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opencv_cpu.md

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安装OpenCV3与python-opencv

⌚️: 2021年5月1日

📚参考

1. 前言

OpenCV提供开源图像算法和机器学习算法，是计算机视觉中使用极广的图像处理算法库。OpenCV最早由Intel创建，OpenCV实际上表示Intel® Open Source Computer Vision Library，之后由Willow Garage（2014年关闭）和Itseez（2016年被Intel收购）支持和维护。OpenCV可以应用于各个平台，如Mac, Windows, Linux (Terminal environment)。本文主要介绍如何在Ubuntu系统下，从源代码编译安装OpenCV。

2. 编译安装

2.1 安装cmake

OpenCV需要使用cmake进行编译

sudo apt-get install cmake

2.2 安装依赖

sudo apt-get install build-essential pkg-config libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev

依赖项，视情况而定。事实上，OpenCV的依赖项很多，缺少某些依赖项会影响OpenCV部分功能。OpenCV会在make阶段检测依赖项是否会安装，并自我调整功能。

$ sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 
$ sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev libeigen3-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev libx264-dev sphinx-common libtbb-dev yasm libfaac-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libopenexr-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libavutil-dev libavfilter-dev libavresample-dev

某依赖项安装有问题时，请自行搜索解决。如依赖包，libjasper-dev

sudo apt-get install libjaster-dev
errorE: unable to locate libjasper-dev

解决办法，复制到这里

sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt update
sudo apt install libjasper1 libjasper-dev

2.3 下载&解压

OpenCV除了主库外还有一个扩展模块，叫opencv-contrib，可以视情况选择安装与否。需要注意的是，这两个库（模块）的版本号要统一，如opencv-3.4.5和opencv_contrib-3.4.5。可以选择自行登录官网下载；也可到github下载，opencv的releases，opencv_contrib的releases；也可以使用git下载，代码如下。

sudo su # change to root
cd /opt # 3rd party software install dir, not necessary
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv 
git checkout 4.4.0
cd ..

git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
cd opencv_contrib
git checkout 4.4.0
cd ..

2.4 进入文件目录，创建build目录并进入

cd opencv-4.4.0/
mkdir build
cd build

2.5 使用cmake生成makefile文件

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_GTK=ON -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES ..

CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE：表示编译发布版本 CMAKE_INSTALL_PREFIX：表示生成动态库的安装路径，可以自定义 WITH_GTK=ON：这个配置是为了防止GTK配置失败：即安装了libgtk2.0-dev依赖，还是报错未安装 OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES：表示自动生成OpenCV的pkgconfig文件，否则需要自己手动生成。

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
/opt$ cd opencv
/opt/opencv$ mkdir release
/opt/opencv$ cd release
/opt/opencv/release$ cmake -D BUILD_TIFF=ON -D WITH_CUDA=OFF -D ENABLE_AVX=OFF -D WITH_OPENGL=OFF -D WITH_OPENCL=OFF -D WITH_IPP=OFF -D WITH_TBB=ON -D BUILD_TBB=ON -D WITH_EIGEN=OFF -D WITH_V4L=OFF -D WITH_VTK=OFF -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/opt/opencv_contrib/modules /opt/opencv/
/opt/opencv/release$ make -j4 # multi task
/opt/opencv/release$ make install
/opt/opencv/release$ ldconfig
/opt/opencv/release$ exit # exit root
/opt/opencv/release$ cd ~

如果不修改CMakeLists文件，则Opencv默认的安装位置

/usr/local/include/opencv2/  #新版Opencv核心头文件
/usr/local/include/opencv/   #旧Opencv核心头文件
/usr/local/share/OpenCV/     #一些Opencv其他安装信息
/usr/local/lib/              #Opencv中的动态链接库存放位置

Cmake一下

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

img

可能这里需要很长时间，所以要提前下载下来：
—————— start
1、下载　ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz文件,以存到iCloud。
2、修改配置文件
修改opencv里相关配置文件
打开终端，输入
 gedit ~/DownLoad/opencv_source/opencv/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake #就是这个文件的路径
将47行的
  "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv/"
改为步骤1中手动下载的文件的本地路径：
 "file:~/Downloads/" #（仅供参考，根据自己的路径填写）
编辑完成保存退出。
——————— end

