ubuntu搭建opencv c++开发环境

最新推荐文章于 2025-03-26 20:06:52 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： ubuntu opencv c++
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39266208/article/details/119504948
版权
本文介绍了在Ubuntu操作系统中如何搭建OpenCV C++的开发环境，包括一键安装和源码安装两种方法，详细解析了官方指南，并提到了编译带有contrib模块的注意事项，以及使用CMake进行编译配置的基础知识。

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

本文都是废话。

一键安装


# opencv-doc一定要安装，因为本地查看文档比在线查看文档要方便很多，安装完的位置在/usr/share/doc/opencv-doc/opencv4/html
# 打开index.html就可以查看文档了
sudo apt install libopencv-dev opencv-doc 

#如果是python
pip install opencv-contrib-python

源码安装

照着官方给的一步步做就可以了
https://docs.opencv.org/3.1.0/d7/d9f/tutorial_linux_install.html
如果编译contrib（新功能先放在contrib中，稳定了会放在opencv中），参考
https://github.com/opencv/opencv_contrib

编译代码

#inc
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1.以下位置下载opencv源码 Releases - OpenCV 2.编译配置文件， 因为opencv是源码包安装，所以不建议安装在/usr/local下，如果想要升级，可能无法卸载，所以建议安装在$HOME/.local目录下，这样便于卸载和修改。 通过下面的opencv配置选项参考来指定安装位置 OpenCV: OpenCV configuration options reference 通过参数 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$HOME/opencv ../openc.
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😊
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1. 官方安装包还是必不可少的，例子和文档齐备，是必须的。 可前往官网下载：https://opencv.org/releases/ 2. 解压到目录 有C++, PYTHON, JAVA的例子，满足不同环境要求 3. 安装编译环境及依赖包 windows下要配置太麻烦了，还是ubuntu下简洁些， 主要是cmake和依赖包安装 apt-get install cmake apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libvtk5-dev l.
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### 配置 Ubuntu 上 VSCode 的 C++ 和 OpenCV 开发环境 #### 安装必要的依赖项 为了确保开发环境顺利搭建，在开始之前需确认已安装所有必需的软件包。可以通过以下命令来更新并安装这些工具： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy \ libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran openexr \ libatlas-base-dev ``` 此操作会准备系统以支持后续的编译工作[^1]。 #### 下载并构建 OpenCV 获取指定版本的 OpenCV 源码，并按照如下方式完成其本地化部署： ```bash cd ~ git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) sudo make install ``` 上述过程将从 GitHub 获取最新的源代码，创建一个用于编译的临时文件夹 `build` 并通过 CMake 工具链进行配置，最后利用多线程加速编译流程以及安装最终产物到默认位置[^2]。 #### 设置 VSCode 支持 C++ 安装 Microsoft 提供的官方扩展插件 “C/C++”，它提供了 IntelliSense 功能以及其他特性帮助编写高效的 C++ 代码；同时还需要设置好 launch.json 文件以便调试程序： ```json { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "(gdb) Launch", "type": "cppdbg", "request": "launch", "program": "${workspaceFolder}/your_program_name", "args": [], "stopAtEntry": false, "cwd": "${fileDirname}", "environment": [], "externalConsole": true, "MIMode": "gdb", "setupCommands": [ { "description": "Enable pretty-printing for gdb", "text": "-enable-pretty-printing", "ignoreFailures": true } ], "preLaunchTask": "compile" } ] } ``` 这段 JSON 片段定义了一个简单的启动配置，其中包含了指向可执行文件的位置和其他选项，使得开发者可以方便地测试自己的应用程序[^3]。 #### 创建任务用于自动化编译 编辑 `.vscode/tasks.json` 来简化日常工作中频繁使用的编译指令集： ```json { "tasks": [ { "label": "compile", "command": "/usr/bin/cmake", "args": ["--build", "."], "group": { "kind": "build", "isDefault": true }, "problemMatcher": [] } ] } ``` 这里指定了一个名为 compile 的任务，当按下 Ctrl+Shift+B 组合键时自动触发该任务执行一次完整的重新编译动作。 #### 测试环境有效性 编写一段简单的小例子验证当前环境是否能够正常运作，比如读取图像显示窗口等基本功能： ```cpp #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char **argv){ cv::Mat image; image = cv::imread("/path/to/image.jpg"); if (image.empty()){ std::cout << "Could not read the image." << std::endl ; return 1; } cv::imshow("Display window", image); int k = cv::waitKey(0); // Wait infinitely until a keypress event occurs return 0; } ``` 保存以上代码片段至合适路径下作为入口点，随后尝试运行看看能否成功加载图片资源并弹出预览界面。
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