在MacOS和iOS系统中使用OpenCV

前言

OpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

最近试着在MacOS和iOS上使用OpenCV，发现网上关于在MacOS和iOS上搭建OpenCV的资料很少。好不容易搜到些资料，却发现由于OpenCV和XCode的版本更新，变得不再有用了。有些问题费了我很多时间，在此总结分享给大家，希望后来人少走些弯路。

可以预见到，随着XCode和OpenCV的版本更新，本文可能不再有效了。

所以特此注明，文本介绍的搭建方法仅针对于 XCode4.5.1 和 OpenCV 2.4.2版本。

（2013-6-22）更新: 我在XCode4.6.2 和 OpenCV 2.4.5版本的时候重新进行了一次环境搭建，以下内容做了相应调整，应该也是有效的。

MacOS系统中使用OpenCV

在Mac OS Lion中安装OpenCV

相信大部分Mac用户都安装了brew或port，如果你没有装，那么首先安装一下brew吧。使用如下命令安装brew:

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ruby -e "$(curl -fsSkL raw.github.com/mxcl/homebrew/go)"

在安装好brew后，只需要一条命令就可以安装OpenCV了：

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brew install opencv

通常情况下这样做就应该会安装成功，但我在公司和家里面的电脑尝试的时候，brew都会报一些错误，我遇到的都是一些小问题，按照brew的提示信息，解决掉相应的问题即可。

安装成功后，你应该可以在“/usr/local/include”目录下找到名为opencv和opencv2的目录，这里面是OpenCV相关的头文件。你也可以在“/usr/local/lib”目录下找到许多以libopencv_开头的.dylib文件，这些是OpenCV的链接库文件。

在Mac OS Mountain Lion中安装OpenCV

按照该教程，先用brew安装cmake.

去OpenCV官网下载Linux/Mac版的源码，将源码解压后，在控制台中切换到源码目录，执行如下操作：

12345678

# make a separate directory for buildingmkdir buildcd buildcmake -G "Unix Makefiles" ..# Now, we can make OpenCV. Type the following in:make -j8sudo make install

上面的命令在执行时要注意，整个源码目录的路径不能带空格。否则编译会报错找不到一些文件。

安装成功后，你应该可以在“/usr/local/include”目录下找到名为opencv和opencv2的目录，这里面是OpenCV相关的头文件。你也可以在“/usr/local/lib”目录下找到许多以libopencv_开头的.dylib文件，这些是OpenCV的链接库文件。

在MacOS系统中使用OpenCV

接着我们可以试着在Xcode工程中使用OpenCV。

新建一个Cocoa Application的工程。工程建好后，选中工程的Target，在Build Settings一样，找到“Header Search Paths”这一个选项，将它的值改为“/usr/local/include”。

同样还需要设置的还有”Lib Search Paths”这一项，将它的值改为”/usr/local/lib/**”, 如下所示：

接着切换到Build Phases这个tab，在“Link Binary With Libraries”中，选项+号，然后将弹出的文件选择对话框目录切换到“/usr/local/lib”目录下，选择你需要使用的OpenCV链接库（通常情况下，你至少会需要core、highgui和imgproc库)，如下图所示（截图中的OpenCV版本号可能和你的有差别，但应该不影响）：

这里有一个技巧，因为 /usr 目录在对话框中默认不是可见的，可以按快捷键 command + shift + G，在弹出的“前往文件夹”对话框中输入 /usr/local/lib ，即可跳转到目标文件夹。如下图所示：

下一步是我自己试出来的，对于Lion操作系统，你需要在Build Settings中，将“C++ Language Dialect”设置成C++11，将“C++ Standard Library”设置成libstdc++ ，如下图所示。个人感觉是由于XCode默认设置的GNU++11、libc++与OpenCV库有一些兼容性问题，我在更改该设置前老是出现编译错误。后续版本在Montain Lion系统中解决了这个问题，不用进行这一步了。

把上面的设置都做好后，就可以在需要的使用OpenCV库的地方，加上opencv的头文件引用即可：

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#import "opencv2/opencv.hpp"

注意，如果你的源文件扩展名是.m的，你还需要改成.mm，这样编译器才知道你将会在该文件混合使用C++语言和Objective-C语言。

OpenCV处理图象需要的格式是cv::Mat类，而MacOS的图象格式默认是NSImage，所以你需要知道如何在cv::Mat与NSImage之前相互转换。如下是一个NSImage的Addition，你肯定会需要它的。该代码来自stackoverflow上的这个贴子。

