Ubuntu 20.04装机记录(不断更新)

  • 记录自己的Ubuntu20.04系统是怎么进化的,也供有需要的网友参考。重点有:安装ros noetic;安装opencv;安装anaconda;添加swap分区;安装pcl。

1. 使用U盘安装Ubuntu 20.04

正常安装,选择最小安装、清除整个磁盘并安装
重启系统

2. 系统设置

1. 更换软件源

应用程序–软件和更新–Ubuntu软件–下载自–其他站点,选择速度较快的站点。

2. 设置键盘快捷键

设置–设备–键盘

  • 切换应用程序:Alt+Tab
  • 在应用程序的窗口之间切换窗口:Super+Tab

3. 安装搜狗百度输入法【搜狗已从输入法配置栏中移除,换百度输入法,原因见6.1】

下载百度输入法,按安装文档操作即可。
要配置百度输入法,在候选词条中右击。

1. 安装fcitx框架
sudo apt install fcitx
sudo apt install fcitx-table-all

2. 下载搜狗输入法
下载后双击安装

3. 修改设置
设置–区域与语言–管理已安装的语言–键盘输入法系统,选择fcitx,应用到整个系统
4. 卸载ibus
sudo apt autoremove ibus
5. 重启
6. 状态栏右上角键盘图标,配置当前输入法
注意:
“切换激活/非激活输入法”:切换en/搜狗输入法快捷键
搜狗输入法切换中英文的快捷键设置不在这里
7. 卸载搜狗输入法
双击安装时下载的deb包,移除

4. 安装chrome

下载deb包双击安装。

5. ***

6. 安装jetbrains产品(使用jetbrain toolbox)

1. CLion
  1. 使用自带cmake:bundled
  2. 提示找不到make, c和c++ compiler:
sudo apt install make g++
  1. 修改字体为16号:
    File | Settings | Editor | Font
    File | Settings | Appearance&Behavior | Appearance | Use custom font
  2. 安装CodeGlance插件。
  3. 安装ROS-Robot Operating System插件:见另一篇博客。

更新1:【经常卡死,已卸载,改为直接安装,不使用toolbox,见13】
更新2:【发现是jetbrain系列软件与搜狗输入法不兼容,卸载搜狗换百度,装回toolbox版CLion】

2. PyCharm

7. 安装VMware

下载.bundle 文件
给.bundle文件添加可执行权限

sudo ./VMware-xxxxxx.bundle
7.1 安装Windows10虚拟机
  1. 虚拟机无法开机,提示“could not open /dev/vmmon:??? please make sure that the kernel moduel vmmon is load”:
    修改bios–安全启动–关闭
  2. 虚拟机提示hardware graphics acceleration is not available
    解决方法

8. 安装vim;安装优化(tweak);安装kazam

sudo apt install vim
sudo apt install gnome-tweak-tool
sudo apt install kazam

9. 安装typora;安装sublime;安装有道词典

10. 安装ros noetic

11. 安装opencv 4.5.0

1. 安装

安装位置:/opt/opencv4.5.0

  • 下载核心代码,解压得到opencv-master文件夹
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/master.zip
unzip opencv.zip
  • 下载附加模块,解压得到opencv_contrib-master文件夹,注意保证opencv与opencv_contrib的版本相同
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/master.zip
unzip opencv_contrib.zip
  • 新建opencv文件夹,将解压得到的opencv-master文件夹和opencv_contrib-master文件夹放入,执行:
mkdir build
cd build
  • configure
cmake ../opencv-master

build opencv_contrib中的所有模块:

cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-master/modules ../opencv-master

其他常用cmake命令有:

- 查看所有选项:
cmake -L
- build opencv_contrib的其中一个模块(以aruco为例):
cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-master/modules/aruco ../opencv-master
- 取消build某个模块(以calib3d为例):
cmake -DBUILD_opencv_calib3d=OFF ../opencv-master
- 指定build哪几个模块(以calib3d,videoio,ts为例):
cmake -DBUILD_LIST=calib3d,videoio,ts ../opencv-master

修改OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG参数为ON,以生成opencv4.pc文件:

cmake -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON ../opencv-master

修改CMAKE_INSTALL_PREFIX,指定新的安装路径/opt/opencv4.5.0

cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/opencv4.5.0 ../opencv-master
  1. 编译
make -j12
  1. 安装
sudo make install
2. 配置环境:

参考:
https://www.cnblogs.com/carle-09/p/12371887.html
https://blog.csdn.net/new_delete_/article/details/84797041#3_OpenCV_84
https://www.cnblogs.com/tzbubble/p/12901017.html
https://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2010/08/10/1796254.html
https://www.cnblogs.com/xzd1575/p/5555523.html

