概述
一. 学习并掌握可执行程序的编译、组装过程。学习任务如下：
1）阅读、理解和学习材料“用gcc生成静态库和动态库.pdf”和“静态库.a与.so库文件的生成与使用.pdf”，请在Linux系统(Ubuntu)下如实仿做一遍。
2）在第一次作业的程序代码基础进行改编，除了x2x函数之外，再扩展写一个x2y函数（功能自定），main函数代码将调用x2x和x2y ；将这3个函数分别写成单独的3个 .c文件，并用gcc分别编译为3个.o 目标文件；将x2x、x2y目标文件用 ar工具生成1个 .a 静态库文件, 然后用 gcc将 main函数的目标文件与此静态库文件进行链接，生成最终的可执行程序，记录文件的大小。
3）将x2x、x2y目标文件用 ar工具生成1个 .so 动态库文件, 然后用 gcc将 main函数的目标文件与此动态库文件进行链接，生成最终的可执行程序，记录文件的大小，并与之前做对比。
二. Gcc不是一个人在战斗。请说明gcc编译工具集中各软件的用途，了解EFF文件格式。学习任务如下：
阅读、理解和学习材料“Linux GCC常用命令.pdf”和“GCC编译器背后的故事.pdf”，如实仿做一遍。
三. 每一个程序背后都站着一堆优秀的代码库。通过学习opencv图像库编程，了解如何借助第三方库函数完成一个综合程序设计。“学了opencv，妈妈再不担忧你不会图像编程啦！”。
在Ubuntu16/18系统下练习编译、安装著名的C/C++图像处理开源软件库 Opencv3.x 。安装成功后：
- 编写一个打开图片进行特效显示的代码 test1.cpp（见opencv编程参考资料 ）；
注意gcc编译命令: gcc test1.cpp -o test1 pkg-config --cflags --libs opencv
请解释这条编译命令，它是如何获得opencv头文件、链接lib库文件的路径的？
- 练习使用opencv库编写打开摄像头压缩视频的程序。参考示例代码1和示例代码2。并回答：
1）如果要求打开你硬盘上一个视频文件来播放，请问示例代码1第7行代码如何修改？
2）在示例代码1第9行的while循环中，Mat是一个什么数据结构？ 为什么一定要加一句waitKey延时代码，删除它行不行？
3）示例代码1代码会在while循环中一直运行，你如果试图用鼠标关闭图像显示窗口，会发现始终关不掉。需要用键盘Ctrl+C 强制中断程序，非常不友好。如何改进？
实验一
（一）hello实例使用库
1、准备过程
(1). 创建一个目录
(2). hello代码
hello.h
#ifndef HELLO_H
#define HELLO_H
void hello(const char *name);
#endif//HELLO_H
hello.c
#include<stdio.h>
void hello(const char *name)
{
printf("Hello %sn",name);
}
main.c
#include"hello.h"
int main()
{
hello("everyone");
return 0;
}
(3). gcc编译得到.o文件
gcc -c hello.c
2、静态库使用
(1)创建静态库
创建静态库的工具：ar
静态库文件命名规范：以lib作为前缀,是.a文件
(2)程序中使用静态库
①gcc -o hello main.c -L. -lmyhello
②gcc main.c libmyhello.a -o hello
③先生成main.o gcc -c main.c
生成可执行文件 gcc -o hello main.c libmyhello.a
(3)验证静态库的特点
在删掉静态库的情况下，运行可执行文件，发现程序仍旧正常运行，表明静态库跟程序执行没有联系。同时，也表明静态库是在程序编译的时候被连接到代码中的。
3、动态库的使用
(1). 创建动态库
创建动态库的工具：gcc
动态库文件命名规范：以lib作为前缀,是.so文件
(2). 在程序中执行动态库
gcc -o hello main.c -L. -lmyhello或gcc main.c libmyhello.so -o hello
再运行可执行文件hello，会出现错误
问题的解决方法：将libmyhello.so复制到目录/usr/lib中。由于运行时，是在/usr/lib中找库文件的。
4、静态库与动态库比较
gcc编译得到.o文件 gcc -c hello.c
创建静态库 ar -crv libmyhello.a hello.o
创建动态库 gcc -shared -fPIC -o libmyhello.so hello.o
使用库生成可执行文件 gcc -o hello main.c -L. -lmyhello
执行可执行文件 ./hello
在执行可执行文件，会报一个错误，可见当静态库和动态库同时存在的时候，程序会优先使用动态库。
（二）实例1使用库
1.代码
A1.c
#include<stdio.h>
void print1(int arg)
{
printf("A1 print arg:%dn",arg);
}
A2.c
#include<stdio.h>
void print2(char *arg)
{
printf("A2 printf arg:%sn",arg);
}
A.h
#ifndef A_H
#define A_H
void print1(int);
void print2(char *);