NSImage+OpenCV.h 文件：

123456789101112131415161718

////  NSImage+OpenCV.h////  Created by TangQiao on 12-10-26.//#import <Foundation/Foundation.h>#import "opencv2/opencv.hpp"@interface NSImage (OpenCV)+(NSImage*)imageWithCVMat:(const cv::Mat&)cvMat;-(id)initWithCVMat:(const cv::Mat&)cvMat;@property(nonatomic, readonly) cv::Mat CVMat;@property(nonatomic, readonly) cv::Mat CVGrayscaleMat;@end

NSImage+OpenCV.mm文件：

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131

////  NSImage+OpenCV.mm////  Created by TangQiao on 12-10-26.//#import "NSImage+OpenCV.h"static void ProviderReleaseDataNOP(void *info, const void *data, size_t size){    return;}@implementation NSImage (OpenCV)-(CGImageRef)CGImage{    CGContextRef bitmapCtx = CGBitmapContextCreate(NULL/*data - pass NULL to let CG allocate the memory*/,                                                   [self size].width,                                                   [self size].height,                                                   8 /*bitsPerComponent*/,                                                   0 /*bytesPerRow - CG will calculate it for you if it's allocating the data.  This might get padded out a bit for better alignment*/,                                                   [[NSColorSpace genericRGBColorSpace] CGColorSpace],                                                   kCGBitmapByteOrder32Host|kCGImageAlphaPremultipliedFirst);    [NSGraphicsContext saveGraphicsState];    [NSGraphicsContext setCurrentContext:[NSGraphicsContext graphicsContextWithGraphicsPort:bitmapCtx flipped:NO]];    [self drawInRect:NSMakeRect(0,0, [self size].width, [self size].height) fromRect:NSZeroRect operation:NSCompositeCopy fraction:1.0];    [NSGraphicsContext restoreGraphicsState];    CGImageRef cgImage = CGBitmapContextCreateImage(bitmapCtx);    CGContextRelease(bitmapCtx);    return cgImage;}-(cv::Mat)CVMat{    CGImageRef imageRef = [self CGImage];    CGColorSpaceRef colorSpace = CGImageGetColorSpace(imageRef);    CGFloat cols = self.size.width;    CGFloat rows = self.size.height;    cv::Mat cvMat(rows, cols, CV_8UC4); // 8 bits per component, 4 channels    CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(cvMat.data,                 // Pointer to backing data                                                    cols,                      // Width of bitmap                                                    rows,                     // Height of bitmap                                                    8,                          // Bits per component                                                    cvMat.step[0],              // Bytes per row                                                    colorSpace,                 // Colorspace                                                    kCGImageAlphaNoneSkipLast |                                                    kCGBitmapByteOrderDefault); // Bitmap info flags    CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(0, 0, cols, rows), imageRef);    CGContextRelease(contextRef);    CGImageRelease(imageRef);    return cvMat;}-(cv::Mat)CVGrayscaleMat{    CGImageRef imageRef = [self CGImage];    CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceGray();    CGFloat cols = self.size.width;    CGFloat rows = self.size.height;    cv::Mat cvMat = cv::Mat(rows, cols, CV_8UC1); // 8 bits per component, 1 channel    CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(cvMat.data,                 // Pointer to backing data                                                    cols,                      // Width of bitmap                                                    rows,                     // Height of bitmap                                                    8,                          // Bits per component                                                    cvMat.step[0],              // Bytes per row                                                    colorSpace,                 // Colorspace                                                    kCGImageAlphaNone |                                                    kCGBitmapByteOrderDefault); // Bitmap info flags    CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(0, 0, cols, rows), imageRef);    CGContextRelease(contextRef);    CGColorSpaceRelease(colorSpace);    CGImageRelease(imageRef);    return cvMat;}+ (NSImage *)imageWithCVMat:(const cv::Mat&)cvMat{    return [[[NSImage alloc] initWithCVMat:cvMat] autorelease];}- (id)initWithCVMat:(const cv::Mat&)cvMat{    NSData *data = [NSData dataWithBytes:cvMat.data length:cvMat.elemSize() * cvMat.total()];    CGColorSpaceRef colorSpace;    if (cvMat.elemSize() == 1)    {        colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceGray();    }    else    {        colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();    }    CGDataProviderRef provider = CGDataProviderCreateWithCFData((CFDataRef)data);    CGImageRef imageRef = CGImageCreate(cvMat.cols,                                     // Width                                        cvMat.rows,                                     // Height                                        8,                                              // Bits per component                                        8 * cvMat.elemSize(),                           // Bits per pixel                                        cvMat.step[0],                                  // Bytes per row                                        colorSpace,                                     // Colorspace                                        kCGImageAlphaNone | kCGBitmapByteOrderDefault,  // Bitmap info flags                                        provider,                                       // CGDataProviderRef                                        NULL,                                           // Decode                                        false,                                          // Should interpolate                                        kCGRenderingIntentDefault);                     // Intent    NSBitmapImageRep *bitmapRep = [[NSBitmapImageRep alloc] initWithCGImage:imageRef];    NSImage *image = [[NSImage alloc] init];    [image addRepresentation:bitmapRep];    CGImageRelease(imageRef);    CGDataProviderRelease(provider);    CGColorSpaceRelease(colorSpace);    return image;}@end

