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Linux 环境下编译安装 OpenCV 4.8.x

Linux 环境下编译安装 OpenCV 4.8.x 需要安装一系列依赖库。以下是详细的步骤说明,并附上每个依赖库的作用解释。


1. 环境准备

操作系统
  • 推荐使用 Ubuntu 20.04/22.04 或其他基于 Debian 的 Linux 发行版。
编译器
  • GCC 9 或更高版本(默认已安装)
  • CMake 3.5.1 或更高版本(用于配置和生成构建文件)
Python(可选)
  • Python 3.6 或更高版本
  • NumPy(用于 Python 绑定)

2. 安装依赖库

以下是 OpenCV 4.8.x 编译所需的依赖库及其作用:

2.1 基本编译工具
sudo apt update
sudo apt install build-essential cmake git pkg-config
  • build-essential:包含 GCC 编译器和基本的开发工具(如 make)。
  • cmake:用于配置和生成 OpenCV 的构建文件。
  • git:用于下载 OpenCV 源码。
  • pkg-config:用于管理编译时的库路径和链接选项。
2.2 图像编解码库
sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libopenjp2-7-dev
  • libjpeg-dev:JPEG 图像格式支持。
  • libpng-dev:PNG 图像格式支持。
  • libtiff-dev:TIFF 图像格式支持。
  • libopenjp2-7-dev:JPEG 2000 图像格式支持。
2.3 视频编解码库
sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libavutil-dev
  • libavcodec-dev:视频编解码支持(FFmpeg 的一部分)。
  • libavformat-dev:视频容器格式支持(FFmpeg 的一部分)。
  • libswscale-dev:视频缩放和颜色空间转换支持(FFmpeg 的一部分)。
  • libavutil-dev:FFmpeg 的工具库,提供通用功能。
2.4 GUI 支持
sudo apt install libgtk-3-dev
  • libgtk-3-dev:GTK 图形界面库,用于 OpenCV 的窗口显示和用户交互。
2.5 线性代数库
sudo apt install libopenblas-dev libatlas-base-dev liblapack-dev gfortran
  • libopenblas-dev:高性能线性代数库,用于矩阵运算。
  • libatlas-base-dev:优化的线性代数库。
  • liblapack-dev:线性代数库,用于高级数学运算。
  • gfortran:Fortran 编译器,用于编译某些数学库。
2.6 多线程支持
sudo apt install libtbb2 libtbb-dev
  • libtbb-dev:Intel TBB(Threading Building Blocks)库,用于多线程并行计算。
2.7 GStreamer 支持
sudo apt install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
  • libgstreamer1.0-dev:GStreamer 多媒体框架,用于视频流处理。
  • libgstreamer-plugins-base1.0-dev:GStreamer 基础插件。
2.8 Python 绑定支持(可选)
sudo apt install python3-dev python3-numpy
  • python3-dev:Python 3 开发头文件和库。
  • python3-numpy:NumPy 库,用于 Python 绑定的矩阵运算。

3. 下载 OpenCV 源码

# 下载 OpenCV 和 OpenCV Contrib 源码
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git# 切换到 4.8.x 版本
cd opencv
git checkout 4.8.x
cd ../opencv_contrib
git checkout 4.8.x

4. 配置 CMake

# 创建构建目录
cd ../opencv
mkdir build
cd build# 配置 CMake
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \-D BUILD_opencv_python2=OFF \  # 禁用 Python 2 绑定-D BUILD_opencv_python3=OFF \  # 禁用 Python 3 绑定-D BUILD_opencv_python_bindings_generator=OFF \  # 禁用 Python 绑定生成器
可选配置
  • 启用 CUDA 支持
    -D WITH_CUDA=ON \
    -D CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda \
    -D CUDA_ARCH_BIN="7.5" \  # 根据 GPU 架构设置
    -D WITH_CUDNN=ON \
    
  • 启用 OpenCL 支持
    -D WITH_OPENCL=ON \
    
  • 启用 VTK 支持
    -D WITH_VTK=ON \
    -D VTK_DIR=/path/to/vtk/build \  # 指定 VTK 安装路径
    
  • 启用 Python 支持
    -D BUILD_opencv_python3=ON \
    -D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python3) \
    -D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
    -D PYTHON3_LIBRARY=$(python3 -c "import distutils.sysconfig as sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBDIR'))") \
    -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=$(python3 -c "import numpy; print(numpy.get_include())") 
    

5. 编译和安装

# 编译(根据 CPU 核心数调整 -j 参数)
make -j$(nproc)# 安装
sudo make install

6. 验证安装

C++ 验证
#include <opencv2/core.hpp>
#include <iostream>int main() {std::cout << "OpenCV version: " << cv::getVersionString() << std::endl;return 0;
}

编译并运行:

g++ -o test_opencv test_opencv.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv4`
./test_opencv
Python 验证
import cv2
print("OpenCV version:", cv2.__version__)

7. 常见问题

  1. 缺少依赖库
    • 根据 CMake 输出的错误信息安装缺失的依赖库。
  2. CUDA 支持问题
    • 确保已安装 CUDA Toolkit 并正确配置环境变量。
  3. Python 绑定问题
    • 确保 Python 和 NumPy 已正确安装,并在 CMake 中正确配置路径。

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