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如何在Linux下編譯安裝OpenCV

OpenCV是一個跨平台的計算機視覺庫,可以運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統上。OpenCV提供了眾多語言的接口,其中就包含了Python,Python是一門上手容易、使用起來十分讓人愉悅的語言,利用Python學習OpenCV,相信能更快的獲得效果。

OpenCV的官方下載網址是,我選擇的是最新3.2.0版本,對於Windows用戶,可直接下載exe文件安裝,過程十分簡單,這裡就不再多說了,如果遇到問題可以看看官方的安裝指南,對於Linux用戶,可下載OpenCV源碼自行編譯,在官網上下載zip格式的源碼壓縮包。

准備環境

首先安裝如下幾個軟件包:

GCC 4.4.x or later

CMake 2.8.7 or higher

Git

GTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev)

pkg-config

Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later with developer packages (python-dev, python-numpy)

ffmpeg or libav development packages: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev

[optional] libtbb2 libtbb-dev

[optional] libdc1394 2.x

[optional] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev

[optional] CUDA Toolkit 6.5 or higher

[optional]代表這個package是可選的,上面這些包都是可以通過apt-get命令直接安裝的,打開終端,輸入以下命令:

[compiler]  $ sudo apt-get install build-essential  [required]  $ sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev  [optional]  $ sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-dev 

只需一小會,編譯所依賴的packages便全部安裝完畢了(這也是我喜歡Linux的原因之一,安裝package十分的便利)。接著就是開始編譯了,實際上編譯只需要三行命令就可以完成。不過在此之前,還要在解壓後的opencv-XXX 文件夾內建立一個build文件夾,編譯生成的makefiles、project files、object files和output files會放在build文件夾裡面,完成後,就可以開始正式的編譯了。

開始安裝

第一步,配置。

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

CMAKE_BUILD_TYPE: build的類型,有Release和Debug兩種

CMAKE_INSTALL_PREFIX:指定想要安裝OpenCV的文件夾目錄,一般就用/usr/local

除此之外,還可以添加上BUILD_DOCS 來build文檔 以及 BUILD_EXAMPLES 來build所有的樣例

注意:如果上面的命令行無法工作,則把-D後面的空格去掉:

$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 

第二步,build。為了加快編譯速度,一般會使用多線程的方法:

make -j7 # 同時使用七個線程

第三步,安裝。

sudo make install 

如果到現在你還沒遇到任何問題,那麼恭喜你,你已經成功在Linux上安裝了OpenCV。為了測試你的OpenCV能否在Python上使用,可以運行一段小代碼,讀取一張圖片並顯示出來:

import cv2  image = cv2.imread("logo.png", 1)  cv2.imshow("Hello, world!", image)  cv2.waitKey(0)  cv2.destroyAllWindows() 

如果運行時報錯,嘗試把圖片的相對路徑改為絕對路徑。運行成功後,你會看到:

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