[OpenCV] OpenCV 설치와 테스트 프로젝트

OpenCV는 open source Computer Vision Library을 약어로, 이미지/영상 처리 및 딥러닝과 같은 컴퓨터 비전 관련 기능을 제공하는 라이브러리이다. 이번 포스팅에서는 OpenCV를 설치하고 테스트 프로젝트를 실행시켜본다.

1. OpenCV(C++) 설치

최신 버전의 OpenCV를 설치하기 위해서는 많은 패키지들을 미리 설치해야 한다. 터미널을 열어 아래 명령어들을 입력하자.

sudo apt-get install build-essential cmake
sudo apt-get install pkg-config
sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libpng-dev
sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev
sudo apt-get install libv4l-dev v4l-utils
sudo apt-get install libglx-dev
sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
sudo apt-get install libgtk-3-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
sudo apt-get install libgtk3.0-cil-dev
sudo apt-get install mesa-utils libgl1-mesa-dri libgtkgl2.0-dev libgtkglext1-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran libeigen3-dev
sudo apt-get install python3-dev python3-numpy

이후 빌드할 OpenCV 소스코드를 다운받아 압축해제 한다. 나의 경우에는 완전 최신보다는 2023년 12월에 배포된 4.9.0 버전을 설치하였다. 배포 버전은 opencv/release에서 확인할 수 있다.

wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.9.0.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.9.0.zip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip

압축해제한 opencv 폴더 내에 빌드 폴더를 생성해준다.

cd opencv-4.9.0
sudo mkdir bulid
cd bulid

cmake 명령어를 통해 Makefile을 생성한다. 나의 경우에는 권한 에러로 인해 sudo명령어를 사용하였고, libssl.so.1.1 에러로 라이브러리 경로를 직접 설정하였다.

sudo LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_TBB=OFF \
-D WITH_IPP=OFF \
-D WITH_1394=OFF \
-D BUILD_WITH_DEBUG_INFO=OFF \
-D BUILD_DOCS=OFF \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF \
-D BUILD_PACKAGE=OFF \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
-D WITH_QT=OFF \
-D WITH_GTK=ON \
-D WITH_OPENGL=OFF \
-D BUILD_opencv_python3=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.9.0/modules \
-D WITH_V4L=ON \
-D WITH_FFMPEG=ON \
-D WITH_XINE=ON \
-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
-D OPENCV_SKIP_PYTHON_LOADER=ON \
-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
-D WITH_JAVA=OFF ../

또한 make 시에 발생한 JAVA 에러와 OpenGL에러를 해결하기 위해 -D WITH_OPENGL=OFF \와 -D WITH_JAVA=OFF를 옵션으로 설정하였다.

그리고 make 실행에 권한 에러를 해결하기 위해 일부 폴더의 권한 설정을 수정하였다.

sudo chown -R USER:USER [경로]/opencv/opencv-4.9.0
sudo chmod -R 777 [경로]/opencv

https://sanghyunpark01.github.io/ubuntu/tips/Ubuntu_opencv/ 참고

이후 make로 빌드한다. 나의 경우에는 -j${nproc} 옵션 사용시에 노트북이 멈추는 현상이 발생하여 옵션 없이 빌드하였다.

make

빌드가 완료되면 설치를 진행한다.

sudo make install

설치가 완료되면 아래 명령어를 통해 /usr/local/lib가 포함되어 있는지 확인한다.

cat /etc/ld.so.conf.d/*

이후 설치를 마무리하기 위해 아래 명령어를 입력한다.

sudo ldconfig

마지막으로 잘 설치되었는지 opencv 버전을 출력해 확인한다.

pkg-config --modversion opencv4

2. OpenCV 테스트

OpenCV 작동을 확인하기 위해서 간단한 edge detection 프로젝트를 실행해본다. 먼저 프로젝트 폴더를 만들어주고 아래에 CMakeLists.txt 파일과 main.cpp 파일을 생성한다.

CMakeLists.txt 파일은 아래와 같이 간단하게 openCV 경로와 링크, 빌드할 소스파일을 정의해준다.

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(OpenCVTest)

# OpenCV 경로 설정
find_package(OpenCV REQUIRED)

# 빌드할 실행파일 이름과 소스 파일 목록 설정
add_executable(edge_detection main.cpp)

# OpenCV 라이브러리 링크
target_link_libraries(edge_detection PRIVATE ${OpenCV_LIBS})

# C++ 표준 설정 (C++11 이상 권장)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

그리고 main.cpp 파일은 웹캠을 열어서 웹캠의 영상에 엣지를 추출하도록 하며, q가 입력되면 종료되도록 코드를 작성한다.

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 웹캠 열기
    cv::VideoCapture cap(0); // 기본 웹캠
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cout << "웹캠 열기 실패" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame, gray, edges;
    while (true) {
        cap >> frame; // 웹캠에서 프레임 받아오기
        if (frame.empty()) {
            std::cout << "웹캠에서 프레임 받아오기 실패" << std::endl;
            break;
        }

        // 프레임을 그레이스케일로 변환
        cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

        // 엣지 추출 (Canny Edge Detection)
        cv::Canny(gray, edges, 100, 200);

        // 엣지 이미지를 화면에 표시
        cv::imshow("Edge Detection", edges);

        // 'q'를 눌러서 종료
        if (cv::waitKey(1) == 'q') {
            break;
        }
    }

    cap.release();
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

그리고 .vscode 폴더 아래, tasks.json 파일을 생성한다.

{
    "tasks": [
        {
            "type": "shell",
            "label": "CMake: build",
            "command": "cmake --build ${workspaceFolder}/build",
            "args": [
                "-fdiagnostics-color=always",
                "-g",
                "${file}",
                "-o",
                "${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}"
            ],
            "options": {
                "cwd": "${fileDirname}"
            },
            "problemMatcher": [
                "$gcc"
            ],
            "group": {
                "kind": "build",
                "isDefault": true
            },
            "detail": "Task generated by Debugger."
        }
    ],
    "version": "2.0.0"
}

마지막으로 opencv의 경로를 연결하기 위해, settings.json 파일을 열고 아래의 코드를 추가해준다.

{
    "C_Cpp.default.configurationProvider": "ms-vscode.cmake-tools",
    "C_Cpp.default.includePath": [
        "/usr/include/opencv4",  // OpenCV 헤더 파일 경로
        "/usr/local/include/opencv4",  // 다른 OpenCV 경로 (만약 있으면)
    ]
}

그리고 터미널을 열어, 아래 명령어를 순서대로 수행하여 build 폴더 아래 생성된 edge_detection을 실행한다.

mkdir bulid
cd build
cmake ..
make
./edge_detection

참고

Sanghyun님의 Ubuntu에 OpenCV 설치하기