2.6 编译

make -j8

-j8表示使用多个系统内核进行编译，从而提高编译速度，不清楚自己系统内核数的，可以使用make -j$(nproc) 如果编译时报错，可以尝试不使用多个内核编译，虽然需要更长的编译时间，但是可以避免一些奇怪的报错

2.7 安装

sudo make install

**注：**如果需要重新cmake，请先将build目录下的文件清空，再重新cmake，以免发生错误

3. 环境配置

3.1 将OpenCV的库添加到系统路径

方法一：配置ld.so.conf文件

sudo vim /etc/ld.so.conf

在文件中加上一行 include /usr/loacal/lib，这个路径是cmake编译时填的动态库安装路径加上/lib

img

配置ld.so.conf文件

方法二：手动生成opencv.conf文件

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

是一个新建的空文件，直接添加路径，同理这个路径是cmake编译时填的动态库安装路径加上/lib

/usr/local/lib

以上两种方法配置好后，执行如下命令使得配置的路径生效

sudo ldconfig

3.2 配置系统bash

因为在cmake时，选择了自动生成OpenCV的pkgconfig文件，在/usr/local/lib/pkgconfig路径可以看到文件

img

opencv4.pc

确保文件存在，执行如下命令

sudo vim /etc/bash.bashrc

在文末添加

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

如下：

img

bash.bashrc

保存退出，然后执行如下命令使配置生效

source /etc/bash.bashrc

至此，Linux\Ubuntu18.04环境下OpenCV的安装以及配置已经全部完成，可以使用以下命令查看是否安装和配置成功

pkg-config --modversion opencv4
pkg-config --cflags opencv4
pkg-config --libs opencv4

img

结果

4. 测试

4.1 CPP测试1

新建一个demo.cpp文件，代码如下

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat srcImage = imread("opencv.jpg");
    imshow("Display Image window",srcImage);
    waitKey(0);
    return 0;
}

同级目录放一张图片，名为opencv.jpg，编译

g++ `pkg-config opencv4 --cflags` demo.cpp  -o demo `pkg-config opencv4 --libs`

运行

./demo

4.2 CPP测试2

需要在有一个测试图片“test.jpg”，图片的格式可以是jpg，png，bmp等，取决于第二步依赖项所支持的格式。

#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>
int main( int argc, char** argv ) {
    cv::Mat image;
    image = cv::imread("test.jpg" , CV_LOAD_IMAGE_COLOR);	      
    if(! image.data ) {
        std::cout <<  "Could not open or find the image" << std::endl ;
	    return -1;
    }

    std::cout << "image wide: "<< image.cols << ",image high: " << image.rows << ",image channels: "<< image.channels() << std::endl;
    /* display image
    cv::namedWindow( "Display window", cv::WINDOW_AUTOSIZE );
    cv::imshow( "Display window", image );		    
    cv::waitKey(0);
    */
    size_t y,x;// y is row, x is col
    int c;     // c is channel
    y = x = 250;
    c = 2;
    // row_ptr is the head point of y row
    unsigned char *row_ptr = image.ptr<unsigned char>(y);
    // data_ptr points to pixel data
    unsigned char *data_ptr = &row_ptr[x * image.channels()]; 
    unsigned char data =  data_ptr[c];

    // use cv::Mat::at() to get the pixel value
    // unsigned char is not printable
    // std::cout << std::isprint(data)<<std::isprint(image.at<cv::Vec3b>(y,x)[c]) << std::endl;
    std::cout << "pixel value at y, x ,c"<<static_cast<unsigned>(image.at<cv::Vec3b>(y,x)[c]) << std::endl;
    return 0;
}

编译运行

g++ demo2.cpp -o output `pkg-config --cflags --libs opencv` 会报错g++ `pkg-config opencv4 --cflags` demo2.cpp  -o demo2 `pkg-config opencv4 --libs`./demo2

4.3 python测试

安装python-Opencv

可直接使用apt安装

sudo apt-get install python-opencvsudo apt-get install python-numpy

安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python

测试

打开python，importcv模块成功即可。

import cv2