Ubuntu系统---配置OpenCV

目录

一、Ubuntu下配OpenCV

二、Ubuntu下配python-opencv

说明

上述一、二两种方式，配置OpenCV还是有区别的。按个人已有知识的理解，“Ubuntu下配OpenCV”是在系统下装了一个opencv，OpenCV的库全；“Ubuntu下配python-opencv”是Python可以调用OpenCV的相关库，OpenCV的库不全，仅供python用。

正文

一、Ubuntu下配OpenCV

@https://blog.csdn.net/baidu_34971492/article/details/81665538

下载安装包，进行一步步的安装。

(1)在Opencv官网下载OpenCV3.4.2 Sources， 网址链接：https://opencv.org/releases.html，解压。

(2)安装cmake 和 依赖库。

1.快速安装cmake(也可以下载cmake安装包进行安装)

sudo apt-getinstall cmake #查看安装的cmake版本：cmake --version #https://www.cnblogs.com/zhangjiansheng/p/7990028.html

sudo apt-getupdate

2.依赖库

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

(3)OpenCV3.4.2安装。( 前提已安装好cmake：sudo apt-get install cmake)

(3.1)创建build文件夹

mkdir build

cd build

(3.2)cmake一下

#cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

#cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=~/opencv-3.4.1/build/installed -DWITH_CUDA=OFF.. (建立opencv-3.4.1/build/installed这几个文件夹)

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv3.4.2 ..

注意：如果已经在新的文件夹中编译，但是还会出现之前的报错，把cmakecache.txt删了再编译就可

不报错，继续。。。

(3.3)make一下sudo make

sudo make install #执行完毕后OpenCV编译过程就结束

(3.4)配置一些OpenCV的编译环境

第一步：系统环境

1.首先将OpenCV的库添加到路径，从而可以让系统找到：

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

2.只需要在文件末尾添加：

/usr/local/lib

3.使得刚才的配置路径生效：

sudo ldconfig

第二步：配置bash

1.打开bash.bashrc

sudo gedit /etc/bash.bashrc # sudo gedit ~/.bashrc

2.在最末尾添加

#@多版本OpenCV切换 https://blog.csdn.net/learning_tortosie/article/details/80594399

#export PKG_CONFIG_PATH=～/opencv-3.4.1/build/installed/lib/pkgconfig

#export LD_LIBRARY_PATH=～/opencv-3.4.1/build/installed/lib

export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv3.4.2/lib/pkgconfig

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv3.4.2/lib

3.使配置生效

source /etc/bash.bashrc  # source ~/.bashrc

(3.5)查询OpenCV版本

pkg-config --modversion opencv　　# 如果输出3.4.2，就表明配置成功。 如果前面没报错，输出不是3.4.2，可能是配置没生效，重启电脑

也可以：@https://blog.csdn.net/cocoaqin/article/details/78376382

配置.bashrc

echo '/usr/local/lib' | sudo tee -a /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

sudo ldconfig

printf'# OpenCV\nPKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig\nexport PKG_CONFIG_PATH\n' >> ~/.bashrc

source~/.bashrc

(4)OpenCV3.4.2 测试安装成功

测试1：

cd到opencv3.4.2/samples/cpp/example_cmake目录下，这个目录里官方已经给出了一个cmake的example，可以拿来测试下，按顺序执行：

cmake .

make

./opencv_example

看到打开了摄像头，在左上角有一个hello opencv ，即表示配置成功。

测试2：

@https://blog.csdn.net/cocoaqin/article/details/78376382  (还没实践)

过程记录：

二、Ubuntu下配python-opencv

查看系统中的python版本，应该有Python2.x 和 Python3.x， 切换到python3.x下(想配 python3.x + OpenCV3.4.2)。

