树莓派4B安装OpenCV3.4.0人脸检测识别—门禁“环境搭建篇”

前言
一、准备工作
- PC端软件
二、搭建树莓派环境
- 拓展TF内存卡
- - Tips：换源（python软件源）
- 修改树莓默认Python版本
- 扩展交互空间
“进击”的工具包们
- OpenCV编译工具
- OpenCV图像包
- OpenCV视频I/O包
- OpenCV-gtk2.0
- 优化函数包
编译Cmake部分（受苦的开始）
- 设置编译参数
- - 可能遇到的第一个坑
- 预备，编译
- 那就来盘点一下各种错误重要
- - 空间不足
  - 缺失文件类型的错误
  - 修改库文件
- 最后的编译
配置OpenCV到Python环境变量
- 更新环境变量

前言

在上一篇帖子树莓派4无痛安装OpenCV+python3中，详细介绍从零开始的树莓派NOOBS系统安装及配置教程，那从这篇文章，我将会详细讲解如何搭建人脸识别门禁所需要的环境，这部分则是是否实现OpenCV人脸检测识别的关键部分，很多人在搭建环境后编译OpenCV遇到很多报错假死爆内存的问题，这里我将详细介绍一步步讲解我们可能会遇到的报错问题，我会尽肯能的将遇到的bug一一列举解决以便后人一条过
自己在萌新时被这些bug反复摩擦

一、准备工作

树莓派4（略有磨损）
显示器（Mico HDIM）
PS：这里我们强烈建议您准备显示器，在某些突发情况（局域网突然不稳定）会导致VNC断联，假死，无响应等

PC端软件

putty

VNC Viewer（建议使用远程桌面软件方便后期编译查看情况）

FileZila（方便与树莓派传输文件）

二、搭建树莓派环境

拓展TF内存卡

Warning：搭建OpenCV环境，树莓派至少16GTF卡，需要拓展TF的存储空间至整个TF卡空间

查看当前树莓派空间分配

df -h #查看当前树莓派空间分配

继续输入

sudo raspi-config

确定—finish保存回车ENTER（树莓派会重新启动）

sudo reboot #也可以手动重启

Tips：如果出现以下情况：

此当前不支持您的分区布局工具，您可能正在使用NOOBS，在这种情况下，您的根文件系统已经扩展。

Tips：换源（python软件源）

之前的文章虽然已经换源（清华）但是在我们搭建环境过程中为了能更稳定不白给我们再次换源，但这次只换Python软件源即可

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #清华源
pip install pip -U
sudo reboot #重启树莓派

单独换源结束，现在进入正题：
在此我将安装Python3的OpenCV3环境

修改树莓默认Python版本

打开我们的终端输入

python

我发现默认版本是Python2.7.16（输入Ctrl + Z退出python环境）
继续输入

python3

python3版本为3.7.3**，所以修改默认版本（python）为python3.7
输入sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100
Keep goingsudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150

在此输入python发现修改默认版本成功

扩展交互空间

安装OpenCV3编译部分是最头痛的，Up主自己在编译中很多次都会卡在40%左右假死挂起然后报错，部分报错原因可能是由于交互空间不足导致的，在之前树莓派3B上尝试了很多次都假死挂起（内存太小），在此我们先增大Swap交互空间
在终端中输入

free -m #查看当前内存

继续输入

sudo nano /etc/dphys-swapfile

将CONF_SWAPSIZE = 改为1024

Ctrl + O再Enter再Ctrl + X保存退出
继续输入

sudo /etc/init.d/dphys-swapfile restart

OK增大Swap交互空间成功
本次使用的树莓派4（2GB）方便起见我改数值为1024+512，大家根据自身使用配置情况可以进一步修改

“进击”的工具包们

你需要安装下载以下的工具包们:libjpeg-dev libatlas-base-dev libjpeg-dev libtiff5-dev libpng12-dev libqtgui4 libqt4-test libjasper-dev
不着急，一个个来

OpenCV编译工具

sudo apt install build-essential
sudo apt install cmake
sudo apt install git
sudo apt install pkg-config

OpenCV图像包

sudo apt-get install libtiff5-dev #tif格式图像工具包
sudo apt-get install libjasper-dev #JPEG-2000图像工具包
sudo apt-get install libjpeg8-dev #jpeg格式图像工具包
sudo apt-get install libpng12-dev #png图像工具包

OpenCV视频I/O包

sudo apt-get install libavcodec-dev
sudo apt-get install libv4l-dev
sudo apt-get install libavformat-dev
sudo apt-get install libswscale-dev

OpenCV-gtk2.0

sudo apt-get install libgtk2.0-dev #安装gtk2.0

优化函数包

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran #安装优化函数包

以上依赖环境包安装好以后就开始准备配置Cmake参数
本次安装OpenCV3.4.0版，是从GitHub上Git clone的方式下载

编译Cmake部分（受苦的开始）

新建目录从 Github 克隆 OpenCV 和 OpenCV contrib 库

mkdir ~/opencv_build #在opencv里新建build文件夹
cd ~/opencv_build

新建build的文件夹存放cmake编译时产生的临时数据

之后git clone

wget -O opencv-4.0.0.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/4.0.0.zip
#下载opencv 4.0.0包

这里下载很慢很慢，毕竟是国外网站，而且下载一般报错很正常（换源没用）耐心等待http回应

个人建议会点魔法的尽量使用魔法

最后安装下载完是这样子

接着需要下载opencv-contrib包文件

wget -O opencv_contrib-4.0.0.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/4.0.0.zip #下载opencv包

最后下载完成…
这里网络不好的小伙伴我提供一个完整的资源下载（包含opencv4.0.0、opencv_contrib-4.0.0）OpenCV4.0.0安装环境

unzip opencv-4.0.0.zip
unzip opencv_contrib-4.0.0.zip
#解压文件

设置编译参数

在文件解压完毕后，保证文件路径没有问题：向我这样的结构：/opencv4.0.0/build/以下的操作均需要在build的这个文件夹进行：
接下来准备设置编译参数，编译的语句安全起见要加 sudo

sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/pi/opencv/opencv_contrib-4.0.0/modules \#根据自己contrib中modules文件夹的地址进行配置-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \-D INSTALL_CXX_EXAMPLES=ON \-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \-D BUILD_EXAMPLES=ON ..

