采用源码编译的安装方式,基本也就是这种方法了,首先在官网下载你想安装的版本的opencv压缩包,下载连接如下:
Releases · opencv/opencv · GitHub
首先,安装一些依赖,根据自己的情况选择,如果不知道自己安装了那些依赖,就都输入一遍,如果已经安装系统会自动跳过,不会重复安装
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
然后,将压缩包解压,我下载我是opencv3.4.3版本,所以最后解压出来的文件夹就是opencv-3.4.3,接着,先用命令行进入该文件夹,然后执行命令,如下所示:
cd ~/opencv-3.4.3 # 进入opencv文件夹
mkdir build # 创建build文件夹
cd build # 进入build文件夹
#cmake指令,如果没有特殊要求建议就选择默认的就可以
#注意,后面的两个点千万不能省,代表了上级目录
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j7 # 多线程执行make任务
# 最后一步,安装库文件
sudo make install
#安装完成
有以下几种方法。具体操作如下:
在安装之前,如果你之前安装过旧版本的opencv,那么就先将其删除,再进行下面的安装过程。
在pip中可以方便快速的安装opencv-python和opencv-contrib-python,只需要输入两条指令即可:
$ pip install opencv-python #安装opencv
$ pip install opencv-contrib-python #安装opencv的contrib扩展包
常见问题:
$ pip install --upgrade pip
$ pip install wheel #如果确定已经安装了wheel就不用执行这条指令
利用conda安装opencv,这种方法相较于pip安装方法来说,可以自由选择opencv的版本,使用面更广,但是缺点是不能安装opencv-contrib。具体操作如下:
首先,可以查询一下conda里面可以安装的opencv:
conda search opencv
然后,根据你想要安装的opencv版本(以3.1.0为例),输入以下指令即可:
conda install opencv=3.1.0
以上两种opencv的安装方法可以满足大部分人的基本需求,但是,如果你既想要自定义选择opencv的版本,又想要安装opencv-contrib扩展库,那么可以采用源码编译的方式安装,这也是opencv官方推荐的安装方式。
首先,更新以下系统:
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
接着,安装需要的编译工具:
$ sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
然后,安装相应的依赖包:
$ sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
$ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
$ sudo apt-get install libgtk-3-dev
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
然后在Github的opencv项目主页下载你需要的版本,注意contrib的版本和opencv的版本要一致。
opencv源码下载地址:
https://github.com/opencv/opencv/releases
contrib源码下载地址:
https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
下载好opencv的源码压缩包以后,将其解压,然后,进入到opencv的文件夹中(这里我以opencv3.1.0为例):
(注意,如果下面的指令报错,就将所有-D后面的空格删除)
$ cd ~/opencv-3.1.0/
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ #这里是opencv的安装路径,建议不要修改,就采用默认的安装路径即可
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.1.0/modules \
-D PYTHON_EXECUTABLE=~/.pyenv/bin/python \ #这是要用来编译的python路径
-D BUILD_EXAMPLES=ON .. # 我在编译例子时遇到错误,把它改为OFF通过
上边的参数配置中,有几处是需要根据你自己电脑上的路径来设置的:
完成cmake的配置后,利用make指令进行编译:
$ make -j16
出现问题1:
/usr/bin/ld: warning: libzstd.so.1.3.7, needed by //home/fan/anaconda3/lib/libtiff.so.5, not found (try using -rpath or -rpath-link)
//home/fan/anaconda3/lib/libtiff.so.5: undefined reference to 'ZSTD_freeCStream'
//home/fan/anaconda3/lib/libtiff.so.5: undefined reference to 'ZSTD_maxCLevel'
//home/fan/anaconda3/lib/libtiff.so.5: undefined reference to 'ZSTD_getErrorName'
//home/fan/anaconda3/lib/libtiff.so.5: undefined reference to 'ZSTD_createDStream'
参考: 解决方法
命令行:
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/linkpi/opencv343/opencv/opencv_contrib/modules/ -DBUILD_TIFF=ON ..
出现问题2:
c++: internal compiler error: Killed (program cc1plus)
Please submit a full bug report
解决:本人使用的是虚拟机,内存不够,只能sudo make, 不能多线程-j,或者增加虚拟机内存。
出现问题3:fatal error: vgg_generated_120.i: No such file or directory
可能还有类似问题:fatal error: boostdesc_bgm.i: 没有那个文件或目录
解决:此时需要手动下载组件放在:opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/ 中,下载地址为:
opencv_question,找到”1 answer“下面的链接下载就行。(吐槽:在C站上都是要积分才能下载,搞得好像是自己开发的一样,都是搬运工罢了。)
然后在进行安装:
$ sudo make install
$ sudo ldconfig
最后,建立软连接:
$ ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so