mac Xcode 配置 opencv

由于项目需要，想要试用C++的opencv，而不是python的，于是便想在xcode上配置opencv，查找了一番资料，找了几篇靠谱的进行了整理。

 

1.安装Homebrew

这个我电脑本来就

如果没有，网上给了下载方法：

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

2.安装wget

brew install wget

homebrew速度太慢 

这里提供了很好的解决方法：https://www.cnblogs.com/trotl/p/11862796.html

3.安装cmake

brew install cmake

4.安装opencv

现在都会自动安装opencv4，不想安装4的话需要指定一下版本

brew install opencv

5.配置xcode 

这位老哥写得很好（除了配置摄像头权限），就直接复制了：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54845295

C++ 是一门比较麻烦的语言，#include 进来的东西，编译链接的时候要自己配置好路径。当前文件夹下自己写的东西、系统的基础库还好说（因为已经默认了），像 OpenCV 这种下载的就得自己配置了。所以单独出一个部分讲解一下 Xcode 如何配置环境。

首先，新建一个命令行应用（废话 233）。

Xcode 默认推荐使用 swift，虽然我们可以用 swift 再去调用 C++，这里就简单一点，直接勾选 C++ 语言。

点击项目，选择 Build Settings 选项卡，使用搜索框搜索 search，修改 Header Search Paths 和 Library Search Path。这样，Xcode 在编译 C++ 文件时，如果找不到头文件或者库文件就会去我们设置的目录下索引。

强调一下，这里的 Header Search Path 和 OpenCV3 是不同的，OpenCV3 默认的头文件文件夹是 opencv，而 OpenCV4 的是 opencv4。

Header Search Path:
/usr/local/include
/usr/local/include/opencv4

Library Search Path:
/usr/local/lib

点击项目，选择 Build Phases 选项卡，添加库文件。

我们可以使用 Finder 找到 OpenCV 的二进制库文件。首先打开 Finder，按下 Shift + command + G，输入路径 /usr/local/Cellar/opencv/4.0.1/lib（这是 brew 安装 OpenCV 的默认地址，如果版本不一样可以找一下）并跳转（因为默认这些目录是不显示的，只能用这种方法啦）。最后，搜索文件夹下的所有 .dylib 文件，拖入 xcode 的二进制库选项卡～

 

6.配置摄像头权限

如果要运行需要摄像头的程序

还要配置一下，否则会报错

在项目下新建一个文件 Info.plist

里面填入以下内容：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
    <key>NSCameraUsageDescription</key>
    <string>NSCameraUsageDescription</string>
</dict>
</plist>

把该文件同执行文件放在一起（放不放其实我也记不清了，反正需要plist这么一个玩意）

弄好之后，就可以运行代码测试效果了

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

// 视频来源于摄像头
VideoCapture capture(0);
Mat edges;

int main(int argc, const char * argv[]) {
    while (true) {
        Mat frame;
        // 每一帧
        capture >> frame;
        // 转为灰度图
        cvtColor(frame, edges, COLOR_BGR2GRAY);
        blur(edges, edges, Size(7, 7));
        Canny(edges, edges, 0, 30, 3);
        // 边缘检测并显示边缘
        imshow("Read Video", edges);
        // 等待用户输入
        if(waitKey(30) >= 0) break;
    }
    return 0;
}