(1)若无pip，先安装pip3，执行命令： sudo apt install python3-pip

(2)安装依赖项，安装libopencv-dev依赖包，运行命令： sudo apt install libopencv-dev

(3)安装opencv-python库

因为系统中已经安装了python3和pip3，所以直接运行。

1. 直接安装最新版：sudo pip3 install opencv-python

2. 或者可以进行指定版本安装：pip3 install opencv_python==版本号

由于我这里是安装opencv3.4.2，目前的最新版是3.4.2.16

所以直接执行：pip3 install opencv_python==3.4.2.16

(4)  成功之后，运行python3，进入编译界面，导入库查看版本print(cv2._version__)

python3

import cv2

cv2.__version__

备注：

同样的方法，python2安装，不好用，如下的好使：

sudo python2-m pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

u@u1604:~$ python

Python2.7.12 (default, Nov 12 2018, 14:36:49)

[GCC5.4.0 20160609] on linux2

Type"help", "copyright", "credits" or "license" formore information.>>>import cv2>>>cv2.__version__'4.1.0'

>>>

u@u1604:~$ python3

Python 3.5.2 (default, Nov 12 2018, 13:43:14)

[GCC 5.4.0 20160609] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import cv2

>>> cv2.__version__

'4.1.0'

>>>

附：《Ubuntu16.04下安装opencv3.4.2》

给出了配置编译opencv的四种方法，值得参考。

从下面四种选择里面选一种进行编译

- 配置编译opencv (无NVIDIA CUDA版本)

- 配置编译opencv (NVIDIA CUDA版本)

- 配置编译opencv(NVIDIA Jetson TX2开发板)

- 简化配置编译

@https://blog.csdn.net/liuxiaodong400/article/details/81089058

--------------------------------------------------------------------------------

@https://blog.csdn.net/YuYunTan/article/details/85017065

@https://www.learnopencv.com/install-opencv-3-4-4-on-ubuntu-16-04/

你需要下载opencv3.4.1和opencv_contrib 3.4.1，然后对其解压，这些基础命令和操作则不概述。

将安装包解压到某一自己指定的目录，记为{Opencv_Origin_Dir}，目前我指定的目录解压到了，/home/tanqiwei/Documents/environment，所以{Opencv_Origin_Dir}对应就是/home/tanqiwei/Documents/environment/opencv-3.4.1tanqiwei@ubuntu:~/Documents/environment$ pwd/home/tanqiwei/Documents/environment

tanqiwei@ubuntu:~/Documents/environment$ ls

opencv-3.4.1 opencv_contrib-3.4.1

安装前的必备包

这些安装不算十分完全，我只安装自己够用就成的某些包。

安装一些必要的库，还有cmake,git,g++。

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install cmake git g++

安装依赖包

安装一些依赖包。

sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev

sudo apt-get install checkinstall yasm libxine2-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev

sudo apt-get install libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libavresample-dev x264 v4l-utils处理图像所需的包

sudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev处理视频所需包

sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev ffmpegopencv功能优化

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran部分依赖包

sudo apt-get install libopencv-dev libqt4-dev qt4-qmake libqglviewer-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.4 libcholmod3.0.6sudo apt-get install python-dev python-numpy可选依赖

sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install libgoogle-glog-dev libgflags-dev

sudo apt-get install libgphoto2-dev libeigen3-dev libhdf5-dev doxygen编译和安装

进入OpenCV的源码解压目录，{Opencv_Origin_Dir}，我的是/home/tanqiwei/Documents/environment/opencv-3.4.1我的opencv_contrib目录和其同级，/home/tanqiwei/Documents/environment/opencv_contrib-3.4.1均在/home/tanqiwei/Documents/environment下然后在{Opencv_Origin_Dir}下运行

mkdir build

cd build

cmake-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.4.1/modules -D PYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3.5 -D BUILD_EXAMPLES=ON ..这里面过多参数都是属于cmake的范畴，我这里不去描述，大概就是表示opencv应该安装在哪里，扩展包在何处，需要开启什么功能。

其实编译过程中会发现，自行下载IPPICV，tiny-dnn等等。

IPPICV是个链接的免费子库，如果想要禁用IPP加速，CMake的时候，加上-D WITH_IPP=OFF。

其实很多可能可选的从cmake的编译输出看来我们并没有安装,比如java，VTK等等，看下面这种类型的输出就知道了，到时候你只需要对应安装，然后修改CMake编译命令，一般来说，opencv编译过程中，自发也会去寻找这些东西。-- Checking for module 'gstreamer-base-1.0'

