Linux下使用OpenCV测试的经验分享 (linux opencv 测试)
随着和计算机视觉的快速发展，OpenCV作为一个免费的开源计算机视觉库，已经成为许多计算机视觉工程师和研究人员的更爱。而在使用OpenCV进行图像处理和视觉算法开发的过程中，测试也是不可或缺的一环。本文将分享在Linux下使用OpenCV进行测试的一些经验和技巧。
一、安装OpenCV
需要在Linux系统中安装OpenCV库。可以选择从OpenCV官网下载安装包进行安装，也可以使用包管理器进行安装。以Ubuntu为例，可以使用以下命令安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv-dev
安装完成后，就可以在C/C++中使用OpenCV库了。
二、设置测试环境
在进行测试时，需要设置好测试环境。在Linux下，可以使用一些工具进行测试，如Google Test和Catch。这里以Google Test为例，介绍如何设置测试环境。
1.安装Google Test
可以从Github上下载Google Test的源代码，然后手动编译安装。也可以使用包管理器进行安装。以Ubuntu为例，可以使用以下命令安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install libgtest-dev
安装完成后，在/usr/src/gtest目录下会生成gtest库的源代码。
2.编写测试用例
需要编写测试用例，以确保使用OpenCV的函数能够正确地运行。测试用例使用Google Test的测试框架进行编写。例如，测试OpenCV中的imread函数是否能正常读取图像：
#include
#include
TEST(OpenCVTest, imread) {
cv::Mat img = cv::imread(“test.jpg”);
ASSERT_FALSE(img.empty());
}
3.编译测试用例
在编写完测试用例后，需要将其编译。可以使用CMake进行编译。在工程的根目录下新建一个CMakeLists.txt文件，内容如下：
cmake_minimum_required(VERSION 3.5)
project(test)
set(CMAKE_CXX_FLAGS “${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11”)
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
add_subdirectory(/usr/src/gtest)
include_directories(${gtest_SOURCE_DIR}/include ${gtest_SOURCE_DIR})
add_executable(runTests test.cpp)
target_link_libraries(runTests ${OpenCV_LIBS} gtest gtest_mn pthread)
其中，test.cpp为测试用例的源代码文件。
在命令行中执行以下命令即可编译测试用例：
mkdir build
cd build
cmake ..
make
编译完成后，在build目录下会生成一个可执行文件runTests。
4.运行测试用例
在终端中运行可执行文件runTests即可运行测试用例：
./runTests
如果所有测试用例运行成功，将会输出SUCCESS。
三、测试技巧
测试的目的是为了确保使用OpenCV的函数或算法能够正常运行，并得到正确的结果。以下是一些测试技巧，可以提高测试的效率和准确性。
1.使用随机数据进行测试
在进行图像处理算法的测试时，可以使用随机生成的数据进行测试。这样可以检查算法是否有足够的健壮性，并且可以覆盖更多的测试用例。
2.使用不同尺寸的图像进行测试
当使用OpenCV库进行图像处理时，需要考虑不同尺寸的图像，因此在进行测试时，应该使用各种不同尺寸的图像。这将有助于确保算法在任何情况下都可以正确地运行。
3.使用Python脚本进行测试
Python是一种简单易学的语言，而且OpenCV也支持Python。可以使用Python脚本进行测试，这将大大提高测试效率。
4.测试边界条件
在测试时，需要考虑各种边界条件，以确保算法能够正确地处理各种极端情况。例如，当图像尺寸非常小或非常大时，算法是否能够正常运行。
