
gcc -o test test.c libfile.so

会出现错误；解决办法是将.so文件移动到/usr/lib之下：sudo mv libfile.so /usr/lib
?

三、opencv的安装和应用

1、安装

下载安装包：OpenCV/opencv_contrib国内快速下载 | 绕云技术笔记

下载好之后将安装包复制在home（即主菜单）下之后在进行解压：

unzip opencv-3.4.11.zip

在使用cmake安装opencv：

首先进入解压后的文件夹：

opencv-3.4.11

再进入 root 用户，并更新一下。

sudo su

sudo apt-get update
?

接着再执行这条命令安装 cmake ：

?sudo apt-get install cmake

复制下面这条命令，安装依赖库：

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev libjasper-dev ?

再创建 build 文件夹：

mkdir build

然后进入我们创建的文件夹：build

cd build?

使用 cmake 编译参数，或者使用第二条默认参数，都可以的。

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
cmake ..

使用 make 创建编译：

仍然是在 build 文件夹下进行。

sudo make

?单线程编译：sudo make ，这会等待比较长的时间，如果你想更快编译完，可以使用命令：sudo make -j4 ，而 -j4 表示使用 4 个线程进行编译。

安装：

?sudo make install

?安装过程中没有报错，即可安装完成。

2、配置环境

修改 opencv.conf 文件，打开后的文件是空的，添加 opencv 库的安装路径：/usr/local/lib

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

保存后会看到之前的警告信息，不用担心，正常情况。

然后更新系统共享链接库

sudo ldconfig?

配置 bash ，修改 bash.bashrc 文件?

sudo gedit /etc/bash.bashrc

在文件末尾加入：?

?PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH

?保存退出，然后执行如下命令使得配置生效

source /etc/bash.bashrc

在更新一下

sudo updatedb

接下来查看 opencv 的版本信息

pkg-config --modversion opencv

?如图，opencv安装完成

三、应用——图片

1：?cd opencv-3.4.1

2：mkdir mytest

选择一张图片直接放到home目录下，并命名为“1.png”

并移动至opencv-3.4.1文件夹中

创建test.cpp

touch test.cpp
sudo gedit ?/test.cpp

在gedit文本编辑器内写入代码：

#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
	CvPoint center;
    double scale = -3; 

	IplImage* image = cvLoadImage("juzizhou.JGP");//切记图片命名要与程序中的命名相同包括大小写
	argc == 2? cvLoadImage(argv[1]) : 0;
	
	cvShowImage("Image", image);
	
	
	if (!image) return -1; 	center = cvPoint(image->width / 2, image->height / 2);
	for (int i = 0;i<image->height;i++)
		for (int j = 0;j<image->width;j++) {
			double dx = (double)(j - center.x) / center.x;
			double dy = (double)(i - center.y) / center.y;
			double weight = exp((dx*dx + dy*dy)*scale);
			uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image, uchar, i, j * 3);
			ptr[0] = cvRound(ptr[0] * weight);
			ptr[1] = cvRound(ptr[1] * weight);
			ptr[2] = cvRound(ptr[2] * weight);
		}

	Mat src;Mat dst;
	src = cvarrToMat(image);
	cv::imwrite("test.png", src);

    cvNamedWindow("test",1);  	imshow("test", src);
	 cvWaitKey();
	 return 0;
}

?修改图片名字并保存退出

编译：g++ /test.cpp -o test `pkg-config --cflags --libs opencv`

解释
编译cpp文件用g++ test.c -o test 编译生成可执行文件
pkg-config:
1、检查库的版本号，避免连接错误版本的库文件
2、获取编译预处理参数，如宏定义、头文件位置
3、获得链接参数，如库及以来的其它库位置，文件名及其它一些连接参数
4、自动加入所以来的其他库位置
而-cflags是用来指定程序再编译时需要的头文件所在目录
-libs是指定程序再链接时所需要的动态链接库的目录
以此来获取opencv的头文件与库文件
?

?输入./test

请解释这条编译命令，它是如何获得opencv头文件、链接lib库文件的路径的？
答：pkg-config --cflags --libs opencv 是向程序提供相应库的路径信息，然后将输出的字符串作为结果给前面的可执行文件

四、视频使用实例

?

使用快捷键 Win + R ，输入 services.msc ，并回车。

找到 VMware USB Arbitration S… 服务，确保启动了。

点击 “ 虚拟机 ” ，然后点击 “ 设置(S)… ”。

选择 “ USB控制器 ” ，将 “ USB兼容性 ” 设置为 “ USB 3.0 ” ，并点击确定。

选择 “ 虚拟机 ” ，再选择 “ 可移动设备 ” ，再选择 “ Realtek?” ，最后点击 “ 连接 ” ，再弹出的窗口内点击 “ 确定 ” 。

?虚拟机右下角这个摄像头图标有个小绿点，则连接成功。

2、播放视频?

创建一个 test2.cpp 文件并编译

gedit test2.cpp

代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
	//从摄像头读取视频
	VideoCapture capture("K.mp4");
	//循环显示每一帧
	while(1){
		Mat frame;//定义一个Mat变量，用于存储每一帧的图像
		capture >> frame;//读取当前帧
		if(frame.empty())//播放完毕，退出
			break;
		imshow("读取视频帧",frame);//显示当前帧
		waitKey(30);//掩饰30ms
	}
	system("pause");
	return 0;
}

代码讲解：

如果语句：VideoCapture capture(0)，后面的参数设置为 0 ，则从摄像头读取视频并循环显示每一帧；如果设置为一个视频的文件名，比如：shiping.mp4 ，则会将视频读取并循环显示每一帧。
while 循环体中的 Mat 数据结构其实是一个点阵，对应图像上的每一个点，点的集合形成了一帧图像，有关 Mat 详解请看：OpenCV中Mat数据结构
语句：waitKey(30) ，中的参数单位是 ms 毫秒，也就是每一帧间隔 30 ms ，该语句时不能删除的，否则会执行错误，无法播放视频或录制视频。
?

然后编译：

g++ test2.cpp -o test2 `pkg-config --cflags --libs opencv`

输出结果：

./test2

如果要求打开你硬盘上一个视频文件来播放，请问以上示例代码第7行代码如何修改？
答：改成VideoCapture capture(“视频名.mp4”);

在示例代码1第9行的while循环中，Mat是一个什么数据结构？为什么一定要加一句waitKey延时代码，删除它行不行？
答：Mat是一个数组；waitkey的作用就是一个延时函数，让界面持续一段时间出现，不然界面出现一下就会消失。

3）示例代码1代码会在while循环中一直运行，你如果试图用鼠标关闭图像显示窗口，会发现始终关不掉。需要用键盘Ctrl+C 强制中断程序，非常不友好。如何改进？
答：可以设置一个标志flag,编写一个if语句插入到while循环中，当flag等于某一个数时，break结束循环。
?