-- No package 'gstreamer-base-1.0'found-- Checking for module 'gstreamer-video-1.0'

-- No package 'gstreamer-video-1.0'found-- Checking for module 'gstreamer-app-1.0'

-- No package 'gstreamer-app-1.0'found-- Checking for module 'gstreamer-riff-1.0'

-- No package 'gstreamer-riff-1.0'found-- Checking for module 'gstreamer-pbutils-1.0'

-- No package 'gstreamer-pbutils-1.0'found--Could NOT find JNI (missing: JAVA_AWT_LIBRARY JAVA_JVM_LIBRARY JAVA_INCLUDE_PATH JAVA_INCLUDE_PATH2 JAVA_AWT_INCLUDE_PATH)--Could NOT find Pylint (missing: PYLINT_EXECUTABLE)--Could NOT find Matlab (missing: MATLAB_MEX_SCRIPT MATLAB_INCLUDE_DIRS MATLAB_ROOT_DIR MATLAB_LIBRARIES MATLAB_LIBRARY_DIRS MATLAB_MEXEXT MATLAB_ARCH MATLAB_BIN)-- VTK is not found. Please set -DVTK_DIR inCMake to VTK build directory, or to VTK install subdirectory with VTKConfig.cmake file-- No preference for use of exported gflags CMake configuration set, and no hints for include/library directories provided. Defaulting to preferring an installed/exported gflags CMake configuration ifavailable.-- Failed to find installed gflags CMake configuration, searching forgflags build directories exported with CMake.-- Failed to find gflags - Failed to find an installed/exported CMake configuration for gflags, will perform search forinstalled gflags components.-- CERES support is disabled. Ceres Solver for reconstruction API isrequired.--Module opencv_ovis disabled because OGRE3D was not found--Caffe: NO--Protobuf: NO-- Checking for modules 'tesseract;lept'

-- No package 'tesseract'found-- No package 'lept'found最后会列出其编译后的模块列表。--OpenCV modules:--To be built: aruco bgsegm bioinspired calib3d ccalib core cvv datasets dnn dnn_objdetect dpm face features2d flann freetype fuzzy hdf hfs highgui img_hash imgcodecs imgproc java_bindings_generator line_descriptor ml objdetect optflow phase_unwrapping photo plot python_bindings_generator reg rgbd saliency sfm shape stereo stitching structured_light superres surface_matching text tracking ts video videoio videostab xfeatures2d ximgproc xobjdetect xphoto--Disabled: js world-- Disabled by dependency: -

--Unavailable: cnn_3dobj cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev dnn_modern java matlab ovis python2 python3 viz--Applications: tests perf_tests examples apps--Documentation: NO-- Non-free algorithms: NO--

--GUI:-- QT: YES (ver 5.5.1)-- QT OpenGL support: YES (Qt5::OpenGL 5.5.1)-- GTK+: NO-- OpenGL support: YES (/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLU.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so)--VTK support: NO--

-- Media I/O:-- ZLib: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so (ver 1.2.8)-- JPEG: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so (ver )-- WEBP: build (ver encoder: 0x020e)-- PNG: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.so (ver 1.2.54)-- TIFF: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so (ver 42 / 4.0.6)-- JPEG 2000: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjasper.so (ver 1.900.1)-- OpenEXR: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libImath.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libIlmImf.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libIex.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libHalf.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libIlmThread.so (ver 2.2.0)--

-- Video I/O:-- DC1394: YES (ver 2.2.4)--FFMPEG: YES-- avcodec: YES (ver 56.60.100)-- avformat: YES (ver 56.40.101)-- avutil: YES (ver 54.31.100)-- swscale: YES (ver 3.1.101)-- avresample: YES (ver 2.1.0)--GStreamer:-- base: YES (ver 0.10.36)-- video: YES (ver 0.10.36)-- app: YES (ver 0.10.36)-- riff: YES (ver 0.10.36)-- pbutils: YES (ver 0.10.36)-- libv4l/libv4l2: NO-- v4l/v4l2: linux/videodev2.h--gPhoto2: YES--

