Ubuntu 常用软件安装及基础配置： typora、Qt等

最新推荐文章于 2025-02-27 12:22:26 发布

原创最新推荐文章于 2025-02-27 12:22:26 发布 · 966 阅读

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本文详细介绍了一位三维重建领域的研究者在新电脑上安装Ubuntu系统后，如何搭建学习与工作环境的过程。涵盖了C++及Python编程环境配置，包括常用工具软件如Typora、MindMaster等的安装，以及传统视觉方法与深度学习视觉方法所需环境的搭建。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

概述

笔者个人研究方向为三维重建，在新电脑上安装ubuntu系统后，首先需要安装一些软件以搭建工作学习环境。
平常常用的编程语言主要为C++以及python。C++主要服务于传统的三维重建方法学习，Python则主要服务于基于深度学习的三维重建方法。因此，需要在系统上配置相关的开发环境。

一、学习与写作的工具软件

谷歌登录

当装好ubuntu系统后，为了能够顺利登录谷歌账号之类的，首先配XXX。

参考链接：https://mahongfei.com/1776.html

公式OCR软件

mathpix

sudo snap install mathpix-snipping-tool

https://snapcraft.io/install/mathpix-snipping-tool/ubuntu

官网：https://mathpix.com/#downloads

截图软件

1. 现在用的是flameshot，快捷键配置成了alt+A.

sudo apt install flameshot

按1添加flameshot后，显示为2.

- 添加flameshot时，“命令”为： /usr/bin/flameshot gui

2. 以前还用过shutter，参考的该链接：
https://blog.youkuaiyun.com/qq_19339041/article/details/80058892

不必更新，直接安装设置快捷键即可。

动图Gif软件：peek

sudo add-apt-repository ppa:peek-developers/stable
sudo apt update
sudo apt install peek

运行程序：peek

参考：https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/8086100.html

我直接把这个软件加到了收藏夹，方便使用：

Typora安装

主要为了满足自己平常的一些写作需求。

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys BA300B7755AFCFAE
sudo add-apt-repository 'deb http://typora.io linux/' #添加typora的远程仓库
sudo apt-get install typora 安装

参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35976351/article/details/79176835

MindMaster

直接谷歌mindmaster下载deb包，双击安装就可以了，现在也支持中文，作为思维导图软件理理思路还是挺方便的

VMWare虚拟机

有时候着急用到windows下的东西，比如word之类的，使用虚拟机还是一个不错的应急方式。

参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36285997/article/details/82668605

二、传统视觉方法的环境

传统视觉方法主要还是在C++环境下，用的也是一些C++的视觉库。

C++ IDE环境配置

选择1：QT

搭建C++开发环境。算是在Ubuntu系统下的一个不错的集成开发环境。个人暂时用的就是QT。

直接官网下载安装就好了。

选择2：Eclipse + CDT

资源：eclipse下载地址 jdk下载地址

步骤：

将解压后的eclipse移动至 /opt/下，并重命名为 cdt

 sudo mv eclipse-installer/ /opt/
 sudo mv eclipse-installer/ cdt

将解压后jdk移动至cdt中，并重命名为jre

 sudo mv jdk-12.0.2/ /opt/cdt
 cd /opt/cdt
 sudo mv jdk-12.0.2/ jre

开启

 cd /opt/cdt
 ./eclipse-inst

install后，在install的文件夹中即可打开eclipse，亦可将其移动至桌面

创建快捷方式

 sudo touch eclipse.desktop

安装opencv

官方教程

依赖包

 sudo apt-get install build-essential
 
 sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
 
 sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

编译安装

 cd opencv-3.2.0 
 mkdir build  
 cd build 
 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
 make
 sudo make install

参考安装教程

opencv小知识

opencv动态链接库被安装在/usr/lib下 【opencv_calib3d】——相机校准和三维重建 【opencv_core】——核心模块，绘图和其他辅助功能【opencv_features2d】——二维特征检测【opencv_flann】——快速最邻近搜索【opencv_highgui】——GUI用户界面【opencv_imgproc】——图像处理【opencv_legacy】——废弃部分【opencv_ml】——机器学习模块【opencv_objdetect】——目标检测模块【opencv_ocl】——运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块【opencv_video】——视频分析组件

在ubuntu中， .so文件即为动态链接库文件，对应于windows下的dll文件在ubuntu中， .a文件对应于windows下的lib文件；实际上，该文件就是普通的函数通过编译之后得到（在高翔的SLAM教程第2章有一个关于如何编译得到静态链接库的简单小例子）

三、深度学习视觉方法的环境

vscode

下载安装官网即可。

上面有一些插件还挺好用的，有时候有一些中文的注释没法显示，就可以安装这个扩展`gbktoutf8`。

Docker

主要服务于配置深度学习环境。也是想试图学习进一步的构建生产级的应用。

pycharm

软件商店即可

Anaconda

--- 安装

下载地址 https://repo.continuum.io/archive/

教程

--- 基础命令

学习命令
```
 conda 想了解的命令 --help
```
查看conda版本
```
 conda --version
```
升级conda
```
 conda update conda
```

--- 管理环境

创建环境
```
 conda create --name aanetEnv
```
这条命令将会创建一个新的环境，位置在/envs/aanetEnv
激活该环境
```
 source activate aanetEnv
```
新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下
创建安装有特定python版本和特定包的环境bunnies
```
 conda create -n bunnies python=3 Astroid Babel
```
位置在/home/flow_specter/anaconda3/envs/bunnies中
列出所有的环境
```
 conda info --envs
```
切换另一个环境
```
 source activate 你想切换的环境
```

复制一个环境

 conda create -n 副本名字 --clone 想要克隆的原件名字

删除环境

 conda remove -n 想删除的环境 --all

确认删除，看是不是不在列表中了

 conda info -e

--- 管理python版本

检查哪个版本可以被安装
```
 conda search python
```
当我想用python3编译程序但又不想要覆盖掉原来的python2时，我可以创建并激活一个新环境，该环境安装了python3.
```
 conda create -n snakes python=３
```
```
 source activate snakes
```
确定环境添加成功
```
 conda info -e
```
确保该环境运行的是python3
```
 python --version
```
为了用不同版本的python，实质上只需要激活不同的环境即可。
```
 source activate snowflakes
```
注销环境
```
 source deactivate
```

--- 管理包

给特定环境安装package（选择1. 切换至该环境安装；选择2. 安装时指定环境参数 -n）
1. ```
 activate env_name
 conda install pandas
```
2. ```
 conda install -n env_name pandas
```

查看已安装的包

 conda list
 # 指定查看某环境下安装的package
 conda list -n env_name

查找包
```
 conda search pyqtgraph
```

更新包

 conda update numpy
 conda update anaconda

卸载包
```
 conda remove numpy
```