Ubuntu20.04 安装OpenCV4.6.0

第一步：准备工作

安装依赖

1. 基本库安装

sudo apt install cmake qt5-default gcc g++ libxslt1-dev libffi-dev \
    at-spi2-core libavresample-dev libavresample4  python3 \
	  python3-dev python3-numpy python3-pip -y 

sudo ln -s .

2. 安装libjasper

# 方法1：不推荐
sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt update
sudo apt install libjasper1 libjasper-dev -y
# 方法2：手动编译
git clone https://github.com/jasper-software/jasper.git -b version-3.0.6
cd jasper/build
sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python
./build --release --install-dir /usr/local
cd ../tmp_cmake/build
# 然后将/usr/local/lib添加到系统环境，例如
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/jasper.conf
# 内容如下：
/usr/local/lib

3. 基本依赖安装

sudo apt install build-essential libncursesw5-dev libgdbm-dev libc6-dev \
    zlib1g-dev libsqlite3-dev tk-dev \
    libssl-dev openssl libffi-dev \
    libblas-dev liblapack-dev gfortran \
    build-essential git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev \
    libavformat-dev libswscale-dev libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev \
    libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev -y

4. 基本依赖安装

sudo apt install nasm libtool libgtk-3-dev libgtk2.0-dev \
    libavutil-dev libswscale-dev libasound2-dev libspeex-dev \
    v4l-utils libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev \
    libswscale-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev \
    libgstreamer1.0-dev -y

5. 安装openjpeg。

git clone https://github.com/uclouvain/openjpeg
cd openjpeg
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make
sudo make install

安装工作

• 下载源码(直接下载git是预览版，去releases下载是正式版)。opencv，opencv_contrib

• 解压到你想要的任意文件夹，但是建议两个文件夹解压后放同级路径。
  - 修改一下opencv下面的CMakeLists.txt文件，开头加入下面这句，防止可能发生的找不到系统so文件。

shell~~ ~~set(CMAKE_PREFIX_PATH "/usr/lib/x86_64-linux-gnu")~~ ~~

安装OpenCV到系统环境

• 如果要把opencv安装到系统环境，默认安装路径为/usr/local。默认安装到Python2，当然我们需要用它安装到python3。下面以python3.9为例。
• 建议先把conda环境deactive，防止误识别。
• 直接用apt安装python3 python3-pip python3-numpy

sudo apt install libpython3-dev python3-dev python3 python3-pip python3-numpy -y

- 由于此pip没有添加到系统环境，所以在运行的时候需要用python -m pip的方式才能安装
- 并且我的默认python环境为conda环境，所以这里需要把系统环境的python所有路径都指出来。
- 正式使用时，还是请直接安装到系统的python3环境就行了，这里只是演示。

• 查看numpy的位置

/usr/bin/python3 -c "import numpy as np;import os; print(os.path.dirname(np.__file__)+'/core/include')"
# 结果如下：
/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include

• 进入opencv解压的文件夹

cd xxx
mkdir build  # cmake都是在build路径正式执行编译，所以需要手动创建
cd build

• cmkae配置命令（仅用于CPU版，注意修改你的opencv_contrib路径，WITH_QT=ON为可选值，确保你已安装完整版QT。第一行命令的qt5-default就是了。）

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/tlntin/Documents/opencv/opencv_contrib-4.6.0/modules \
    -D WITH_QT=ON \
    -D PYTHON3_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 \
    -D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(/usr/bin/python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
    -D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(/usr/bin/python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") \
    -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=$(/usr/bin/python3 -c "import numpy as np;import os; print(os.path.dirname(np.__file__)+'/core/include')") \
    -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv4 \
..
# 注意：1.第二行opencv_contrib改成你的路径。2.最后一行的..不可省略，因为需要编译的其实是上一个路径。

• cmake配置命令（仅用于cuda版，，注意修改你的opencv_contrib路径， WITH_QT=ON为可选值，确保你已安装完整版QT，安装方法和上面一样。）

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/tlntin/Documents/opencv/opencv_contrib-4.6.0/modules \
    -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
    -D WITH_OPENMP=ON \
    -D WITH_TBB=ON \
    -D WITH_QT=ON \
    -D CUDA_NVCC_FLAGS="--Wno-deprecated-gpu-targets" \
    -D OPENCV_EXTRA_EXE_LINKER_FLAGS=-latomic \
    -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \
    -D WITH_CUDA=ON \
    -D ENABLE_FAST_MATH=ON \
    -D CUDA_FAST_MATH=ON \
    -D WITH_CUBLAS=ON \
    -D PYTHON3_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 \
    -D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(/usr/bin/python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
    -D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(/usr/bin/python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") \
    -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=$(/usr/bin/python3 -c "import numpy as np;import os; print(os.path.dirname(np.__file__)+'/core/include')") \
    -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv4 \
    ..

• 执行编译

make -j8

• 安装编译好的文件

sudo make install

• 配置opencv

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
# 填入下面的信息
/usr/local/opencv4/lib
# 保存配置文件
sudo ldconfig

sudo vim /etc/bash.bashrc   # 如果是zsh终端，建议在/etc/profile与/etc/.zshrc也写一下
# 写入下面的信息
export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/opencv4/lib/pkgconfig
export PATH=$PATH:/usr/local/opencv4/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/opencv4/lib

• 更新配置

source /etc/bash.bashrc

• 测试一下

pkg-config --modversion opencv4

# 输出
4.6.0

• 再测试一下安装到python里面的效果

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

# 输出
'4.6.0'

安装到anaconda环境

• 先创建anaconda虚拟环境

conda create -n opencv python==3.9
conda activate opencv

• 安装numpy

conda install numpy

• 进入opencv路径

cd xxx
cd build
rm install_manifest.txt  # 删除配置路径，待会重写生成配置文件

• 【可选操作】如果你下面编译的和上面编译的都是python3.9，那就可以直接利用上面的文件编译，如果不是，最好先清理一下缓存再继续。

make clean  # 清空编译缓存
cd ..
rm -r build  # 清空编译文件夹
mkdir build  # 重新创建编译文件夹
cd build  # 再次进入编译文件夹

• 配置命令

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/tlntin/Downloads/opencv_contrib/modules \
    -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
    -D WITH_OPENMP=ON \
    -D WITH_TBB=ON \
    -D WITH_QT=ON \
    -D CUDA_NVCC_FLAGS=--Wno-deprecated-gpu-targets \
    -D OPENCV_EXTRA_EXE_LINKER_FLAGS=-latomic \
    -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \
    -D WITH_CUDA=ON \
    -D ENABLE_FAST_MATH=1 \
    -D CUDA_FAST_MATH=1 \
    -D WITH_CUBLAS=1 \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python -c "import sys; print(sys.prefix)") \
    -D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python) \
    -D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
    -D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") \
    ..

# 同样，记得修改一下第二行的路径就行了，其它由于已经激活了anaconda环境，所有都会自动配置
# 最后..不要漏掉。
# 这里参考了知乎大佬的，加了闭源驱动和cuda gpu支持，不过编译时间会变长一些。
# 知乎原贴：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147595002

• 最后安装即可，由于是安装到conda虚拟环境内，所以不需要sudo 权限。

make install

• 最后，测试一下（记得激活conda环境）。

python

Python 3.9.0 | packaged by conda-forge | (default, Nov 3 2022, 07:57:39) 
[GCC 9.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'4.6.0'

opencv卸载

• 进入build文件夹
• 执行该命令删除已经安装的文件(如果没权限，那就加sudo)

xargs rm < install_manifest.txt