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计划要做基于树莓派的视频寻迹，第一步就是让树莓派能够获取摄像头的信息。最为简单的获取usb摄像头信息的办法就是opencv 现成的库。之前有一定的windows下的opencv的开发经验，所以就决定在树莓派上尝试opencv的简单开发。项目本身并不难，主要是让opencv跑起来。

首先给树莓派晒个照：

这个本身连接比较简单，我就连接了电源，HDMI转换器，键盘鼠标（一体），无线网卡，还有一个优盘。

因为没有带HDMI的接口的显示器，所以只能用转接头，买的是淘宝上比较便宜的那种没有外接供电的转接头，并没有出现网上说的烧机器的现象。无线网卡是比较常用的那款，在linux下是免驱的，插上就能用。

交代完了板子再来说下摄像头。我用的是罗技的720P的摄像头，也是免驱的，效果挺好。上一张照片：

接着就是尝试安装opencv了。基本上网上常见的讲安装opencv的方法共有两个，分别是命令行安装：

sudo apt-get update

sudo apt-get install libopencv-dev

但是我尝试在树莓派推荐的系统 Raspbian中安装提示安装包不存在，我又尝试修改了软件源，安装包还是不存在。。。

好吧，还有另一种安装途径：下载源码自己编译。我之间搭arm的开发环境的时候交叉编译过opencv，这种编译不过，这种揪心。但是抱着侥幸心理，我还是试了试，但是当程序只编译3%就报错时，我果断放弃了。

上官网看看有没有其他好的系统可以选，我就找到了ubuntu mate 。因为最近在做深度学习，倒腾了很久的ubuntu，对其有很高的好感度，所以果断的选择了ubuntu。去官网下载了系统，烧录sd卡，开机。

感觉上ubuntu mate比Raspbian稍微多吃一点资源，但是与其优势对比这点缺点可以忽略。

在ubuntu上顺利安装了opencv，但是在写程序编译的时候又有新的问题，就是我写的测试程序就是编译不过。后来在nanopi2的官网wiki上看到了一个opencv的测试程序，编译通过了，程序如下：

#include "opencv2/opencv.hpp"
 
using namespace cv;
 
int main(int, char**)
{
    VideoCapture cap(0); // open the default camera
    if(!cap.isOpened())  // check if we succeeded
        return -1;
 
    Mat edges;
    namedWindow("edges",1);
    for(;;)
    {
        Mat frame;
        cap >> frame; // get a new frame from camera
        cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);
        GaussianBlur(edges, edges, Size(7,7), 1.5, 1.5);
        Canny(edges, edges, 0, 30, 3);
        imshow("edges", edges);
        if(waitKey(30) >= 0) break;
    }
    // the camera will be deinitialized automatically in VideoCapture destructor
    return 0;
}

编译命令为：

g++ test.cpp -o test -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc

最终的效果图如下：

之前opencv编译不过应该是依赖库没有加全。

在opencv 编译不过的情况下，我又找了其他的调用摄像头的方法，找到一个比较好用的，如下：

https://www.cl.cam.ac.uk/projects/raspberrypi/tutorials/robot/image_processing/

这是一个利用python调用摄像头的方法，作者是做机器人的，所以对树莓派的gpio，i2c也多了自己的封装，这里用不到，只装了他的摄像头的库，运行良好，贴图：

具体操作步骤不在细述，可以直接看网页。

至此，摄像头方便的准备已经做好，下期介绍树莓派与小车底盘之间的连接。