linux解压压缩包安装软件库 Error: XX not found

在linux下安装一些软件或者库时,有时会发生错误,比如:
Error : XX not found
在这里插入图片描述
因为我是先将libtensorflow-gpu-linux-x86_64-1.14.0.tar.gz,这个库压缩包解压后到本地,然后再将其拷贝到linux系统下的usr/local下的,参考的是:linux下安装ffmpeg中的tensorflow
分别将文件夹下的lib和include文件分别拷贝到usr/local/下的lib和include.
结果一直报错,not found。

解决方法:自己解压把解压后的文件给拷贝到usr/local下,会导致失去文件库本身的软链接,即像下面箭头指向的就是软链接:
在这里插入图片描述
所以不要手动解压,而是使用

sudo tar -C /usr/local -xzf (your downloaded file)

这样解压如果软件包有lib的话会自动放到/usr/local/lib下的

关于-xzf解释:
-x或--extract或--get:从备份文件中还原文件;
-z或--gzip或--ungzip:通过gzip指令处理备份文件;
-f<备份文件>--file=<备份文件>:指定备份文件;

结论:
一定要使用tar解压到目标文件夹下!
一定要使用tar解压到目标文件夹下!
一定要使用tar解压到目标文件夹下!

### 解决方案 当尝试通过 `pip` 安装 OpenCV 的 Python 绑定时,如果出现类似于 “No matching distribution found for cv2” 或者 “Could not find a version that satisfies the requirement cv2”,这通常是由于以下几个原因造成的: #### 原因分析 1. **包名错误** 正确的包名称应为 `opencv-python` 而不是 `cv2`。这是因为 `cv2` 是模块导入时使用的名称,而实际的 PyPI 包名为 `opencv-python`[^3]。 2. **Python 版本兼容性问题** 如果当前环境中运行的是较旧版本的 Python,则可能导致无法找到适合该环境的预编译二进制文件。建议升级到最新稳定版的 Python(如 3.8 至 3.10),因为这些版本具有更好的支持和更广泛的依赖项覆盖范围[^4]。 3. **网络连接不稳定或镜像源配置不当** 使用默认的 PyPI 源可能会受到国内网络条件的影响而导致下载失败。可以切换至国内常用镜像站点来加速安装过程并减少潜在冲突风险[^2]。 4. **操作系统架构差异** 部分特定平台上的发行版可能缺乏官方维护的支持资源;例如某些 ARM 架构设备上就可能存在构建困难的情况。此时需手动指定轮子文件或者利用其他替代方法完成部署工作[^1]。 --- #### 实现步骤说明 以下是针对上述提到的各种可能性所提供的具体操作指南: 1. 更正命令中的软件包命名方式: 替代原先执行过的语句 `pip install cv2` ,改为如下所示的新指令形式来进行正常化处理: ```bash pip install opencv-python ``` 2. 更新现有解释器实例至更高层次水平: 执行下面给出的一系列动作序列以便获取最新的可用更新补丁集合,并重新测试整个流程效果如何变化。 ```bash python -m ensurepip --upgrade pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` 3. 切换成更加可靠的第三方存储库地址链接作为数据传输渠道之一选项考虑进去的话会更好一些吧?比如清华大学开源软件镜象服务之类的优质解决方案可供选用哦!只需简单修改一下基础语法结构即可实现无缝衔接转换功能啦~ ```bash pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 4. 对于特殊硬件条件下难以直接在线抓取对应资产的情形下,可以从官方网站或者其他可信来源处单独下载离线压缩包后再上传至目标机器本地路径位置再调用相应工具解析加载进来使用就可以了呀😊 --- ### 示例代码片段展示 这里提供一段简单的验证程序用于确认是否成功装载了所需的计算机视觉类库组件单元部分的内容信息情况怎么样呢🤔 ```python import cv2 print(f"OpenCV Version Installed: {cv2.__version__}") ``` ---
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