Ubuntu 安装 opencv2.4.9

本文提供了一步一步的指南来帮助你在Ubuntu系统上安装和配置OpenCV 2.4.9版本。从安装必要的工具开始,接着下载并解压OpenCV源文件,然后安装依赖库,生成MakeFile文件,最后完成构建和安装过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

安装工具

sudo apt-get install git
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install vim

下载Opencv

opencv2.9

解压

unzip opencv-2.4.9.zip
cd opencv-2.4.9
mkdir release

安装依赖库

sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev  

在opencv的官方文档也有说明:

  1. GCC 4.4.x or later. This can be installed with:sudo apt-get install build-essential
  2. CMake 2.6 or higher;
  3. Git;
  4. GTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev);
  5. pkg-config;
  6. Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later with developer packages (python-dev, python-numpy);
  7. ffmpeg or libav development packages: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev;
  8. [optional] libdc1394 2.x;
  9. [optional] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev.
    ff-dev, libjasper-dev.

进入目录生成MakeFile文件

cd releaase

安装所有的lib文件都会被安装到/usr/local目录下

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
 
  • 如果遇到Unsupported gpu architecture 'compute_11'的错误,解决方法为:
  • cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CUDA_GENERATION=Kepler ..
  • (参考:http://blog.youkuaiyun.com/sysuwuhongpeng/article/details/45485719)

cmake

构建和安装

make

出现的问题(1):/home/lingck/opencv-2.4.9/modules/gpu/src/nvidia/core/NCVPixelOperations.hpp(129): error: a storage class is not allowed in an explicit specialization

 解决办法:http://download.youkuaiyun.com/download/solomon1558/9581114这个地址下载NCVPixelOperations.hpp文件替换掉opencv文件夹中的源文件即可

出现的问题(2):make[2]: *** [modules/gpu/CMakeFiles/opencv_gpu.dir/src/graphcuts.cpp.o] 错误 1

  解决办法:打开graphcuts.cpp文件,修改graphcuts.cpp里面的

#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER) 
为:

#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER) || (CUDART_VERSION >= 8000)

make

make install

make install

加载动态连接库

sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'

sudo ldconfi
### 安装 OpenCV 2.4.9 的指导 #### 准备工作 在 Ubuntu 20 上安装 OpenCV 2.4.9 需要先完成一些准备工作。这包括下载源码确保系统中有必要的开发工具和库支持。 可以使用 `wget` 命令从 SourceForge 下载 OpenCV 2.4.9 源码包[^1]: ```bash wget https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/2.4.9/opencv-2.4.9.zip/download -O opencv-2.4.9.zip ``` 接着解压缩该文件到主目录下,可以看到一个名为 `opencv-2.4.9` 的文件夹: ```bash unzip opencv-2.4.9.zip -d ~/ ``` #### 安装依赖项 为了成功构建 OpenCV,需要安装一系列依赖软件包。这些依赖项可以通过 APT 包管理器来获取: 运行以下命令以安装基本的编译环境以及常用的图像处理库[^3][^5]: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config \ python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev ``` 如果目标环境中还需要其他功能模块的支持(比如视频 I/O 或者 Python 绑定),可以根据需求扩展上述列表中的项目。 #### 编译配置 进入刚刚提取出来的 OpenCV 源代码根目录,创建一个新的子目录用于存放生成的目标文件: ```bash cd ~/opencv-2.4.9 mkdir release && cd release ``` 在此处执行 CMake 来初始化项目的构建过程。CMake 是用来简化跨平台应用程序构建流程的一个工具,在此阶段它会检测系统的状态将结果写入 Makefile 中以便后续操作[^4]: ```bash cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE .. ``` #### 构建与安装 一旦 CMake 成功完成了它的任务,则可以直接调用 make 开始实际的编译工作: ```bash make -j$(nproc) ``` 参数 `-j$(nproc)` 表示利用当前 CPU 所有的核心数加速编译速度。 最后一步就是正式将编译后的产物部署至全局路径中去: ```bash sudo make install ``` 至此,整个安装流程结束。现在应该可以在系统范围内正常使用 OpenCV 库了。 --- ### 示例验证程序 下面给出一段简单的测试代码片段,帮助确认安装是否正确无误: ```cpp #include <cv.h> #include <highgui.h> int main() { cv::Mat image = cv::imread("test.jpg"); if (image.empty()) return -1; cv::imshow("Test Image", image); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 保存以上内容为 `.cpp` 文件形式之后通过 g++ 加上链接选项 `${OpenCV_LIBS}` 即可顺利完成编译。 ---
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