opencv - 码农教程

1. 源码编译
2. 编译cv代码

1. 源码编译

官网: Install OpenCV-Python in Ubuntu

下载源码

下载opencv与opencv-contrib的源码包，注意版本对应

opencv:https://github.com/opencv/opencv/releases
opencv-contrib:https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases

安装依赖

# to support gtk2:
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
# to support gtk3:
sudo apt-get install libgtk-3-dev

可选依赖

sudo apt-get install libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev libwebp-dev
sudo apt-get install libopenexr-dev

编译安装

mkdir build && cd build && cmake ..  # 编译选项
make -j4
sudo make install

验证
```
pkg-config --modversion opencv4
```

1.1. Jetson编译最新版本

Install OpenCV 4.4.0 on Jetson Nano

csdn: Jetson带CUDA编译的opencv4.5安装教程与踩坑指南，cmake配置很重要！

由于Jetson自带的是4.1.1的老版本OpenCV（基于Ubuntu18.04），且apt包未提供CUDA支持。所以需要自己编译OpenCV，这里是基于4.5.1版本。

mv opencv_contrib opencv
cd opencv && madir build && cd build

以下参数是针对jetson的优化

$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
        -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
        -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules \
        -D EIGEN_INCLUDE_PATH=/usr/include/eigen3 \
        -D WITH_CUDA=ON \
        -D CUDA_ARCH_BIN=5.3 \
        -D CUDA_ARCH_PTX="" \
        -D WITH_CUDNN=ON \
        -D WITH_CUBLAS=ON \
        -D ENABLE_FAST_MATH=ON \
        -D CUDA_FAST_MATH=ON \
        -D OPENCV_DNN_CUDA=ON \
        -D ENABLE_NEON=ON \
        -D WITH_QT=OFF \
        -D WITH_OPENMP=ON \
        -D WITH_OPENGL=ON \
        -D BUILD_TIFF=ON \
        -D WITH_FFMPEG=ON \
        -D WITH_GSTREAMER=ON \
        # -D WITH_TBB=ON \
        # -D BUILD_TBB=ON \
        -D BUILD_TESTS=OFF \
        -D WITH_EIGEN=ON \
        -D WITH_V4L=ON \
        -D WITH_LIBV4L=ON \
        -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
        -D BUILD_EXAMPLES=ON \
        -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
        -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
        -D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=$(which python3) \
        -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
        -D BUILD_opencv_python3=TRUE \
        -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
        -D WITH_GTK_2_X=ON ..

编译时，注意添加 -j4 可以有效提升编译速度。

sudo make install -j4

1.2. 编译报错

1.2.1. xfeatures2d缺少boostdesc_lbgm.i等文件

cmake会自动下载配置文件，但由于网络问题，导致数据下载失败。

.cache
└───xfeatures2d
    ├───boostdesc
    │       0ae0675534aa318d9668f2a179c2a052-boostdesc_lbgm.i
    │       0ea90e7a8f3f7876d450e4149c97c74f-boostdesc_bgm.i
    │       202e1b3e9fec871b04da31f7f016679f-boostdesc_binboost_064.i
    │       232c966b13651bd0e46a1497b0852191-boostdesc_bgm_bi.i
    │       324426a24fa56ad9c5b8e3e0b3e5303e-boostdesc_bgm_hd.i
    │       98ea99d399965c03d555cef3ea502a0b-boostdesc_binboost_128.i
    │       e6dcfa9f647779eb1ce446a8d759b6ea-boostdesc_binboost_256.i
    └───vgg
            151805e03568c9f490a5e3a872777b75-vgg_generated_120.i
            7126a5d9a8884ebca5aea5d63d677225-vgg_generated_64.i
            7cd47228edec52b6d82f46511af325c5-vgg_generated_80.i
            e8d0dcd54d1bcfdc29203d011a797179-vgg_generated_48.i

可以从以下地址: github: opencv_contrib_files 下载，并解压到 build/.cache/xfeatures2d/ 代替原有的boostdesc和vgg两个文件夹。

1.2.2. face_landmark_model.dat等文件缺失

csdn: 一次性解决opencv源码安装文件下载问题：ippicv_2017u3_lnx, face_landmark_model.dat, tiny-dnn

face_landmark_model.dat

下载地址：github: opencv_3rdparty-face_landmark_model.dat

gitee备份: gitee: opencv_3rdparty-face_landmark_model.dat

配置： opencv_contrib/modules/face/CMakeLists.txt ，第19行，把网址改成下载路径 "file://${path_dir}" （注意，不用指定文件，dir即可）。
ippicv_2017u3_lnx_intel64_general_20170822.tgz

下载地址：github: opencv_3rdparty-ippcv

另提供gitee的备份: gitee: opencv_3rdparty-ippcv

配置：打开 opencv/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake ，第47行 "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv/" ，改成："file://${path}"
tiny-dnn-1.0.0a3.tar.gz

下载地址：github: opencv_3rdparty-tinydnn

gitee备份: gitee: opencv_3rdparty-tinydnn

配置：${opencv_contrib_folder}/modules/dnn_modern/CMakeLists.txt ，第23行，修改方法和前面一样

1.3. 编译opencv-python

安装依赖：

sudo apt-get install python3-dev python3-numpy

You should see these lines in your CMake output (they mean that Python is properly found):

--   Python 2:
--     Interpreter:                 /usr/bin/python2.7 (ver 2.7.6)
--     Libraries:                   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so (ver 2.7.6)
--     numpy:                       /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.8.2)
--     packages path:               lib/python2.7/dist-packages
--
--   Python 3:
--     Interpreter:                 /usr/bin/python3.4 (ver 3.4.3)
--     Libraries:                   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.4m.so (ver 3.4.3)
--     numpy:                       /usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.8.2)
--     packages path:               lib/python3.4/dist-packages

--   Python (for build):            /usr/bin/python2.7

能够正常找到python环境，但默认选择了 python2.7 匹配？解决方法如下：

PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=$(which python3) 决定了生成 cv2.so 对应的python版本。如果你需要自定义numpy和site_package（例如venv环境下的依赖包），可以使用以下选项

-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D PYTHON_EXECUTABLE=/home/user/anaconda3/bin/python3.7m \
-D PYTHON_INCLUDE_DIR=/home/user/anaconda3/include/python3.7m \
-D PYTHON_LIBRARY=/home/user/anaconda3/lib/libpython3.7m.so \
-D PYTHON_PACKAGES_PATH=/home/user/anaconda3/lib/python3.7/site-packes
-D PYTHON_NUMPY_INCLUDE_DIR=/home/user/anaconda3/lib/site-packages/numpy/core/include \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=/home/user/anaconda3/lib/python3.7/site-packages

注意：如果编译时使用了编译选项 -D BUILD_opencv_world=NO 那么完成后在 build/lib 文件夹下也找不到cv2.so的。

测试

python3 -c "import cv2; print(cv2.__version__)"

2. 编译cv代码

g++ main.cpp `pkg-config opencv4 --cflags --libs`

原文地址：https://www.cnblogs.com/brt2/p/14437560.html