CentOS 7安装OpenCV和YOLO

最新推荐文章于 2025-07-19 13:19:48 发布
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#opencv #计算机视觉

本文介绍如何在CentOS7上安装OpenCV 2.4.9及YOLO，提供了详细的步骤和必要的参考链接，帮助读者顺利完成计算机视觉库的搭建。
在CentOS 7下安装OpenCV
UtiExamples的博客
09-21 1351
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。本文将介绍如何在CentOS 7操作系统下安装OpenCV，并提供相应的源代码。至此，你已经成功在CentOS 7上安装了OpenCV。在安装OpenCV之前，首先确保你的系统是最新的。安装OpenCV所需的依赖项。如果安装成功，将显示OpenCV的版本号。步骤4：编译和安装OpenCV。步骤3：下载OpenCV。步骤5：配置OpenCV。
YOLO学习笔记 ｜ YOLO11对象检测，实例分割，姿态评估的TensorRT部署c++
尘世冰封的专栏
05-22 311
该方案需要根据实际模型结构进行调整，特别是输出维度和后处理逻辑需要与具体模型版本严格匹配。建议使用TensorRT的polygraphy工具进行逐层验证，确保模型转换的正确性。
centos7 基于yolov10的推理程序环境搭建
是夜色太荒芜的专栏
05-15 908
centos7 基于yolov10的推理程序环境搭建
Centos7 安装opencv
热门推荐
大胖子狗的博客
09-09 1万+
opencv是个跨平台计算机视觉库，很久之前就对opencv感兴趣了，但是由于以前用的是centos6.8，各种依赖项都是版本太老，安装起来十分费尽（glib,gtk+什么的更新无力）。直到现在更新到了centos7，终于安装成功了。在此把安装过程记录下来。安装方法参考了CentOS7配置opencv for python && eclipse c/c++ 在安装之前，要先配置好epel
智能光电检测：YOLO+OpenCV联合算法工程实践
最新发布
07-19 1048
为此，我又引入 OpenCV 的轮廓识别算法，将两种方案融合：大目标交给 YOLO，小目标交给 OpenCV，互补短板，整体精度显著提升。未来，可进一步优化模型性能，拓展多目标跟踪、实时检测等高级功能，以满足更广泛的应用需求。本文将完整记录从零搭建这套系统的思路、踩坑与优化细节，并公开软件的核心功能设计，希望能给同样奋战在上位机与 AI 结合一线的开发者一点参考。下载完成后，按类别归档：dataset/bird/ ，dataset/drone/ 目录就绪，双击启动自研标注工具，开始高效标注。
centos7下安装opencv,
weixin_39121325的博客
12-24 3921
参考：https://blog.youkuaiyun.com/dyllove98/article/details/8917485 我的是在centos7下 安装opencv所需要的库： 根据以下条件检查依赖包是否安装：（以下每一项都需要检查 Yum list xxxx 检查是否安装 ） autoconf automake cmake freetype-devel gcc gcc-c++ git ...
Centos 7 安装OpenCV
奇华资料的博客
12-27 5432
目录 一、 yum方式安装 1.1 安装opencv及依赖 1.2 查看opencv的版本 1.2.1 方法一(通过命令行的方式查看) 1.2.2 方法二(通过导入python cv2模块的方式查看) 二、源码安装OpenCV 2.1 安装必需的依赖 2.2 获取OpenCV 2.3 CMake配置构建、编译、安装 2.3.1 构建 2.3.2 编译 2.3.5 安装 2.3.6 创建符号链接 2.4 验证版本 2.4.1 方法一
CentOS7安装OpenCV
Json111的博客
11-07 1094
1、首先安装gcc和c++编译器 使用yum安装命令： yum install gcc gcc-c++ 2. 安装cmake yum install cmake* 3. 安装gtk2.0 yum install gtk2-devel 4. 安装ant，使opencv编译java接口包 yum install ant 5. opencv下载 到网站https://op...
OpenCV 4.8.0
12-17
3. **深度学习模块DNN**：OpenCV的DNN模块允许用户加载和执行预先训练好的深度学习模型，如CNN（卷积神经网络）和YOLO（You Only Look Once）等目标检测模型。它支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种框架的模型。 4. ...
Cent0S7 Docker安装 YOLOv8
dj1955的博客
06-29 1238
日志输出：ultralytics安装在 /usr/local/envs/yolov8/lib/python3.9/site-packages/；7.安装YOLOv8 模型，版本要求 pyyhon：3.9+# 从容器将识别的结果图片拷贝到宿主机的home文件夹。务必进入此目录，否则后面的命令找不到要识别的图片。执行重置，有异常，进行重置（排错措施）2. 配置 Conda 环境。1. 下载并运行Conda。4.激活 Conda 环境。5. 配置清华源镜像。6.安装PyTorch。
opencv-python-4.4.0.46.tar.gz
12-21
通常，这个目录会有一个`setup.py`文件，它是Python中的安装脚本，可以用来构建和安装库。使用`pip`或`python setup.py install`可以将OpenCV Python库安装到你的系统中。 安装完成后，你可以在Python程序中通过...
