参考：
多个opencv版本配置：https://immortalqx.github.io/2021/07/06/opencv-notes-0/
多个opencv版本配置与调用：https://blog.csdn.net/BeeGreen/article/details/104397348
查阅显卡计算能力对应表：https://blog.csdn.net/qq_42683011/article/details/113825841

配置OpenCV

Ubuntu18.04配置OpenCV及多版本OpenCV共存。
以配置opencv4.2.0和opencv4.5.5为例，其他版本也适用。

一、安装OpenCV的依赖包

一步一步安装下面所有的依赖包，如果下面的安装报错，根据报错的具体信息上网查找相关资料即可解决。

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

二、下载需要的OpenCV版本和文件放置

所有OpenCV的发布版本都可以在下面这个网址找到，根据自己的需要下载即可。
https://github.com/opencv/opencv/releases
我们需要安装的是 opencv-4.2.0 以及它的扩展模块 opencv_contrib-4.2.0，因此我们可以在下面的网址中下载，这里我下载的都是zip包：
opencv-4.2.0
opencv_contrib-4.2.0

先创建一个OpenCV的总文件夹，用来存放不同版本的opencv源码。这里在里面先创建一个OpenCV-4.2.0文件夹用来存放4.2.0版本的源代码，然后在里面进行编译。
比如我这里在home目录下创建一个OpenCV文件夹：

mkdir OpenCV
cd OpenCV
mkdir OpenCV-4.2.0

然后将刚刚下载的那两个opencv的文件解压缩后，放到创建的OpenCV-4.2.0文件夹中。

三、使用cmake构建库

先进入解压后的 opencv-4.2.0 文件夹，并且创建一个build文件，之后再进入build文件夹下进行 cmake：

cd opencv-4.2.0
mkdir build
cd build

开始 cmake，cmake是为了链接后面make要用到的相关库及其定义编译什么版本的opencv，比如cpu版本或者gpu（cuda）版本，比如opencv中的dnn网络就需要用到gpu版本的opencv。正常情况下我们编译cpu版本的即可，而且gpu版本的编译可能会碰到许多cuda链接的错误。需要根据你的实际情况，对下面的指令参数进行修改：

选择编译cpu版本的opencv（推荐）：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv_4.2.0 -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/wsy/OpenCV/OpenCV-4.2.0/opencv_contrib-4.2.0/modules -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=True ..

或者选择编译gpu版本的opencv：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv_4.2.0 CUDA_ARCH_BIN='7.5' -D WITH_CUDA=ON -D WITH_QT=ON -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/wsy/OpenCV/OpenCV-4.2.0/opencv_contrib-4.2.0/modules -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

注意事项：

OpenCV 4.2.0支持使用CUDA对DNN模块进行加速计算，所以这里配置CUDA；在此之前需要自行配置好NVIDIA显卡的驱动与CUDA。
其中CUDA_ARCH_BIN=‘7.5’ 指的是显卡的计算能力。可以参考：NVIDA CUDA显卡计算能力对应表：https://blog.csdn.net/qq_42683011/article/details/113825841
CMAKE_INSTALL_PREFIX 是opencv的安装地址默认安装在 /usr/local/opencv_4.2.0
CMAKE_BUILD_TYPE 是opencv安装的版本，Release和Debug两种可选，默认安装Release
OPENCV_ENABLE_NONFREE 是否使用部分被申请了专利的算方法这里选True的话就可以使用了
OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG 强烈建议开启这个设置为ON，因为opencv4默认不生成.pc文件，所以加上这句用于生成opencv4.pc文件，支持pkg-config功能。opencv4版本及以上这里用ON

上面这种格式的指令在笔者的电脑上构建opencv-4.2.0、opencv-3.4.6都没有发现问题，应该对于opencv3和opencv4都能够构建成功。

但是在构建opencv2，比如opencv-2.4.9时，建议参考下面的指令进行构建：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv_2.4.9 \-D WITH_CUDA=OFF \-D WITH_OPENGL=OFF \-D WITH_OPENCL=OFF \-D BUILD_JPEG=OFF \-D BUILD_PNG=OFF \-D BUILD_JASPER=OFF \-DBUILD_OPENEXR=OFF \-D BUILD_TIFF=OFF \-D BUILD_ZLIB=OFF \-D WITH_FFMPEG=OFF \-D CMAKE_CXX_FLAGS="-std=c++11" \-D CMAKE_CXX_COMPILER=/usr/bin/g++-4.8 \-D CMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc-4.8 \..