#endif
test.c
#include<stdio.h>
#include"A.h"
int main()
{
print1(1);
print2("test");
return(0);
}
操作步骤：
2. 程序中使用静态库
ar crv libfile.a A1.o A2.o
gcc -o test test.c libfile.a
错误解决方式：将test.c中的exit(0)修改为return 0
3. 动态库的使用
gcc -shared -fPIC -o libfile.so A1.o A2.o
gcc -o test test.c libfile.so
（三）实例2使用库
1、代码
sub1.c
float x2x(int a,int b)
{
float c=0;
c=a+b;
return c;
}
sub2.c
float x2y(int a,int b)
{
float c=0;
c=a/b;
return c;
}
sub.h
#ifndef SUB_H
#define SUB_H
float x2x(int a,int b);
float x2y(int a,int b);
#endif
main.c
#include<stdio.h>
#include"sub.h"
void main()
{
int a,b;
printf("Please input the value of a:");
scanf("%d",&a);
printf("Please input the value of b:");
scanf("%d",&b);
printf("a+b=%.2fn",x2x(a,b));
printf("a/b=%.2fn",x2y(a,b));
}
gcc -c sub1.c sub2.c
2、静态库
ar crv libsub.a sub1.o sub2.o
gcc -o main main.c libsub.a
3、动态库
gcc -shared -fPIC libsub.so sub1.o sub2.o
gcc -o main main.c libsub.so
4、静态库与动态库的生成文件的比较
ll
通过比较发现静态库要比动态库要小很多，生成的可执行文件大小也存在较小的差别。
实验二
（一）Linux GCC常用的命令
1.源码
test.c程序：
#include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("Hello World!n");
return 0;
}
2.编译过程
一步到位的编译指令是：gcc test.c -o test
1）预处理
gcc -E test.c -o test.i 或 gcc -E test.c
2）编译
gcc -S test.i -o test.s
3）汇编
gcc -c test.s -o test.o
4）连接
gcc test.o -o test
（二）GCC编译器背后的故事
1.准备工作
1）创建目录
2）源码
Hello.c程序:
#include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("Hello World! n");
return 0;
}
2.编译过程
1）预处理
① 将所有的#define 删除，并且展开所有的宏定义，并且处理所有的条件预编译指令，比如#if #ifdef #elif #else #endif 等。
② 处理#include 预编译指令，将被包含的文件插入到该预编译指令的位置。
③ 删除所有注释“//”和“/* */”。
④ 添加行号和文件标识，以便编译时产生调试用的行号及编译错误警告行号。
⑤ 保留所有的#pragma 编译器指令，后续编译过程需要使用。
gcc -E Hello.c -o Hello.i
2）编译
编译过程是对预处理完的文件进行一系列的词法分析，语法分析，语义分析及优化后生成相应的汇编代码。
gcc -S Hello.i -o Hello.s
3）汇编
汇编过程调用对汇编代码进行处理，生成处理器能识别的指令，保存在后缀为.o的目标文件中。由于每一个汇编语句几乎都对应一条处理器指令，因此，汇编相对于编译过程比较简单，通过调用Binutils中的汇编器 as 根据汇编指令和处理器指令的对照表一一翻译即可。
当程序由多个源代码文件构成时，每个文件都要先完成汇编工作，生成.o 目标 文件后，才能进入下一步的链接工作。注意：目标文件已经是最终程序的某一部分了，但是在链接之前还不能执行。
gcc -c Hello.s -o Hello.o
可直接调用 as 进行汇编：`as -c hello.s -o hello.o`
使用 Binutils 中的 as 将 hello.s 文件汇编生成目标文件，
（hello.o 目标文件为 ELF格式的可重定向文件）
4）链接
① 静态链接是指在编译阶段直接把静态库加入到可执行文件中去，这样可执行文件会比较大。链接器将函数的代码从其所在地（不同的目标文件或静态链接库中）拷贝到最终的可执行程序中。为创建可执行文件，链接器必须要完成的主要任务是：符号解析（把目标文件中符号的定义和引用联系起来）和重定位（把符号定义和内存地址对应起来然后修改所有对符号的引用）。
② 动态链接则是指链接阶段仅仅只加入一些描述信息，而程序执行时再从系统中把相应动态库加载到内存中去。
