Ubuntu下快速安装opencv2//opencv3

本文详细介绍在Ubuntu系统中通过conda、pip及本地安装包三种方式安装OpenCV的方法,包括安装命令、网络环境要求及卸载步骤,为Python开发者提供便利。

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Ubuntu下安装opencv其实非常简单,之前下安装包,多线程编译,再make,而且opencv3有个包一直下不下来,其实用下面几种方法安装,可谓是方便实用。
1.conda安装,这要求你电脑安装Anoconda,不过一般用python开发的程序员,应该都装了这个。
然后直接输入:

conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3(安装opencv3)
conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv(安装opencv2)

-c和-channel其实没什么区别。

这种方式有个问题,就是对网速有要求,不然包下载慢,而且中断,所以要求你的网络环境好,最好能翻墙,走全局代理流量。

卸载:

conda uninstall opencv

2.pip安装。
安装:

pip install opencv-python

卸载:

pip uninstall opencv-python

也对网络环境有要求:

3.本地下载安装包安装:
地址:https://anaconda.org/menpo/opencv3/files
比如,下载了包:opencv3-3.1.0-py36_0.tar.bz2
直接使用conda命令安装:conda install opencv3-3.1.0-py36_0.tar.bz2

好了,分享完毕。

参考博客:
https://blog.youkuaiyun.com/isuccess88/article/details/73546835
https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/77972123
https://www.cnblogs.com/YangQiaoblog/p/6739847.html

### UbuntuOpenCV 头文件 `opencv2/opencv.hpp` 未找到解决方案 在处理Ubuntu环境下OpenCV头文件缺失的问题时,通常会遇到由于安装路径差异或者版本兼容性引起的各种错误。对于提到的`opencv2/opencv.hpp`文件找不到的情况,在较新的OpenCV版本中确实存在一些变化。 #### 路径结构的变化 新版本的OpenCV(如4.x系列),其默认安装后的头文件路径有所调整,增加了额外的一层目录`opencv4`[^4]。这意味着原本期望位于`/usr/include/opencv2/`下的头文件现在被放置到了`/usr/include/opencv4/opencv2/`这样的位置。因此当项目尝试通过旧路径访问这些资源时就会报错。 为了适应这种改变,可以采取如下措施: - **更新包含路径** 修改项目的CMake配置或其他构建工具设置中的包含路径,使其指向实际存在的新位置即`/usr/local/include/opencv4/`或类似的正确路径。这可以通过编辑CMakeLists.txt来实现: ```cmake include_directories(/usr/local/include/opencv4/) ``` - **链接库文件** 同样地,也需要确认链接器能够正确定位到所需的共享对象(.so)文件。一般情况下,默认安装过程已经完成了必要的软连接创建;但如果出现问题,则需手动检查并修正。 - **验证安装完整性** 使用命令行工具核实当前系统上的OpenCV及其附加组件是否已成功部署完毕。例如执行下面这条指令可以帮助了解具体状况: ```bash pkg-config --modversion opencv4 ``` 如果显示出了具体的版本号而非错误信息,则说明基本环境搭建无误。 另外值得注意的是,某些特定功能模块对应的头文件可能并未随基础包一同分发而是存在于扩展贡献仓库(`opencv_contrib`)之中。比如`xfeatures2d`等高级特性就需要单独获取相应源码再编译加入支持[^2]。 最后提醒一点关于直接拷贝单个头文件的做法虽然有时看似能解决问题但实际上并不推荐这样做因为可能会破坏原有的依赖关系进而引发更多难以预料的技术难题[^3]。
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