完成以上步骤后，恭喜你，你可以在源代码中自由地调用OpenCV的函数了。

在iOS系统中使用OpenCV

下载或编译opencv2.framework

接下来介绍如何在iOS程序中使用OpenCV。在iOS上使用最新的OpenCV库比较简单，进入opencv的官网，下载build好的名为opencv2.framework即可（下载地址）。

如果你比较喜欢折腾，也可以自行下载opencv的源码，在本地编译opencv2.framework。这里有官方网站的教程，步骤非常简单，不过我照着它的教程尝试了一下失败了。感觉还是XCode编译器与OpenCV代码的兼容性问题，所以就没有继续研究了。

在iOS程序中使用OpenCV

新建一个iOS工程，将opencv2.framework直接拖动到工程中。然后，你需要在Build Settings中，将“C++ Standard Library”设置成libstdc++。

因为opencv中的MIN宏和UIKit的MIN宏有冲突。所以需要在.pch文件中，先定义opencv的头文件，否则会有编译错误。将工程的.pch文件内容修改成如下所示：

12345678910

#import <Availability.h>#ifdef __cplusplus    #import <opencv2/opencv.hpp>#endif#ifdef __OBJC__    #import <UIKit/UIKit.h>    #import <Foundation/Foundation.h>#endif

把上面的设置都做好后，就可以在需要的使用OpenCV库的地方，加上opencv的头文件引用即可：

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#import "opencv2/opencv.hpp"

还是那句话，如果你的源文件扩展名是.m的，你还需要改成.mm，这样编译器才知道你将会在该文件中混合使用C++语言和Objective-C语言。

同样，iOS程序内部通常用UIImage表示图片，而OpenCV处理图象需要的格式是cv::Mat，你会需要下面这个Addition来在cv::Mat和UIImage格式之间相互转换。该代码来自aptogo的开源代码，他的版权信息在源码头文件中。

UIImage+OpenCV.h 文件：

12345678910111213141516171819202122232425

////  UIImage+OpenCV.h//  OpenCVClient////  Created by Robin Summerhill on 02/09/2011.//  Copyright 2011 Aptogo Limited. All rights reserved.////  Permission is given to use this source code file without charge in any//  project, commercial or otherwise, entirely at your risk, with the condition//  that any redistribution (in part or whole) of source code must retain//  this copyright and permission notice. Attribution in compiled projects is//  appreciated but not required.//#import <UIKit/UIKit.h>@interface UIImage (UIImage_OpenCV)+(UIImage *)imageWithCVMat:(const cv::Mat&)cvMat;-(id)initWithCVMat:(const cv::Mat&)cvMat;@property(nonatomic, readonly) cv::Mat CVMat;@property(nonatomic, readonly) cv::Mat CVGrayscaleMat;@end

