OpenCV3.1.0安装在ubuntu16.40(Linux)步骤(电赛AM5708板子可用)

本文详细介绍了在Ubuntu系统中安装OpenCV 3.1.0的步骤,包括安装依赖、下载源码、解决IPPICV下载错误、构建和安装过程,并提供了安装后的测试方法。遇到IPPICV下载失败的问题时,可以通过手动复制文件来解决。最后,文章提示安装完成后可能需要配置环境变量。

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1、在Linux终端输入命令,安装依赖文件

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
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
sudo apt-get install ffmpeg

2、安装pkg-config

我们都知道,在linux下安装第三方软件时要用到第三方软件的头文件以及相关库,在编译安装时指定库和头文件是十分麻烦的,而pkg-config能够把这些头文件和库文件的位置指出来,给编译器使用。因此我们可以安装pkg-config来减轻工作量。

终端输入:

apt-get install pkg-config

3、下载opencv源码。

到openCV官网:https://opencv.org/releases/下载3.1.0版本的OpenCV源码(在windows系统或Linux系统下载都一样):

然后解压为一个opencv3.1.0的文件夹

4、(前提是在这个文件夹下打开终端)通过命令,在opencv3.1.0文件夹里面新建一个文件夹bulid,然后进入这个文件夹。

> sudo mkdir build
> cd bulid

5、用命令生成makefile文件。(这一步会遇到了一个ippicv的问题)

$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

安装时会出现一个关于ippicv错误如下:

ICV: Downloading ippicv_linux_20151201.tgz...
CMake Error at 3rdparty/ippicv/downloader.cmake:73 (file):
  file DOWNLOAD HASH mismatch

    for file: [/home/dong/opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e/ippicv_linux_20151201.tgz]
      expected hash: [808b791a6eac9ed78d32a7666804320e]
        actual hash: [0880382389811547b83e9450d6c049f2]
             status: [28;"Timeout was reached"]

Call Stack (most recent call first):
  3rdparty/ippicv/downloader.cmake:110 (_icv_downloader)
  cmake/OpenCVFindIPP.cmake:243 (include)
  cmake/OpenCVFindLibsPerf.cmake:37 (include)
  CMakeLists.txt:558 (include)


CMake Error at 3rdparty/ippicv/downloader.cmake:77 (message):
  ICV: Failed to download ICV package: ippicv_linux_20151201.tgz.
  Status=28;"Timeout was reached"
Call Stack (most recent call first):
  3rdparty/ippicv/downloader.cmake:110 (_icv_downloader)
  cmake/OpenCVFindIPP.cmake:243 (include)
  cmake/OpenCVFindLibsPerf.cmake:37 (include)
  CMakeLists.txt:558 (include)

解决办法:按如图找到ippicv_linux_20151201.tgz文件复制到下图第四步downloads文件夹下。再将第二步这个文件夹ippicv复制到build文件夹下的3rdparty文件里。

 输入以下命令重新cmake

$ cmake -D WITH_IPP=OFF -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

点不可省略,其表示上一级

命令解释:

CMAKE_BUILD_TYPE:build的类型,有Release和Debug两种
CMAKE_INSTALL_PREFIX:指定想要安装OpenCV的文件夹目录,一般就用/usr/local

这个安装地址有讲究,一定要记住,后面配置环境要用,所以不要随便安装。

6、开始构建build。输入命令:make -j4  即可

7.安装(这一步别人会出问题,我的没有问题。有问题多数是缺文件,需要手动添加文件。你们在这步出了问题,自行解决,问我我也不会哈哈。)

sudo make install

8、测试

在一个随便文件夹建立两个文件:一个.cpp文件,一个CMakeLists.txt文件,这个CMakeLists.txt名字不可错。在下载一张.png图片到该文件夹里。现在这个文件夹有三个文件。

.cpp文件里的内容如下(要一毛一样,和地址啥的都无关):

#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv )
    {
    if ( argc != 2 )
    {
        printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>\n");
        return -1;
    }
    Mat image;
    image = imread( argv[1], 1 );
    if ( !image.data )
    {
        printf("No image data \n");
        return -1;
    }
    namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );
    imshow("Display Image", image);
    waitKey(0);
    return 0;
    }

创建一个CMakeLists.txt文件,内容是:

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project( DisplayImage )
find_package( OpenCV REQUIRED )
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
add_executable( DisplayImage DisplayImage.cpp )
target_link_libraries( DisplayImage ${OpenCV_LIBS} )

测试案例的实现链接 参考:bilibili

运行步骤:

在该文件夹下的终端里输入cmake .

成功后在输入make

编译完成。

编译完成后测试

输入./(程序文件名),跟上图片的名字。没有阔号。例如:./DisplayImage  a.png

结果会出现一张图片。

至此,安装全部完成。

除此之外还会出现找不到库的现象,需要配置环境,请看下一篇:opencv环境变量的配置

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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