OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。Opencv在图像处理和计算机视觉方面的应用方面使用得较多，故在此介绍如何在Redhat下配置opencv

Cmake的安装

安装Cmake是为了后续编译opencv源码，并提供依赖环境。可以通过下面的地址获取Cmake安装包http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html。下载完成之后，通过tar命令对压缩包进行解压，进入解压目录后，在解压目录打开终端，在终端中依次执行./bootstrap->make->makeinstall即可完成Cmake的安装。

OpenCv的安装

首先可以到opencv的官网下载opencv，笔者这里选用的opencv版本为opencv2.3.1。下载完成之后，将opencv的安装包解压到/usr/local目录下，然后进入解压之后的目录，执行如下命令：

执行完成之后，依次执行make->makeinstall命令。

接下来进行环境变量的配置。新建文件/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf，并在文件中添加/usr/local/lib。保存之后执行配置sudo ldconfig,这样就可以将我们创建的.conf文件给包含进来。添加环境路径，执行sudo vim/etc/bashrc之后，在文件的末尾添加如下语句：

保存之后执行source /etc/bashrc。接下来我们测试一下opencv是否安装成功。

这里执行的是opencv实例里面的人脸识别，如果执行成功可以看到如图所示的结果：

Eclipse下配置opencv

在Linux环境下虽然可以使用gcc、g++等命令完成对程序的编译，但对于大型程序的调试而言，其使用不是非常方便，而eclipse提供了强大的debug功能，可以帮助我们比较高效地进行程序的开发。

首先需要下载Eclipse for c/c++,可以去eclipse的官网进行下载安装，之后安装jdk,并配置环境变量：执行命令vim /etc/profile,在文件中加入如下语句,具体路径可以根据自己的jdk安装情况进行修改。

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_20

export PATH=$JAVA_HOME/bin/:$PATH

exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt/jar:JAVA_HOME/lib/tool.jar

保存文件后执行source/etc/profile。如果读者和笔者一样安装系统时选择了软件开发工作站的话，那么以上关于eclipse的jdk配置可以省略，因为系统在安装时已经默认配置完成。

接下来在eclipse中配置opencv，新建一个项目，然后点击项目->属性->c/c++build->Settings ->GCCC++ Complier->includes添加opencv所在的头文件目录：

在GCC C++ Linker部分，添加相应的库目录和库，需要添加的库可以通过pkg-config --libsopencv查询。

然后执行如下代码，测试opencv是否配置成功。

#include<cv.h>
#include<highgui.h>
using namespace std;
int main(){
	IplImage *img=cvLoadImage("test.jpg");
	cvNamedWindow("ShowImage");
	cvShowImage("ShowImage",img);
	cvWaitKey();
	return 0;
}