在 Linux 系统中，gcc 编译链接时的动态库搜索路径的顺序通常为：首先从 gcc命令的参数-L 指定的路径寻找；再从环境变量 LIBRARY_PATH 指定的路径寻址；再从默认路径/lib、/usr/lib、/usr/local/lib 寻找 。
在 Linux 系统中，执行二进制文件时的动态库搜索路径的顺序通常为：首先搜索编译目标代码时指定的动态库搜索路径；再从环境变量LD_LIBRARY_PATH指定的路径寻址；再从配置文件/etc/ld.so.conf中指定的动态库搜索路径；再从默认路径/lib
和/usr/lib寻找 。
在 Linux 系统中，可以用ldd命令查看一个可执行程序依赖的共享库。
/**************/
gcc Hello.c -o Hello //使用动态库进行链接
size Hello //使用 size 查看大小
ldd Hello
/*************/
gcc -static Hello.c -o Hello //使用静态库进行链接
size Hello //使用 size 查看大小
ldd Hello
链接器链接后生成的最终文件为 ELF 格式可执行文件
一个 ELF 可执行文件通常被链接为不同的段，常见的段譬如.text、.data、.rodata、.bss 等段.
3.操作步骤
4.分析 ELF 文件
1）ELF 文件的段
ELF 文件位于 ELF Header 和 Section Header Table 之间。
一个典型的 ELF 文件包含下面几个段：
.text：已编译程序的指令代码段。
.rodata：ro 代表 read only，即只读数据（譬如常数 const）。
.data：已初始化的 C 程序全局变量和静态局部变量。
.bss：未初始化的 C 程序全局变量和静态局部变量。
.debug：调试符号表，调试器用此段的信息帮助调试。
查看其各个 section 的信息:
readelf -S Hello
2）反汇编 ELF
由于 ELF 文件无法被当做普通文本文件打开，如果希望直接查看一个 ELF 文件包
含的指令和数据，需要使用反汇编的方法。
① 反汇编如下：
objdump -D Hello
② 反汇编并将其 C 语言源代码混合显示出来：
gcc -o Hello -g Hello.c //要加上-g选项
objdump -S Hello
实验三
（一）安装 OpenCV
1.安装包
1）下载 OpenCV 3.4.11 数据包
国内快速下载地址：https://www.bzblog.online/wordpress/index.php/2020/03/09/opencvdownload/
2）解压缩包
将 opencv-3.4.11.zip 复制到 home 文件夹下，再提取到此处
进入命令行模式：
unzip opencv-3.4.11.zip
3）使用 cmake 安装 opencv
进入解压后的文件夹：opencv-3.4.11
cd opencv-3.4.11
进入 root 用户，并更新：
sudo su
sudo apt-get update
执行命令安装 cmake：
sudo apt-get install cmake
复制命令，安装依赖库：
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev libjasper-dev
创建 build 文件夹并进入：
mkdir build
cd build
使用 cmake 编译参数：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
4）使用 make 创建编译
在 build 文件夹下进行：
sudo make
编译完成：
5）安装
sudo make install
安装过程中没有报错，即安装完成。、
2.配置环境
修改 opencv.conf 文件，打开后的文件是空的，添加 opencv 库的安装路径：/usr/local/lib
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
执行此命令后打开的可能是一个空白的文件，不用管，只需要在文件末尾添加
/usr/local/lib
保存后会看到警告信息：
更新系统共享链接库：
sudo ldconfig
配置 bash ，修改 bash.bashrc 文件：
sudo gedit /etc/bash.bashrc
在文件末尾加入：
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
保存退出，然后执行命令使得配置生效：
source /etc/bash.bashrc
更新：
sudo updatedb
查看 opencv 的版本信息：
pkg-config --modversion opencv
安装成功。
（二）图片显示
1.编写代码
1）在opencv-3.4.11下新建文件夹mytest
cd opencv-3.4.11
mkdir mytest
创建test.cpp
touch test.cpp
进入编程
sudo gedit /test.cpp
#sudo vim /test.cpp
#根据自己配置编辑器进行编辑
编辑下面代码：
注意补全头文件<opencv2.hightgui.cpp><opencv2/opencv.hpp>;
其中图片路径直接放在home目录下；
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
