Ubuntu下源码安装opencv3.4.5至anaconda（支持python3 、Python2、C++）

本机的python环境在安装anaconda的时候就已经安装好了，因此无需再配置python环境。
本文安装的是opencv3.4.5版本，对于其他版本具有一定的参考意义

一、准备opencv和opencv-contrib

1、在GitHub上下载opencv和opencv_contrib源码（两者的版本要一致）https://github.com/opencv，有条件的最好能下载，因为外网速度较快。
2、将下载的opencv和opencv_contrib解压出来（单机右键，选择提取到此处）
3、将解压出来的opencv_contrib文件拷贝到opencv文件中
4、在opencv文件中创建一个 build 文件夹

二、安装依赖库

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
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
sudo apt-get install ffmpeg
sudo apt-get install libgtk-3-dev

三、安装cmake-gui

sudo apt install cmake-qt-gui

运行

cmake-gui

四、配置opencv编译选项

1、配置源码路径以及存放编译文件的路径

2、点击configure，如图设置后点击Finish

Configure 结束后，如果 cmake 的主界面仍有红色区域，则再次点击 Configure 进行配置，直到红色区域完全消失。

3、红色区域消失后，进行下一步配置
（1）在 CMAKE_BUILD_TYPE 值处选择 Release
（2）CMAKE_INSTALL_PREFIX 选择安装的路径
（3）在 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 处，为其设置 opencv_contrib 的路径，精确到 /modules 目录
（4）勾选 OPENCV_PYTHON3_VERSION
（5）把python2的执行器去掉（目的是使用python3的执行器）

（6） 勾选 OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG
（7）输入CL，分别将WITH_OPENCL, WITH_OPENCLAMDBLAS, WITH_OPENCLAMDFFT, OPENCL_FOUND的勾去掉，不采用OpenCL的GPU加速；
（8）输入matlab，相关的去掉；
（9）输入WITH_IPP，去掉；
（10）输入TIFF，还有其他的jpeg,png之类都选上；
（11）添加选项ENABLE_CXX11，支持C++11;
4、点击Configure，直至没有红色区域出现，然后点击Generate
ps：配置输出信息中，python2和python3的内容要如图所示才是正确的。

-------------------------------------------------------之前遇到的错误----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
之前我发现python3的配置内容不全

后来找到图上python2的libraries目录（/usr/lib/x86_64-linux-gnu/），发现没有python3.7的软连接（因为我的执行器是python3.7的）

解决办法是，找到python3.7的库文件所在地，我的是在/home/lin/anaconda3/lib/目录下把下（每个人的anaconda安装位置都可能不同），然后把图中的四个文件链接到/usr/lib/x86_64-linux-gnu/目录下即可。

注意：大家需要根据自己文件的实际位置来修改路径

sudo ln -s /home/lin/anaconda3/lib/libpython3.7m.a /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.7m.a
sudo ln -s /home/lin/anaconda3/lib/libpython3.7m.so.1 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.7m.so.1
sudo ln -s /home/lin/anaconda3/lib/libpython3.7m.so.1.0 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.7m.so.1.0
sudo ln -s /home/lin/anaconda3/lib/libpython3.7m.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.7m.so

软连接设置好后，关闭cmake-gui，删除之前的opencv文件夹，然后重新解压出新的opencv文件，重新开始配置（如果不重新来过可能会出错。。。。）

五、编译opencv

1、终端进入到build文件目录下

2、编译

sudo make

网上有的人说可以使用多线程编译来加快编译速度（比如 make -j8之类的），但是我使用时编译会报错。。。。。所以，我还是老老实实用普通的编译方式吧（编译需要好一会时间）
3、安装

sudo make install

4、测试

pkg-config --modversion opencv

若能输出版本信息，则说明opencv已经安装成功

五、python环境配置

1、找到opencv安装的位置（在第四步中配置opencv时设置的，找到下图中的文件夹

2、找到python3.7的库文件路径，可以按下图的方式找到路径，从图中我们可以看见库文件的路径为/home/lin/anaconda3/lib/python3.7

3、将cv2链接到python3.7的库文件路径中

sudo ln -s /usr/local/lib/python3.7/site-packages/cv2 /home/lin/anaconda3/lib/python3.7/cv2

4、测试

python
import cv2
print(cv2.__version__)

从下图可以看出，python能正确打印出opencv的版本信息

打开anaconda，在Spyder中一样可以调用cv2

六、C++环境配置

1、

sudo gedit /etc/ld.so.conf

在最后加上

include /usr/loacal/lib

注意： /usr/loacal/lib是你的opencv的安装路径

然后激活修改

sudo ldconfig

2、

sudo gedit /etc/bash.bashrc

在最后加面上

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

注意： /usr/loacal/lib是你的opencv的安装路径

然后激活修改

source /etc/bash.bashrc

3、测试
创建一个文件夹用于存放测试文件

编写一个小程序（show.cpp）

#include 
using namespace cv;

int main()
{
	Mat src = imread("./1.png");
	imshow("test",src);
	waitKey(0);
	return 0;

}

终端进入到测试文件夹目录下进行编译

g++ show.cpp -o test `pkg-config --cflags --libs opencv`

执行

./test

测试结果

参考链接

https://blog.csdn.net/luteresa/article/details/79916064
https://blog.csdn.net/u011897411/article/details/89743448
https://blog.csdn.net/pursuit_zhangyu/article/details/78751416
https://blog.csdn.net/ws995339251/article/details/86013581
https://blog.csdn.net/sizhi_xht/article/details/80964099
https://www.bbsmax.com/A/rV57pxjRdP/
https://www.cnblogs.com/Penn000/p/6790504.html
https://blog.csdn.net/cv_you/article/details/77341631
https://blog.csdn.net/u011897411/article/details/89743448#C__159