opcv2x配置过程

sumo官网推荐安装直接以下语句:

sudo add-apt-repository ppa:sumo/stable

sudo apt-get update

sudo apt-get install sumo sumo-tools sumo-doc

但是实际上在ubuntu18.04上直接这样安装却出现问题。所以采用以下做法https://blog.youkuaiyun.com/dong_learnning/article/details/82387101

1. 下载sumo安装包
在该网址下,选择想下载的sumo版本,我选择的sumo1.1.0版本
https://sourceforge.net/projects/sumo/files/sumo/

2.  解压文件包,并进入相应目录
tar zxvf sumo-all-1.1.0.tar.gz
cd sumo-1.1.0/
3. 设置环境变量
(1)打开环境变量配置文件,输入命令
vim ~/.bashrc
(2)在该文件最后一行加入sumo-1.1.0所在目录的地址
export SUMO_HOME="/home/liusu/sumo-1.1.0"
(3)使得配置生效,输入命令
source ~/.bashrc

(4)最后检查一下环境变量是否配置成功,输入命令:
echo $SUMO_HOME
将出现: /home/liusu/sumo-1.1.0
4.  安装sumo的依赖库,需要安装以下四个依赖库
否则sumo的编译文件无法成功,这个过程可能有点久,耐心等待

sudo apt-get install libgdal-dev
sudo apt-get install libproj-dev
sudo apt-get install libxerces-c-dev
sudo apt-get install libfox-1.6-dev 
因为缺少config所以采用cmake安装输入

cd build/

cmake ../

make

make install

 

GCC 和G++

直接采用sudo apt-get install gcc;sudo apt-get install g++;

 

CMake安装

官网直接下载对应的压缩包,tar -xzvf 解压缩。进入新包,执行可执行文件./bootstrap。结束输入make;sudo make install;在查看对应cmake版本 cmake --version

 

boost安装:

直接下列语句可能可以成功
#sudo apt-get install libboost-all-dev,
其中,里面还有一个 libboost-dev,我个人觉得也可以装

之前自己安装的时候是

.官网下载(www.boost.org)
2.解压并进入文件夹
3.使用命令./bootstrap.sh,可以通过加上--prefix help
4.使用命令./b2 install
etc.如果运行发现缺少文件,ex.缺少threadpool文件,那么就去threadpool官网下载并安装

转载于:https://www.cnblogs.com/penuel/p/11325465.html

由于安装失败,再次运行#sudo apt-get install libboost-all-dev 最后安装成功。

 

 

### 如何在Conda中配置OpenCV环境 在Conda环境中配置OpenCV通常需要以下几个关键步骤:创建虚拟环境、安装Python、安装OpenCV及其依赖项。以下是详细的说明和代码示例: #### 创建虚拟环境 首先,需要查看当前已有的Conda环境,并创建一个新的虚拟环境以避免与现有环境冲突。可以使用以下命令来实现: ```bash # 查看当前已有环境 conda env list # 创建新的虚拟环境(例如命名为opencv),并指定Python版本为3.6.3 conda create -n opencv python=3.6.3 ``` 上述命令会创建一个名为`opencv`的虚拟环境,并将Python版本设置为3.6.3[^1]。 #### 激活虚拟环境 创建完成后,需要激活该虚拟环境以进行后续操作: ```bash # 激活虚拟环境 conda activate opencv ``` #### 安装OpenCV 在激活的虚拟环境中,可以通过`conda`或`pip`安装OpenCV库。推荐优先使用`conda`安装,因为它能更好地管理依赖关系: ```bash # 使用conda安装OpenCV conda install -c conda-forge opencv ``` 如果`conda`无法找到合适的版本,也可以尝试使用`pip`安装: ```bash # 使用pip安装OpenCV pip install opencv-python ``` 需要注意的是,确保虚拟环境中的Python版本与OpenCV兼容。例如,如果虚拟环境中使用的是Python 2.7,则需要安装与之兼容的OpenCV版本[^4]。 #### 配置VSCode环境(可选) 如果计划在VSCode中开发基于OpenCV的项目,还需要配置VSCode环境。具体步骤包括: 1. 安装Python扩展。 2. 在VSCode中选择正确的Python解释器(即刚刚创建的`opencv`虚拟环境)。 3. 确保VSCode能够识别并加载OpenCV库。 #### Mac OS下的额外配置(可选) 对于Mac OS用户,可能需要手动添加路径以确保OpenCV库被正确加载。可以通过以下命令完成: ```bash echo /usr/local/Cellar/opencv/4.5.3_2/lib/python3.9/site-packages >> /anaconda3/envs/py36_openCV/lib/python3.6/site-packages/opencv.pth ``` 此命令将OpenCV库路径写入到虚拟环境的`.pth`文件中,从而使其生效[^2]。 ### 示例代码 以下是一个简单的Python脚本,用于验证OpenCV是否成功安装并可用: ```python import cv2 # 打印OpenCV版本 print("OpenCV version:", cv2.__version__) ``` 如果运行上述代码时没有报错,并且正确输出了OpenCV的版本号,则表明配置成功。
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