YOLOV8基础使用教程，从安装环境到训练模型
2301_77715581的博客
01-22 2124
使用 Conda 安装深度学习环境（比如 YOLOv8）时，通常包括以下步骤：创建一个虚拟环境、安装依赖库（如 PyTorch、CUDA 等），以及确保 GPU 加速正常工作。通过这些步骤，你就可以使用 Conda 创建并配置一个适用于深度学习任务（如 YOLOv8）的环境。Miniconda（Miniconda 是一个更轻量的 Conda 版本，安装时不包含多余的库）。首先，确保你已经安装了 Anaconda 或 Miniconda，这是管理 Conda 环境的工具。
centos7.x安装openCV 4.6.0版本
hdrtrr的博客
10-25 1125
是因为当前安装的 CMake 版本太低，而 OpenCV 4.6.0 要求至少 CMake 3.5.1 或更高版本。CentOS 自带的 CMake 版本通常较低，因此我们需要安装一个更高版本的 CMake。安装完成后，您可以通过检查/usr/local/lib64或/usr/local/lib目录下的.so文件来验证是否成功安装了OpenCV 4.6.0。如果您的 CentOS 版本较旧，或者 EPEL 中的 cmake 版本过低，您可以考虑从 CMake 的官方网站下载最新版本的安装包进行安装。
在CentOS7下的OpenCV环境搭建与基于C++的人脸辨认(Face Recognition)参考指南
Kullpar的博客
01-01 2544
在linux系统下搭建OpenCV环境，并用C++语言实现了人脸辨认(Face Recognition)功能
centos7安装和编译opencv4.5.0
大家好，我是阿彬，专注于机器视觉中的细节之美与技术之道
05-24 7481
centos的安装参考教程：https://blog.youkuaiyun.com/u010476739/article/details/106806683 gcc的安装参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1626791 cmake的安装参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_19734597/article/details/104200371 opencv安装，主要参考https://blog.youkuaiyun.com/zhizhenggua.
在CentOS 7上安装OpenCV 4（C ++和Python）
代码帮
12-24 6705
OpenCV于11月20日发布了OpenCV-3.4.4和OpenCV-4.0.0。这些版本中有很多错误修复和其他更改。发布重点如下： OpenCV现在是C ++ 11库，需要符合C ++ 11标准的编译器。所需的最低CMake版本已提升至3.5.1。 很多来自OpenCV 1.x的C API已被删除。 在核心模块中的持久性（在XML，YAML或JSON中存储和加载结构化数据）已在C ++中...
linux --- CentOS 7 环境下编译安装OpenCV For Java
weixin_40277684的博客
09-03 2032
PS：可能会有下载失败的文件，输出依然显示完成。如果您对 opencv 熟悉可以更换安装包默认的下载链接或者懂得 github 加速可能不会有此问题。查看 CMakeDownloadLog.txt ，检查下载文件是否都下载完成。如果日志有下载失败的文件，只需到该目录重新下载文件即可。对于在线下载失败的文件，我后面其实也没下载，后续编译依然可以通过。至此，opencv编译安装完成。配置完成后，可以看到以下信息。
Centos 7 Opencv安装使用
wwsinsh的博客
01-13 2867
安装 安装步骤 opencv安装参考opencv安装 版本问题：opencv3.16/17编译一直报错，后续编译4.5成功 依赖问题：如果依赖安装完，opencv make时仍然发现不了GTK2.0/3.0, 或者libpng等，可以查看这些包实际的pkg-config 的配置文件路径，是不是和pkg-config load的路径不一致，网上很多说是把实际配置文件路径加到pkg-config的环境变量里，但是测试了几次无果，最后索性进行了cp 路径一般在以下四个地方/usr/local/lib/pkgco
centos7 安装opencv的各种方法（含opencv contrib扩展包安装方法）
weixin_40592935的博客
01-26 6015
  用conda安装 python3.6及ffmpeg4.0或ffmpeg3.3及 opencv3.x 后, 发现import cv2正常, 但 cap.isOpened() 总返回false!!!!!!! import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture('rtsp://admin:admin85275093@192.168.1.64...