CvPoint center;
double scale = -3;
IplImage* image = cvLoadImage("lena.jpg");
argc == 2? cvLoadImage(argv[1]) : 0;
cvShowImage("Image", image);
if (!image) return -1; center = cvPoint(image->width / 2, image->height / 2);
for (int i = 0;i<image->height;i++)
for (int j = 0;j<image->width;j++) {
double dx = (double)(j - center.x) / center.x;
double dy = (double)(i - center.y) / center.y;
double weight = exp((dx*dx + dy*dy)*scale);
uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image, uchar, i, j * 3);
ptr[0] = cvRound(ptr[0] * weight);
ptr[1] = cvRound(ptr[1] * weight);
ptr[2] = cvRound(ptr[2] * weight);
}
Mat src;Mat dst;
src = cvarrToMat(image);
cv::imwrite("test.png", src);
cvNamedWindow("test",1); imshow("test", src);
cvWaitKey();
return 0;
}
保存并编译：
gcc test.cpp -o test `pkg-config --cflags --libs opencv`
gcc编译器：gcc +文件名+ -o+输出文件流名称 +` 支持包
运行
./test
编译过程获得opencv头文件、链接lib库文件的路径的方法：
如果编译没有指定路径，头文件就会查看gcc的环境变量和查找系统默认的目录：/usr/include、/usr/local/include，链接lib库gcc的环境变量和查找默认路径：/lib、/usr/lib、/usr/local/lib。
（三）压缩视频
1.虚拟机获取摄像头权限
1）使用快捷键 Win + R ，输入 services.msc ，并回车。
2）找到 VMware USB Arbitration Service，确保启动。
3）点击 “ 虚拟机 ” ，然后点击 “ 设置(S)… ”。
4）选择 “ USB控制器 ” ，将 “ USB兼容性 ” 设置为 “ USB 3.1 ” ，并点击确定。
5）选择 “ 虚拟机 ” ，再选择 “ 可移动设备 ” 。
2.播放视频
1）创建 test2.cpp 文件
gedit test2.cpp
2）test2.cpp源码
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
//从摄像头读取视频
VideoCapture capture("K.mp4");
//循环显示每一帧
while(1){
Mat frame;//定义一个Mat变量，用于存储每一帧的图像
capture >> frame;//读取当前帧
if(frame.empty())//播放完毕，退出
break;
imshow("读取视频帧",frame);//显示当前帧
waitKey(30);//掩饰30ms
}
system("pause");
return 0;
}
准备一个小视频，我这里准备了 一个qq视频
3）编译 test2.cpp 文件。
g++ test2.cpp -o test2 `pkg-config --cflags --libs opencv`
4）输出结果。
./test2
5）问题分析
① 如果要求打开你硬盘上一个视频文件来播放，请问示例代码第7行代码如何修改？
将示例代码第7行代码中的VideoCapture capture(0)修改为VideoCapture capture("/home/opencv-3.4.11/K.mp4")，即：将0改为需要播放的视频名称以及它所存放的路径。
VideoCapture capture(0)，后面的参数设置为 0 ，则表示从摄像头读取视频并循环显示每一帧；如果设置为一个视频的文件名，比如：K.mp4 ，则会将视频读取并循环显示每一帧。
② 在示例代码第9行的while循环中，Mat是一个什么数据结构？ 为什么一定要加一句waitKey延时代码，删除它行不行？
while 循环体中的 Mat 数据结构其实是一个点阵，对应图像上的每一个点，每个图像都是由无数的点构成的，即Mat是一个图像矩阵。
waitKey()函数的参数单位是 ms 毫秒，其功能是不断刷新图像，如果没有这个就无法实现画面的实时显示，即看不到画面的变化。
③ 示例代码会在while循环中一直运行，你如果试图用鼠标关闭图像显示窗口，会发现始终关不掉。需要用键盘Ctrl+C 强制中断程序，非常不友好。如何改进？
增加一个判断语句，来进行关闭。
3.录制视频
1）创建test3.cpp文件
gedit test3.cpp
2）test3.cpp源码
