caffe安装_3.opencv安装

最新推荐文章于 2023-07-29 16:40:51 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vahalla233/article/details/81120953

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本文档详细介绍了在Ubuntu系统中安装OpenCV3.4.0及其依赖，包括使用opencv_contrib，以及后续安装Caffe的步骤。涉及配置环境变量、解决编译错误和使用pkg-config工具的说明。最后提到了为避免Python环境混乱，建议使用虚拟环境。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

主要参考了以下两篇：

https://blog.youkuaiyun.com/abc869788668/article/details/78351807

https://github.com/BVLC/caffe/wiki/OpenCV-3.2-Installation-Guide-on-Ubuntu-16.04

最主要参考为opencv官网文件：

https://docs.opencv.org/3.4.0/d7/d9f/tutorial_linux_install.html

一、安装各种依赖项

sudo apt-get install --assume-yes build-essential cmake git
sudo apt-get install --assume-yes pkg-config unzip ffmpeg qtbase5-dev python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy
sudo apt-get install --assume-yes libopencv-dev libgtk-3-dev libdc1394-22 libdc1394-22-dev libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev
sudo apt-get install --assume-yes libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxine2-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev
sudo apt-get install --assume-yes libv4l-dev libtbb-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev
sudo apt-get install --assume-yes libvorbis-dev libxvidcore-dev v4l-utils python-vtk
sudo apt-get install --assume-yes liblapacke-dev libopenblas-dev checkinstall
sudo apt-get install --assume-yes libgdal-dev

二、解压opencv和opencv_contrib

（将contrib解压到opencv解压的文件夹中，opencv_contrib-3.4.0作为opencv-3.4.0的子文件夹）

三、在opencv-3.4.0下创建build文件夹存放编译结果文件

四、cd build然后输入

sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON  -D PYTHON_INCLUDE_DIR=/home/yxian/anaconda2/include/python2.7/ -D PYTHON_LIBRARY=/home/yxian/anaconda2/lib/libpython2.7.so -D PYTHON_PACKAGES_PATH=/home/yxian/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/ -D BUILD_opencv_python2=ON -D BUILD_opencv_python3=OFF -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON  -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D  WITH_CUDA=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_GENERATION=Auto CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 -D INSTALL_CREATE_DISTRIB=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.4.0/modules/ ..

如果觉得这个麻烦的，可以sudo apt-get install cmake-gui，用cmake的图像界面直接选择，然后点击Configure，应用刚才的修改并且将修改内容更新至 build 目录下的 CMakeCache.txt 中。然后点击 Generate，更新 Makefile

五、make编译

sudo make -j8

六、安装

sudo make install
cd ~
sudo /bin/bash -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
sudo ldconfig
sudo apt-get update

重启，到build目录下sudo apt-get install checkinstall ， sudo checkinstall用来管理安装和卸载
当你想卸载当前的opencv时，直接在build执行sudo dpkg -r build即可

七、配置环境变量

在文件/etc/ld.so.conf中添加 /usr/local/lib（这个跟安装目录有关， {CMAKE_INSTALL_PREFIX}/lib
sudo vim /etc/profile加入下面两行保存

export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib

source /etc/profile

sudo vim~/.bashrc加入下面两行保存

export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib

source ~/.bashrc
sudo ldconfig

编译出来的cv2.so在文件夹/home/yxian/opencv-3.4.0/build/lib/下面，通过使用命令：

sudo ln -s /home/yourname/opencv-3.4.0/build/lib/cv2.so  /home/yourname/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/

在anaconda安装文件夹下建立cv2.so的软连接，然后在python下执行import cv2

八、caffe设置

在caffe目录下make clean，sudo vim Makefile.config更改成
OPENCV_VERSION := 3
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial /usr/local/share/OpenCV/3rdparty/lib/
重新sudo make clean , sudo make all 然后make runtest测试

九、使用

之后如果需要编译依赖opencv的代码

第一种方法：Command Line（使用命令行参数的方法）

xx.c：gcc `pkg-config --cflags --libs opencv` -o img_1 img_1.c
xx.cpp：g++ `pkg-config --cflags --libs opencv` -o imgshow imgshow.cpp
（其中`不是英文状态下的单引号，而是键盘上“~”一个键上的“ ` ”符号）

出错啦！用上面命令会提示一堆的未定义引用，例如

对‘cv::VideoCapture::VideoCapture()’未定义的引用

需要xx.cpp：g++ `pkg-config --cflags --libs opencv` -o imgshow imgshow.cpp更改命令为：

xx.cpp：g++ imgshow.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv` -o imgshow

在这里我稍微解释下这条命令的作用吧。
在上面的编译命令中我们其实用到了一个工具“pkg-config”，它主要有以下几个功能：
    检查库的版本号。如果所需要的库的版本不满足要求，它会打印出错误信息，避免链接错误版本的库文件。
    获得编译预处理参数，如宏定义，头文件的位置。
    获得链接参数，如库及依赖的其它库的位置，文件名及其它一些连接参数。
    自动加入所依赖的其它库的设置
所有有了这个工具之后我们的编译就很方便了（不过在此之前你要确保你安装的OpenCV的安装链接库文件的目录下有一个pkgconfig文件夹，在该文件夹里面有个opencv.pc的文件，其实这就是pkg-config下OpenCV的配置文件）。
      使用pkg-config时，选项--cflags 它是用来指定程序在编译时所需要头文件所在的目录,选项 --libs则是指定程序在链接时所需要的动态链接库的目录

第二种方法：使用OpenCV推荐的CMake工具(这个更棒)
step1:新建一个目录用于存放我们的代码和程序中要处理的相关图片。
step2:添加cmake工具编译时所需的文件CMakeLists.txt。
Step3:让后我们输入命令"cmake ."对当前的工程进行编译。
Step4:make

注意：编译出现问题，建议将build里面的文件（尤其cmakecach.txt）都清除掉重新设置参数核对参数，重新编译

后记:

在另外一个虚拟机机子上配置了不依赖于anaconda的opencv，环境ubuntu1804+opencv3.4.0，一样也是先一个个安装依赖项，然后对opencv源文件cmake，只要改下上面cmake命令里的一些路径即可，然后make、make install，然后做环境的配置就能使用了！中间出了些问题，谷歌百度就能解决啦！

有一点需要注意到：编译好的库文件不在build下的include文件夹里，而是在usr/local/include里面！可以对照windows下的编译结果看看有无差别，若有差别，在代码从windows下移植到linux下可能需要修改头文件。

然后有一点我比较在意，这篇https://www.pyimagesearch.com/2018/05/28/ubuntu-18-04-how-to-install-opencv/

提到了建一个虚拟的python环境，免得python配置乱了，感觉这个思想就非常的不错，独立的，不乱，以后有时间再鼓捣！