centos7 环境 搭建yolov8显卡版
04-26
<think>好的，用户想在CentOS7上搭建支持GPU的YOLOv8运行环境，我需要详细梳理步骤。首先，要确认CentOS7的兼容性，特别是CUDA和驱动方面。CentOS7的内核版本可能较旧，需要检查是否支持最新的NVIDIA驱动和CUDA版本。根据引用[2]和[3]，YOLOv5的配置需要CUDA和PyTorch，所以YOLOv8应该类似，但可能需要更高版本的CUDA。 第一步是安装NVIDIA驱动。用户需要确认显卡型号，比如如果是RTX系列，可能需要较新的驱动。CentOS7默认使用nouveau驱动，必须禁用。这涉及到修改grub文件和重建initramfs，可能需要重启。然后下载并安装适合的驱动，使用.run文件安装可能更直接，但需要关闭图形界面。 接下来安装CUDA工具包。根据PyTorch官网，最新版本可能支持CUDA 11.8或12.x。用户需要选择与驱动兼容的CUDA版本。例如，CUDA 12.x需要至少535版本的驱动。安装CUDA后，要设置环境变量，更新.bashrc中的PATH和LD_LIBRARY_PATH。 然后是cuDNN的安装，这需要注册NVIDIA开发者账号，下载对应CUDA版本的cuDNN，解压并复制到CUDA目录中。这一步需要确保文件权限正确。 接下来是Python环境。建议使用Anaconda创建虚拟环境，如引用[2]和[3]提到的。创建环境时指定Python 3.8或3.9，因为某些库可能有版本依赖。激活环境后，安装PyTorch的GPU版本，需要根据CUDA版本选择正确的命令，例如CUDA 11.8对应的PyTorch安装命令是`pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118`。 安装YOLOv8可以通过ultralytics的pip包，可能需要额外依赖如OpenCV、matplotlib等。需要确保这些库正确安装，特别是OpenCV可能需要从源码编译或使用预构建的版本。 验证安装时，运行Python脚本导入torch，检查torch.cuda.is_available()是否为True。然后测试YOLOv8的检测示例，确认GPU是否被使用。如果出现CUDA内存不足的问题，可能需要调整batch size或检查驱动版本。 潜在问题可能包括驱动与CUDA不兼容、cuDNN未正确安装、环境变量未设置等。例如引用[4]中提到libtorch版本不匹配导致的问题，用户需要确保所有组件的版本一致。此外，CentOS7的gcc版本可能过低，需要升级到支持CUDA的版本，如gcc 9或更高，这可能需要通过devtoolset或源码编译来升级。 还有可能出现的问题如缺少库文件，例如libGL.so等，可以通过安装epel-release和必要的开发包来解决。如果遇到PyTorch无法识别GPU，可能需要重新安装PyTorch或检查CUDA_HOME环境变量。 总之，步骤需要细致，每个环节都可能出问题，用户需逐步验证，并参考官方文档和社区资源解决常见问题。</think>### CentOS 7 下 GPU 支持的 YOLOv8 环境搭建指南 --- #### **一、硬件与系统要求** 1. NVIDIA 显卡（需支持 CUDA 计算能力 ≥3.5） 2. CentOS 7 系统（建议内核版本 ≥3.10） 3. 已安装 NVIDIA 驱动（版本 ≥470.82.01）[^2] --- #### **二、基础环境配置** ##### 1. **安装 NVIDIA 驱动** ```bash # 禁用 Nouveau 驱动 echo "blacklist nouveau" > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf dracut --force # 安装依赖 yum install -y kernel-devel kernel-headers gcc make # 下载驱动并安装（需从官网获取对应版本） chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run --silent --dkms ``` ##### 2. **安装 CUDA 工具包** ```bash # 下载 CUDA 12.1（需匹配驱动版本） wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run --override # 添加环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` ##### 3. **安装 cuDNN** - 从 [NVIDIA 官网](https://developer.nvidia.com/cudnn) 下载对应 CUDA 版本的 cuDNN - 解压后复制到 CUDA 目录： ```bash tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cudaX.Y-archive.tar.xz cp -r cudnn-*-archive/include/* /usr/local/cuda/include/ cp -r cudnn-*-archive/lib/* /usr/local/cuda/lib64/ ``` --- #### **三、Python 环境配置** ##### 1. **安装 Anaconda** ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc ``` ##### 2. **创建虚拟环境** ```bash conda create -n yolov8_gpu python=3.8 conda activate yolov8_gpu ``` ##### 3. **安装 PyTorch (GPU 版)** ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` ##### 4. **安装 YOLOv8** ```bash pip install ultralytics pip install opencv-python-headless matplotlib ``` --- #### **四、验证环境** ```python import torch from ultralytics import YOLO print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available()) # 应输出 True # 测试推理 model = YOLO('yolov8n.pt') results = model.predict('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') ``` --- #### **五、常见问题解决** 1. **驱动兼容性问题** 若 CUDA 报错 `Failed to initialize NVML`，需检查驱动版本与 CUDA 的兼容性[^4] 2. **cuDNN 安装错误** 确认 cuDNN 压缩包解压后的文件权限，必要时使用 `chmod a+r` 授权 3. **PyTorch 无法识别 GPU** 重新安装 PyTorch 并指定 CUDA 版本： ```bash pip install torch==2.0.1+cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` ---
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