ubuntu16.04配置opencv3.4.0

官网教程：https://docs.opencv.org/3.4.0/d7/d9f/tutorial_linux_install.html
参考博客：https://blog.csdn.net/cocoaqin/article/details/78163171?utm_source=blogxgwz7
1.去官网下载opencv3.4.0
2.解压下载下来的zip包

unzip opencv-3.4.0.zip

3.进入到解压后的文件包中

cd ~/opencv

4.安装依赖库和cmake
如果提醒需要apt-get update，那就先sudo su进入root权限，再sudo apt-get update，然后在执行下面命令

sudo apt-get install cmake  
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev pkg-config libavformat-dev libjpeg.dev libtiff4.dev libswscale-dev libjasper-dev  

5.安装完cmake之后执行命令 ,创建编译文件夹，不创建的会提示（如下图）
In-source builds are not allowed.

mkdir build
cd build

image.png

6.cmake一下

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

注意：如果已经在新的文件夹中编译，但是还会出现之前的报错，把cmakecache.txt删了再编译就可。

期间可能会下载一个东西，等待一会儿就OK !

image.png

7.执行命令，漫长的编译过程

sudo make

image.png

8.执行命令

sudo make install

image.png

9.sudo make install 执行完毕后OpenCV编译过程就结束了，接下来就需要配置一些OpenCV的编译环境首先将OpenCV的库添加到路径，从而可以让系统找到

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf 

执行此命令后打开的可能是一个空白的文件，不用管，只需要在文件末尾添加

/usr/local/lib  

image.png

10.执行如下命令使得刚才的配置路径生效

sudo ldconfig  

这个时候可能会提示错误如下图所示（上部分）

image.png

sbin/ldconfig.real: /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接
/sbin/ldconfig.real: /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接
出现这个错误可能是由于系统BUG所致

只需要分别输入上面图下部分的四行命令就可解决
sudo mv /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1.org
sudo mv /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1.org
sudo ln -s /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1
sudo ln -s /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1
11.配置bash

sudo gedit /etc/bash.bashrc  

在最末尾添加

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

保存，执行如下命令使得配置生效

source /etc/bash.bashrc  

更新

sudo updatedb  

12.至此所有的配置都已经完成
下面用一个小程序测试一下
cd到opencv-3.4.0/samples/cpp/example_cmake目录下
我们可以看到这个目录里官方已经给出了一个cmake的example我们可以拿来测试下
按顺序执行

cmake .
make
./opencv_example

即可看到打开了摄像头，在左上角有一个hello opencv
即表示配置成功!
13.查看opencv版本

python
import cv2
cv2.__version__