系列文章目录
提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加
例如:第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用
提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档
文章目录
- 系列文章目录
- 前言
- 一、更新环境
- 二、安装编译器和构建工具等
- 三、安装各种依赖库
- 四、下载OpenCV的源文件
- 五、生成构建脚本和编译
- 六、安装OPENCV 及配置环境
- 总结
前言
提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:
网上相关的文章不少,但是很多是python-opencv的,另外一些编译的的时候会报错。再返回去查找问题的话也非常麻烦。
基本上参考的这两篇,其中VSCODE的安装暂且跳过,vscode的环境配置文件放在连接里了。
Linux/Ubuntu下使用VS Code配置C/C++项目环境调用OpenCV
在arm版ubuntu上编译安装c++版本opencv和闭坑指南。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
一、更新环境
鲁班猫的22.04在这一步的时候还是更新了不少东西,包括后面的库的安装,感觉花了不少时间。
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
二、安装编译器和构建工具等
sudo apt-get install -y g++ # Ubuntu自带gcc
sudo apt-get install -y cmake
sudo apt-get install -y make
sudo apt-get install -y wget
sudo apt-get install -y unzip
sudo apt-get install -y git
三、安装各种依赖库
这个版本 安装完成之后 ffmpeg可能会提示问题,原绑定的版本不同之类,建议可以先降级处理完再下一步,毕竟出了问题,像我这种小白也不知道从那里查起。
# 1. 安装 aptitude
sudo apt install aptitude# 2. 使用 aptitude 安装
sudo aptitude install ffmpeg
sudo apt-get install build-essential pkg-config sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev libglib2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libavutil-dev libv4l-dev liblapacke-dev libxvidcore-dev libx264-devsudo apt-get install python-dev python-numpysudo apt-get install libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-devsudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper1 libjasper-dev libdc1394-22-dev libopenexr-dev libwebp-devsudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran sudo apt-get install ffmpeg
但是这个版本的依赖好像比较少,还有另外一个版本,没什么想法的可以都安装。
sudo add-apt-repository ppa:linuxuprising/libpng12
apt-get update && apt-get -y install autoconf automake build-essential cmake ruby libpcre3 libpcre3-dev openssl vim tree lrzsz iproute2 pcregrep procps dnsutils netcat git-core libass-dev libfreetype6-dev libgnutls28-dev libsdl2-dev libtool libva-dev libvdpau-dev libvorbis-dev libxcb1-dev libxcb-shm0-dev libxcb-xfixes0-dev pkg-config texinfo wget yasm zlib1g-dev checkinstall libfaac-dev libgpac-dev ladspa-sdk-dev libunistring-dev libbz2-dev libjack-jackd2-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libvpx-dev libx264-dev libx265-dev libxvidcore-dev libopenal-dev libopus-dev libsdl1.2-dev libtheora-dev libx11-dev libxfixes-dev texi2html libssl-dev libfdk-aac-dev
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev
sudo apt-get install libcanberra-gtk-module
sudo apt-get install pkg-config
sudo apt-get install -y autoconf automake build-essential git libass-dev libfreetype6-dev libsdl2-dev libtheora-dev libtool libva-dev libvdpau-dev libvorbis-dev libxcb1-dev libxcb-shm0-dev libxcb-xfixes0-dev pkg-config texinfo wget zlib1g-dev
sudo apt install libswresample-dev
sudo apt install libavutil-dev
sudo apt install libsdl1.2-dev
sudo apt-get install libx264-142
sudo apt-get install libx264-152
apt-get install libtbb2 libtbb-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-get install libpng12-0 libpng12-dev
四、下载OpenCV的源文件
我是直接从官网下载的最新的 4.12.0
五、生成构建脚本和编译
切换到opencv目录下
cd opencv/
在build目录下使用cmake来生成构建脚本,使用如下命令,
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D WITH_FFMPEG=ON ..
但是还是有错误,可能跟 FFMPEG的版本有关,建议用下面的
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release –D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF -D WITH_FFMPEG=OFF ..
在build目录下编译opencv,其实可以用-4就行,系统不会有太大压力。
一开始编译的时候 会出
make -j8
六、安装OPENCV 及配置环境
sudo make install
按照这个步骤 完整安装库和依赖,之后到这一步很顺利,没有一个报错。
之后配置环境也应该不会有问题
sudo find / -iname opencv4.pc
按照之前博主的步骤操作 即可
sudo nano /etc/profile.d/pkgconfig.sh#添加
# export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
#刷新环境变量
source /etc/profile
#配置OpenCV的动态库环境
sudo nano /etc/ld.so.conf.d/opencv4.conf
#添加
# /usr/local/lib
#刷新动态库环境
sudo ldconfig
之后就按之前博主的操作 开始正式进入工程 开始操作。
总结
提示:这里对文章进行总结:
例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。