1. pkg-config环境
  1. 确认opencv4.pc文件路径:/opt/opencv4.5.0/lib/pkgconfig
  2. 输入命令
sudo vim /etc/profile
  1. 在文件末尾加入
export PKG_CONFIG_PATH=/opt/opencv4.5.0/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH
  1. 检查 /opt/opencv4.5.0/lib/pkgconfig 路径是否已设置在 PKG_CONFIG_PATH 环境变量中:
echo $PKG_CONFIG_PATH
  1. 执行source /etc/profile,注意这只对该终端有效,重启后才会全局生效
2. 动态库环境 两种方法
  1. 修改/etc/profile:
    在/etc/profile文件末尾加入:
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/opencv4.5.0/lib

然后source /etc/profile

  1. /etc/ld.so.conf.d文件夹下新建opencv4.conf文件,写入
/opt/opencv4.5.0/lib

保存,并执行sudo ldconfig

3. 查看opencv是否安装成功
pkg-config --cflags opencv4
pkg-config --libs opencv4

查看opencv安装版本:

pkg-config opencv4 --modversion

12. 安装clion

【已卸载(删除解压的文件夹)】

13. 安装VLC

sudo snap install vlc

14. 安装anaconda

  1. 下载 Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
  2. 在下载目录运行bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh(安装在~/anaconda3目录)
  • 系统提示:
  • To activate conda’s base environment in your current shell session:
  •  eval "$(~/anaconda3/bin/conda shell.YOUR_SHELL_NAME hook)" 
    
    (即eval "$(~/anaconda3/bin/conda shell.bash hook)"
  • To install conda’s shell functions for easier access, first activate, then:
  •  conda init
    
  • If you’d prefer that conda’s base environment not be activated on startup, set the auto_activate_base parameter to false:
  •  conda config --set auto_activate_base false
    

15. 安装labelme(使用anaconda安装)

  1. conda create --name=labelme python=3.6
  2. conda activate labelme
  3. pip install labelme

16. 添加swap分区

当前swap分区只有2G,不够
查看内存和swap分区大小:free -m

  1. 创建swap文件
cd /
sudo mkdir swap
cd swap
sudo dd if=/dev/zero of=swapfile bs=1M count=8k

/dev/zero:用于向swapfile写入字符0
count=8k:创建大小为8G的swapfile
完成后提示:

8589934592 bytes (8.6 GB, 8.0 GiB) copied, 3.52516 s, 2.4 GB/s
  1. 将生成的文件转换为swap文件
sudo mkswap swapfile

完成后提示:

mkswap: swapfile:不安全的权限 0644,建议使用 0600。
正在设置交换空间版本 1,大小 = 8 GiB (8589930496  个字节)
无标签, UUID=7482174e-f2e4-40ce-a4c8-abb20153f14d
sudo chmod 600 swapfile
  1. 激活swap文件
sudo swapon swapfile

卸载swap文件:sudo swapoff swapfile

  1. 开机自动挂载swap
sudo vim /etc/fstab

在文件最后加入:

/swap/swapfile	swap	swap	defaults	0	0

17. 安装PCL1.11.1

下载源代码到主目录,安装到/opt/pcl1.11.1

tar zxvf pcl-pcl-1.11.1.tar.gz
cd pcl-pcl-1.11.1
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/pcl1.11.1 ..
make -j6

编译时出现错误:

make[2]: *** [apps/CMakeFiles/pcl_openni_mls_smoothing.dir/build.make:172:bin/pcl_openni_mls_smoothing] 错误 1
make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:3237:apps/CMakeFiles/pcl_openni_mls_smoothing.dir/all] 错误 2

目前不清楚原因,故取消编译该包:

cmake -DBUILD_ml=OFF ..
sudo make install

参照OpenCV的环境配置方法配置PCL的环境。

18. 安装PCL1.9.1

pcl1.11.1无法编译ml包,后果很严重,故安装低版本的PCL,方法同上。

19. 安装g2o

安装完别忘了sudo ldconfig

21. 安装numcpp

22. 安装Psensor,监控硬件温度

参考https://www.linuxprobe.com/ubuntu-cpu-temperature.html

安装依赖
sudo apt-get install lm-sensors hddtemp
检测硬件传感器
sudo sensors-detect
确认结果
sensors
安装Psensor
sudo apt-get install psensor

23. 安装uGet(类似于迅雷)(安装完下载文件失败,不知道是哪里出了问题)

sudo add-apt-repository ppa:plushuang-tw/uget-stable
sudo apt update
sudo apt install uget
sudo apt install uget aria2

24.在Clion中使用git

1. 安装git
2. 分享本地项目到github上一个新的repository

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