树莓派系列安装opevcv3.0教程填坑版（附加快opencv编译速度教程）
小生深知网络上树莓派安装opencv的教程层出不穷，但是基本上都是从其他地方copy的，而且copy的不完全，而且树莓派下用lena.jpg测试opencv的教程很难找到。虽然互联网的共享精神值得肯定，但是不负责任的共享对于急于使用树莓派+opencv的童鞋是极为不负责任的，最近帮学弟在树莓派3上配opencv3.0，本着科学需要负责和专业，希望大家能不再走弯路，毕竟一次编译opencv短则10分钟，长则几小时，加快编译速度对初学者来说也是个相对冷门的技术，本文作如下总结。
本文以树莓派2/3安装opencv3.0附加python2.7为例，介绍完整流程，请一次就执行完这些流程，期间可能有些步骤耗时很长，所以可以拿本书看看，或者用手机看个剧，整体耗时应该在一部电影的时间左右。
首先进入Raspberry Pi系统，确保树莓派脸上网络，然后Ctrl + Alt +t打开命令终端（直接点击终端图标可能会卡），如果终端窗口没有出现的话，从顶部任务栏可以找到，点开就好。
首先是以下这几条更新命令，每次单独执行：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo rpi-updatesudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config然后是以下这几条命令安装图片工具包，每次单独执行（网上有很多一起执行的，但是经常出现问题）
sudo apt-get install libjpeg8-devsudo apt-get install libtiff5-devsudo apt-get install libjasper-devsudo apt-get install libpng12-devra后是视频I/O包：
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev下面安装GTK：
sudo apt-get install libgtk2.0-dev然后安装优化函数的包：
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran然后执行以下命令下载opencv3.0：
cd /home/pi
git clone https://github.com/Itseez/opencv.gitcd opencvgit checkout 3.0.0然后安装opencv_contrib：
cd /home/pigit clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.gitcd opencv_contribgit checkout 3.0.0然后安装python开发包：
sudo apt-get install python2.7-dev然后安装pip：
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python get-pip.py然后安装virtualenv virtualenvwrapper：
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
sudo rm -rf ~/.cache/pip下面这个步骤不仅仅是命令了，打开~/.profile文件，我是使用vim打开的：
sudo vim ~/.profile（如果不会用vim的话，请使用其他的文本编辑器）打开profile后，在这个文件最后，添加以下内容后保存退出：
# virtualenv and virtualenvwrapper
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python2.7
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh然后执行下面这个命令：
source ~/.profile然后创建虚拟工作环境并进入：
mkvirtualenv LC
workon LC一定要确保进去刚刚创建的虚拟环境了，进入虚拟环境的标志是进去后命令的最前面（绿字前面）都会增加“(LC)”。
下面在虚拟环境中安装numpy：
pip install numpy
sudo rm -rf ~/.cache/pip/
pip install numpy一定确保在刚刚的虚拟环境下进行以下操作，如果新开了一个命令行窗口，那么就依次执行 source ~/.profile 命令和 workon LC 命令进入虚拟环境再执行以下操作。
执行以下命令来设置编译：
cd ~/opencv
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 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..执行以下命令开始正式编译opencv3.0：
make -j56（这个如果报错就别写-j56了，写-j4，主要是为了强行加快opencv编译速度）编译完后进行安装：
sudo make install
安装后进行相关配置：
sudo ldconfig整个流程严格走下来就应该已经成功了，可以关掉这个命令行窗口了。
××××××××××××××××××××××××下面是测试opencv的流程×××××××××××××××××××××××××××××××
首先进入虚拟环境：
mkvirtualenv LC
workon LC然后创建工作目录：
mkdir ~/opencv-lena
cd ~/opencv-lena
vim DisplayImage.cpp（不会用vim的同学用其他文本编辑器）然后在这个cpp中复制粘贴进去以下代码：
#include
#include
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv )
{
if ( argc != 2 )
{
printf("usage: DisplayImage.out \n");
return -1;
}
Mat image;
image = imread( argv[1], 1 );
if ( !image.data )
{
printf("No image data \n");
return -1;
}
namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );
imshow("Display Image", image);
waitKey(0);
return 0;
} 下面创建CMake编译文件：
vim CMakeLists.txt创建后在此文件下写入以下内容：
cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project( DisplayImage )
find_package( OpenCV REQUIRED )
add_executable( DisplayImage DisplayImage.cpp )
target_link_libraries( DisplayImage ${OpenCV_LIBS} )然后保存退出。
下面编译：
cd ~/opencv-lena
cmake .
make编译完成后，从网上下载lena.jpg，或者随便找张图片，命名为lena.jpg，放在opencv-lena文件夹下。
然后执行程序：
./DisplayImage lena.jpg
如果能显示出lena.jpg图片，则测试成功，Cheers～