EasyPR 环境配置(Ubantu)

本文详细介绍了如何在Ubuntu 18.04上配置OpenCV 3.2和CMake 3.3.2,接着讲解了安装EasyPR的步骤,包括手动下载ippicv文件以解决网络问题,以及修改config.h文件适应OpenCV版本。最后,通过运行bash build.sh和demo测试EasyPR的编译与使用。

在上一章讲了EasyPR在Windows在的环境配置,本章讲一下在ubantu环境下的配置。
配置之前先看看作者要求的环境:
在这里插入图片描述

我的环境

ubantu:18.04
opencv:3.2
cmake:3.3.2

cmake安装

  1. cmake官网下载,本方法以cmake-3.1.0.tar.gz为例(cmake版本没有要求,不要太旧就行)
  2. 使用sudo tar -zxvf cmake-3.1.0.tar.gz解压(Cmake的安装路径默认在:/usr/local/)
  3. 进入cmake-3.1.0,执行sudo ./bootstrap
  4. 执行sudo make
  5. 执行 sudo make install
  6. 执行 cmake --version,有输出cmake版本则安装成功

安装OpenCV

  1. opencv官网点击Sources进行下载自己需要的版本
    在这里插入图片描述

  2. 执行tar -xvf Install_openCV-3.2.0.tar.gz 解压

  3. 进入解压后文件目录执行mkdir build,新建build文件夹

  4. 安装opencv 3.2的过程中要下载ippicv_linux_20151201.tgz,由于网络的原因,这个文件经常会下载失败,所以这里要手动下载。下载后替换opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e/路径下的同名文件

  5. 进入build文件夹执行

sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
  1. 执行安装
    sudo make -j4
    sudo make install
  2. 检查是否安装成功
    pkg-config --modversion opencv
    在这里插入图片描述

安装EasyPR

  1. EasyPR官网下载源码。

  2. 将/include/easypr/config.h中的#define CV_VERSION_THREE_ZERO改为#define
    CV_VERSION_THREE_TWO。
    在这里插入图片描述

  3. 进入EasyPR执行bash build.sh后完成编译

  4. 执行./demo测试能否使用
    在这里插入图片描述

### 配置 Anaconda 环境于 Ubuntu #### 添加 Anaconda 至 PATH 环境变量 为了使 Anaconda 的命令可以在任何位置执行,需将其 `bin` 文件夹加入到系统的 PATH 中。这通常通过编辑用户的 `.bashrc` 或者对于所有用户可用的情况下 `/etc/profile` 文件来完成。 当安装完成后,在终端中输入如下命令以编辑当前用户的 shell 初始化脚本: ```bash nano ~/.bashrc ``` 在该文件的最后一行添加下面的内容以便将 Anaconda 加入至 PATH: ```bash export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH ``` 上述路径假设 Anaconda 被安装到了用户的 home 目录下[^3];如果选择了不同的安装目录,则应相应调整此路径。 保存更改并关闭编辑器后,为了让新的设置生效,可以重新加载 .bashrc 文件: ```bash source ~/.bashrc ``` #### 设置默认 Python 版本 (可选) 有时希望指定特定版本作为默认使用的 Python 解释器。可以通过修改或新增名为 `~/.condarc` 的配置文件实现这一点。不过一般情况下,默认行为已经能够满足大多数需求。 #### 使用清华镜像源加速包管理(推荐) 考虑到网络因素可能影响下载速度,建议向 Conda 增加国内的软件仓库地址,比如清华大学开源软件镜像站提供的服务。这样做的好处是可以显著提高依赖项获取的速度。 为此,可在终端里键入下列指令: ```bash conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ ``` 这条语句的作用就是告诉 Conda 在查找所需资源时也考虑访问 TUNA 提供的服务端口[^4]。 #### 创建虚拟环境 有了基础配置之后,就可以利用 Anaconda 来创建隔离的工作空间了。例如要建立一个基于 Python 3.x 的新项目,只需简单地发出这样的请求即可: ```bash conda create --name myproject python=3.8 ``` 这里 `myproject` 是自定义的名字,而后面的参数指定了所期望采用的具体 Python 发布版号。 激活新建好的环境的方法也很直观: ```bash conda activate myproject ``` 现在就已经准备好在这个独立的空间里面开发应用程序啦!
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