四、使用make编译库

建议在make之前先查看CPU的核心数：

nproc

你可以根据你的核心数来调整make指令的参数，比如我的CPU核心数为16，则可以执行：（建议不用堆满）
（此处也是在那个build文件夹下进行的）

make -j15

在编译结束之后，执行：
（此处也是在那个build文件夹下进行的）

sudo make install

五、添加到系统环境变量

修改~/.bashrc或者~/.zshrc（用哪个终端就改哪个）：

sudo gedit ~/.bashrc

加入如下的内容：

#OpenCV_4.2.0
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv_4.2.0/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv_4.2.0/lib

加入上述内容后进行 source.

source ~/.bashrc

六、验证配置结果

任意目录创建一个test.cpp文件，写入如下内容：

#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv;
using namespace std;int main( int argc, char** argv )
{cout << "OpenCV version : " << CV_VERSION << endl;cout << "Major version : " << CV_MAJOR_VERSION << endl;cout << "Minor version : " << CV_MINOR_VERSION << endl;cout << "Subminor version : " << CV_SUBMINOR_VERSION << endl;
}

使用命令行在其文件夹下执行

# 编译test.cpp程序，并生成可执行文件
g++ -std=c++11 test.cpp `pkg-config --libs --cflags opencv4` -o result# 执行可执行文件
./result

如果输出以下内容，即表明配置成功

OpenCV version : 4.2.0
Major version : 4
Minor version : 2
Subminor version : 0

到这里我们已经成功配置好了一个 opencv4.2.0，已经可以使用了。

七、多个OpenCV版本共存

在开发不同工程时可能会需要不同版本的OpenCV，因此在电脑上安装多个版本的OpenCV很有必要。成功的关键是安装到不同的路径，并在CMakeLists.txt中找到需要的版本。

在CMakeLists.txt中可设置手动寻找OpenCV的指定路径，如下：

set(OpenCV_DIR /usr/local/opencv_4.2.0/lib/cmake/opencv4)
find_package(OpenCV 4 REQUIRED)

其中，设置在 set(OpenCV_DIR /usr/local/opencv_4.2.0/lib/cmake/opencv4) 的目的主要是：设置opencv路径的时候，找有OpenCVConfig.cmake文件的文件夹，在我的安装目录下，OpenCVConfig.cmake文件在上述的路径中找到了，因此添加这个路径。

如果不进行手动寻找OpenCV的指定路径的话，而只是自动寻找系统路径下配置的OpenCV的话，只需如下指令：
第一个表示自动寻找系统库里版本4以上的，第二个表示找系统库里的最低版本。

find_package(OpenCV 4 REQUIRED)
或者
find_package(OpenCV REQUIRED)

假设我们已经安装好一版OpenCV，一般都安装在/usr/local下。如果需要安装另一个版本的OpenCV，就不能再安装到/usr/local，而是选择其他路径，否则会覆盖掉之前的版本。

七-1 安装OpenCV到不同的路径

在上面的安装教程中，我们介绍的其实就是将各个版本的OpenCV安装到不同的路径，你可以继续根据上面的教程来安装其他的OpenCV版本。

七-2 添加到系统环境变量

修改~/.bashrc或者~/.zshrc（用哪个终端就改哪个）：

sudo gedit ~/.bashrc

像下面这样加入新的内容：

#OpenCV_4.2.0
#export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv_4.2.0/lib/pkgconfig
#export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv_4.2.0/lib#OpenCV_4.5.5
#export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv_3.4.6/lib/pkgconfig
#export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv_3.4.6/lib#OpenCV_2.4.9
#export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv_2.4.9/lib/pkgconfig
#export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv_2.4.9/lib

新加入OpenCV版本或者暂时不适用的OpenCV版本的建议注释掉。

七-3 切换OpenCV的版本

在上面我们把新版本OpenCV添加到系统环境变量时，都加上了注释，因此你可以通过去掉注释来切换OpenCV的版本，比如我们需要使用OpenCV_2.4.9，就可以把上面的内容修改为：

#OpenCV_4.2.0
#export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv_4.2.0/lib/pkgconfig
#export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv_4.2.0/lib#OpenCV_3.4.6
#export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv_4.5.5/lib/pkgconfig
#export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv_4.5.5/lib#OpenCV_2.4.9
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv_2.4.9/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv_2.4.9/lib

七-4 测试切换的效果

每次切换后，都需要更新~/.bashrc 或者 ~/.zshrc

source ~/.bashrc

查询OpenCV版本（也可以使用上面安装OpenCV时的测试代码）。
注意： 但是我这里用这个命令只能查询到之前系统就自带的opencv3.2.0，无法查询到opencv4.2.0，所以猜想可能是一些动态链接没设置好，但是上面配置的内容不影响代码里调用和使用opencv4.2.0

pkg-config --modversion opencv

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