这里是编译的代码的详细

CMAKE_BUILD_TYPE #编译方式
CMAKE_INSTALL_PREFIX #安装目录
OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH #加载额外模块
INSTALL_PYTHON_EXAMPLES #安装官方python例程
BUILD_EXAMPLES #编译例程
OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG : #配置pkg-config , OpenCV 4 默认下生成”opencv4.pc“
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON   #如果需要C语言的编程案例在末尾加上

开始编译：

设置编译参数完成看到结尾像这样，没有报错且都为done的时候，编译部分结束

到这里，在成功编译的情况下建议把编译的文件夹进行一个备份：（/build）

cd ..
cp -r build ./buildres  #在当前目录备份build为buildres文件夹

可能遇到的第一个坑

但是吧…在这个步骤中，可能会出现一个错误：

这种情况是文件编译出错，我自己第一次编译也是一直失败
可能出现的原因：
1.下载的opencv以及opencv-contrib文件不完整，尤其是git clone下的文件，可能文件丢失
建议重新下载
2.在编译的时候，没有添加“sudo”，在Linux中，sudo是高权限的指令
尝试添加sudo，并且删除原编译的build文件夹中的所有文件后重新编译

预备，编译

一次编译到这里是真的NB！！！（反正我安装了差不多4次的opencv，没有一次能一次顺利的编译完成）

正常来说，脸白一点，一次完整的编译成功！！！雀食欧皇
（一次编译成功的重要原因是你的opencv和opencv-contrib文件很完整，也就是你连接GitHub的网速好，或者下载的哪个文件完整度较高）
不然…基本就会在编译中，会报错缺失文件

那就来盘点一下各种错误重要

空间不足

换32GB吧，16GB可能少点的话编译雀食很危险，32GB最保险
**重要提示：**内存卡一定要看看是不是已经扩充到整个磁盘：

这是一张32GB的卡，在第一次编译因为没有扩充到整个磁盘，导致空间不足
扩充磁盘的方法：文章开头有提到

缺失文件类型的错误

这个报错是很常见的了，原因前文也提到了，就是opencv和opencv-contrib两个文件不完整
具体表现在：
缺失以下的文件：

那就缺什么下载什么，这里提供以上文件的完整包——下载

和上图差不多的报错，将缺失的文件放到
opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/（记得是opencv-contrib这个文件夹里）

修改库文件

这是我心态崩的一次安装opencv了
在编译到99%报错了直接原地爆炸

注意看这里：

意思是我们缺失这个文件“test_detectors_regression.impl.hpp"
解决这个问题首先要看看我们是否有这个文件
在终端中输入

find -name test_detectors_regression.impl.hpp

或者去这个路径

/Users/bigboss/Documents/CodeHouse/OpenCV4.0.0/OpenCV4.0.0/opencv-4.0.0/modules/features2d/test/test_descriptors_regression.impl.hpp

看看这个文件是否存在
若有这个文件则打开opencv/CmakeLists.txt文件中，插入

include_directories("modules")

至于插入的位置，位置在构建前就行，举例

最后的编译

执行

sudo make -j4 2>&1 | tee make.log

通过！！！
接着执行

sudo make install

finally 终于成功安装了！！！！

配置OpenCV到Python环境变量

在整个安装完OpenCV环境下，打开终端进行测试
输入： Python 进入Python的运行环境
输入import cv2 如果没有错误的话说明可以正常运行opencv的环境了，提示找不到库时候，说明需要将opencv的环境配置到Python中

退出Python环境，在终端输入

cd /usr/local/python/cv2

进入到Python cv2的文件下，继续输入ls 查看当前的文件夹下的文件

有一个文件夹是Python-3.7 ，进入这个文件夹 /usr/local/python/cv2/python-3.7（根据自己的文件版本进行调整）

这个文件夹里面有一个文件 cv2.cpython-37m-arm-linux-gnueabihf.so将这个文件复制到这个路径下**/usr/local/lib/python3.7/dist-packages**

sudo cp cv2.cpython-37m-arm-linux-gnueabihf.so /usr/local/lib/python3.7/dist-packages

更新环境变量

sudo ldconfig

打开bash.bashrc配置文件

sudo nano /etc/bash.bashrc

进去后，在末尾加入：

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH

重启树莓派sudo reboot now 结束！！！
最后检测一下

测试代码

import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread（“你测试的图片路径”）
cv2.namedWindows（“TestImage”）
cv2.imshow("TestImage",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryAllWindow()

测试成功！！！

感谢观看到现在，这篇文章是截稿一年前写的，当时自己对OpenCV一无所知，树莓派Linux系统的入门小白，现在也不过学到一点皮毛，当时也是折腾了整整一星期的时间吧，中间踩了太多的坑，一度想放弃，当时最后还是坚持下来，完整的安装下来整个OpenCV，因为当时遇到的问题没有及时总结，导致自己的文章写了一半就断了，现在我是找了一个新的储存卡，重头开始，一步步再来一遍，希望自己这一遍的安装，对你有帮助，感谢你看到这里，祝你好运！！！

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