UIImage+OpenCV.mm 文件：

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117

////  UIImage+OpenCV.mm//  OpenCVClient////  Created by Robin Summerhill on 02/09/2011.//  Copyright 2011 Aptogo Limited. All rights reserved.////  Permission is given to use this source code file without charge in any//  project, commercial or otherwise, entirely at your risk, with the condition//  that any redistribution (in part or whole) of source code must retain//  this copyright and permission notice. Attribution in compiled projects is//  appreciated but not required.//#import "UIImage+OpenCV.h"static void ProviderReleaseDataNOP(void *info, const void *data, size_t size){    // Do not release memory    return;}@implementation UIImage (UIImage_OpenCV)-(cv::Mat)CVMat{    CGColorSpaceRef colorSpace = CGImageGetColorSpace(self.CGImage);    CGFloat cols = self.size.width;    CGFloat rows = self.size.height;    cv::Mat cvMat(rows, cols, CV_8UC4); // 8 bits per component, 4 channels    CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(cvMat.data,                 // Pointer to backing data                                                    cols,                      // Width of bitmap                                                    rows,                     // Height of bitmap                                                    8,                          // Bits per component                                                    cvMat.step[0],              // Bytes per row                                                    colorSpace,                 // Colorspace                                                    kCGImageAlphaNoneSkipLast |                                                    kCGBitmapByteOrderDefault); // Bitmap info flags    CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(0, 0, cols, rows), self.CGImage);    CGContextRelease(contextRef);    return cvMat;}-(cv::Mat)CVGrayscaleMat{    CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceGray();    CGFloat cols = self.size.width;    CGFloat rows = self.size.height;    cv::Mat cvMat = cv::Mat(rows, cols, CV_8UC1); // 8 bits per component, 1 channel    CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(cvMat.data,                 // Pointer to backing data                                                    cols,                      // Width of bitmap                                                    rows,                     // Height of bitmap                                                    8,                          // Bits per component                                                    cvMat.step[0],              // Bytes per row                                                    colorSpace,                 // Colorspace                                                    kCGImageAlphaNone |                                                    kCGBitmapByteOrderDefault); // Bitmap info flags    CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(0, 0, cols, rows), self.CGImage);    CGContextRelease(contextRef);    CGColorSpaceRelease(colorSpace);    return cvMat;}+ (UIImage *)imageWithCVMat:(const cv::Mat&)cvMat{    return [[[UIImage alloc] initWithCVMat:cvMat] autorelease];}- (id)initWithCVMat:(const cv::Mat&)cvMat{    NSData *data = [NSData dataWithBytes:cvMat.data length:cvMat.elemSize() * cvMat.total()];    CGColorSpaceRef colorSpace;    if (cvMat.elemSize() == 1)    {        colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceGray();    }    else    {        colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();    }    CGDataProviderRef provider = CGDataProviderCreateWithCFData((CFDataRef)data);    CGImageRef imageRef = CGImageCreate(cvMat.cols,                                     // Width                                        cvMat.rows,                                     // Height                                        8,                                              // Bits per component                                        8 * cvMat.elemSize(),                           // Bits per pixel                                        cvMat.step[0],                                  // Bytes per row                                        colorSpace,                                     // Colorspace                                        kCGImageAlphaNone | kCGBitmapByteOrderDefault,  // Bitmap info flags                                        provider,                                       // CGDataProviderRef                                        NULL,                                           // Decode                                        false,                                          // Should interpolate                                        kCGRenderingIntentDefault);                     // Intent       self = [self initWithCGImage:imageRef];    CGImageRelease(imageRef);    CGDataProviderRelease(provider);    CGColorSpaceRelease(colorSpace);    return self;}@end

总结

上面2个环境搭建好后，你就可以在MacOS上试验各种图象处理算法，然后很方便地移值到iOS上。

一直觉得，图象和声音是移动设备上的特点和优势。因为移动设备没有了可以快速输入的键盘，屏幕也不大，在移动设备上，声音，图象和视频应该是相比文字更方便让人输入的东西。移动端APP应该利用好这些特点，才能设计出更加体贴的功能。

而且，通常情况下做图象处理都比较好玩，记得以前在学校做了一个在QQ游戏大厅自动下中国象棋的程序，其后台使用了网上下载的一个带命令行接口的象棋AI，然后我的代码主要做的事情就是识别象棋棋盘，然后将棋盘数据传给那个象棋AI，接着获得它返回的策略后，模拟鼠标点击来移动棋子。当时不懂什么图象算法，直接把棋子先截取下来保存，然后识别的时候做完全匹配，非常弱的办法，但是效果非常好，做出来也很好玩。嗯，所以文章最后，我想说的是：have fun!