-- Parallel framework: TBB (ver 4.4 interface 9002)--

--Trace: YES (with Intel ITT)--

-- Other third-party libraries:-- Intel IPP: 2017.0.3 [2017.0.3]-- at: /home/tanqiwei/Documents/environment/opencv-3.4.1/build/3rdparty/ippicv/ippicv_lnx-- Intel IPP IW: sources (2017.0.3)-- at: /home/tanqiwei/Documents/environment/opencv-3.4.1/build/3rdparty/ippicv/ippiw_lnx-- Lapack: YES (/usr/lib/liblapack.so /usr/lib/libcblas.so /usr/lib/libatlas.so)-- Eigen: YES (ver 3.2.92)--Custom HAL: NO-- Protobuf: build (3.5.1)--

--NVIDIA CUDA: NO--

--OpenCL: YES (no extra features)-- Include path: /home/tanqiwei/Documents/environment/opencv-3.4.1/3rdparty/include/opencl/1.2

--Link libraries: Dynamic load--

-- Python (for build): /usr/bin/python3--

--Java:--ant: NO--JNI: NO--Java wrappers: NO--Java tests: NO--

--Matlab: NO--

-- Install to: /usr/local-- -----------------------------------------------------------------

--

--Configuring done--Generating done-- Build files have been written to: /home/tanqiwei/Documents/environment/opencv-3.4.1/build我们可以发现，我们编译已经成功，可以进行下一步，即make，但是值得注意的是，如果用多核make可能会报错，为了保险起见，我还是原始的make命令，不加-j。

make然后安装。

sudo make install最后最好开启重启一次，本人曾安装过后，虚拟机重启直接奔溃，无法进入系统内部，主要原因不太清楚，但是进入到了某种图形模式，说是图形模式损坏，之后只好从备份的快照中恢复，当然也有当时可能装少了部分必要依赖项的可能性也说不定，建议安装的机器内存要大一点，4GB为一般，6GB不错，8GB很好。

运行测试

我们运行例子进行测试。你可以选择任意例子，这里我选择在我的github的opencv例子进行测试。

git clone https://github.com/tanqiwei/myOpencvStudyCode.git

大概几M的内容，然后进入myOpencvStudyCode/LearningOpencv3/chapter2/example2.1接着按下面命令

mkdir build

cd build

cmake ..

make

./example2_1 ../data/test.jpg你可以发现运行成功，故而咱们安装顺利。会发现显示图片窗口，按ESC键退出。

重启后，发现还能开启，说明虚拟机的16.04的系统安装就成功了。

安装过程命令总结

# 安装及下载，该操作不解释，都放在一个统一目录下

# 我的是/home/tanqiwei/Documents/environment

# 也就是在environment文件夹里有opencv-3.4.1和opencv_contrib-3.4.1两个文件夹

# 安装必备库，cmake,git,g++sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install cmake git g++# 安装依赖项

sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev

sudo apt-get install checkinstall yasm libxine2-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev

sudo apt-get install libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libavresample-dev x264 v4l-utils

# 处理图像所需的包

sudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

# 处理视频所需的包

sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev ffmpeg

# opencv功能优化

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

# 某些依赖包

sudo apt-get install libopencv-dev libqt4-dev qt4-qmake libqglviewer-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.4 libcholmod3.0.6sudo apt-get install python-dev python-numpy

# 可选依赖项

sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install libgoogle-glog-dev libgflags-dev

sudo apt-get install libgphoto2-dev libeigen3-dev libhdf5-dev doxygen

# 进入opencv源码目录，注意opencv和opencv_contrib同级，

# 即都属于同一个主目录下，我的目录为/home/tanqiwei/Documents/environment，

# 下面有opencv-3.4.1和opencv_contrib-3.4.1mkdir build

cd build

cmake-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.4.1/modules -D PYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3.5 -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

make