/*********************************************************************
打开电脑摄像头，空格控制视频录制，ESC退出并保存视频RecordVideo.avi
*********************************************************************/
#include<iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
//打开电脑摄像头
VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened())
{
cout << "error" << endl;
waitKey(0);
return 0;
}
//获得cap的分辨率
int w = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH));
int h = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
Size videoSize(w, h);
VideoWriter writer("RecordVideo.avi", CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'), 25, videoSize);
Mat frame;
int key;//记录键盘按键
char startOrStop = 1;//0 开始录制视频； 1 结束录制视频
char flag = 0;//正在录制标志 0-不在录制； 1-正在录制
while (1)
{
cap >> frame;
key = waitKey(100);
if (key == 32)//按下空格开始录制、暂停录制 可以来回切换
{
startOrStop = 1 - startOrStop;
if (startOrStop == 0)
{
flag = 1;
}
}
if (key == 27)//按下ESC退出整个程序，保存视频文件到磁盘
{
break;
}
if (startOrStop == 0 && flag==1)
{
writer << frame;
cout << "recording" << endl;
}
else if (startOrStop == 1)
{
flag = 0;
cout << "end recording" << endl;
}
imshow("picture", frame);
}
cap.release();
writer.release();
destroyAllWindows();
return 0;
}
3）编译 test3.cpp 文件
g++ test3.cpp -o test3 `pkg-config --cflags --libs opencv`
4）输出结果
./test3
当按下ESC按键时，视频采集画面关闭。
三、实验总结
这次作业的内容还是比较多的，有很多个任务要完成，但是通过参考老师发的PDF，还是基本能完成任务，虽然过程中遇到了一些错误，但是通过百度和大佬的博客参考，基本可以正确得出结果。总的来说，还有很长的路要走，也希望更大的进步。
四、参考文献
博客链接
https://cungudafa.blog.csdn.net/article/details/84451066
https://blog.csdn.net/ssj925319/article/details/109231145
https://blog.csdn.net/qq_43279579/article/details/109026927
https://blog.csdn.net/weixin_45919652/article/details/120603261
文件PDF链接
https://download.csdn.net/download/m0_48609250/29657978
https://download.csdn.net/download/m0_48609250/29657828
https://download.csdn.net/download/m0_48609250/29657096
最后
以上就是勤恳月亮为你收集整理的GCC背后的故事&OpenCV相逢何必曾相识实验一（一）hello实例使用库（二）实例1使用库（三）实例2使用库实验二（一）Linux GCC常用的命令1.源码2.编译过程（二）GCC编译器背后的故事1.准备工作2.编译过程3.操作步骤4.分析 ELF 文件实验三（一）安装 OpenCV1.安装包2.配置环境（二）图片显示1.编写代码（三）压缩视频1.虚拟机获取摄像头权限2.播放视频3.录制视频三、实验总结四、参考文献的全部内容，希望文章能够帮你解决GCC背后的故事&OpenCV相逢何必曾相识实验一（一）hello实例使用库（二）实例1使用库（三）实例2使用库实验二（一）Linux GCC常用的命令1.源码2.编译过程（二）GCC编译器背后的故事1.准备工作2.编译过程3.操作步骤4.分析 ELF 文件实验三（一）安装 OpenCV1.安装包2.配置环境（二）图片显示1.编写代码（三）压缩视频1.虚拟机获取摄像头权限2.播放视频3.录制视频三、实验总结四、参考文献所遇到的程序开发问题。
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