So kompilieren und installieren Sie OpenCV unter einem Linux-System

OpenCV ist eine plattformübergreifende Computer-Vision-Bibliothek, die unter Windows, Linux, MacOS und anderen Betriebssystemen ausgeführt werden kann. OpenCV bietet Schnittstellen für viele Sprachen, einschließlich Python. Python ist eine Sprache, die einfach zu erlernen und sehr angenehm zu verwenden ist. Wenn Sie Python zum Erlernen von OpenCV verwenden, können Sie meiner Meinung nach schneller Ergebnisse erzielen.
Die offizielle Download-URL von OpenCV lautet http://opencv.org/releases.html. Für Windows-Benutzer können Sie die exe-Datei direkt herunterladen und installieren Ich werde hier nicht auf Details eingehen. Wenn Sie auf Probleme stoßen, können Sie die offizielle Installationsanleitung lesen. Für Linux-Benutzer können Sie den OpenCV-Quellcode herunterladen und selbst kompilieren sowie das Quellcode-Komprimierungspaket im Zip-Format herunterladen die offizielle Website.

Bereiten Sie die Umgebung vor

Installieren Sie zunächst die folgenden Softwarepakete:

• GCC 4.4.x oder höher
• CMake 2.8.7 oder höher
• Git
• GTK+2.x oder höher, einschließlich Header (libgtk2.0-dev)
• pkg-config
• Python 2.6 oder höher und Numpy 1.5 oder höher mit Entwicklerpaketen (python-dev, python-numpy)
• ffmpeg- oder libav-Entwicklungspakete: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev
• [optional] libtbb2 libtbb-dev
• [optional] libdc1394 2.x
• [optional] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev
• [optional] CUDA Toolkit 6.5 oder höher

　[optional] bedeutet, dass dieses Paket optional ist. Die oben genannten Pakete können direkt über den Befehl apt-get installiert werden. Öffnen Sie das Terminal und geben Sie den folgenden Befehl ein

[Compiler]

$ sudo apt-get install build-essential 

[erforderlich]

$ sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

[optional]

$ sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-dev

In nur kurzer Zeit sind alle Pakete installiert, von denen die Kompilierung abhängt (das ist einer der Gründe, warum ich Linux mag, es ist sehr praktisch, Pakete zu installieren). Dann beginnt die Kompilierung. Tatsächlich sind für die Kompilierung nur drei Befehlszeilen erforderlich. Zuvor müssen Sie jedoch einen Build-Ordner im dekomprimierten Ordner opencv-XXX erstellen. Die kompilierten Makefiles, Projektdateien, Objektdateien und Ausgabedateien werden im Build-Ordner abgelegt.

Installation starten Der erste Schritt ist die Konfiguration.

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

CMAKE_BUILD_TYPE: Der Build-Typ, es gibt zwei Typen: Release und Debug

CMAKE_INSTALL_PREFIX: Geben Sie das Ordnerverzeichnis an, in dem Sie OpenCV installieren möchten. Verwenden Sie normalerweise /usr/local

Darüber hinaus können Sie auch BUILD_DOCS hinzufügen, um Dokumente zu erstellen, und BUILD_EXAMPLES, um alle Beispiele zu erstellen

Hinweis: Wenn die obige Befehlszeile nicht funktioniert, entfernen Sie das Leerzeichen nach -D:

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

Der zweite Schritt: Bauen. Um die Kompilierung zu beschleunigen, wird im Allgemeinen Multithreading verwendet:

make -j7 # 同时使用七个线程

Der dritte Schritt ist die Installation.

sudo make install

　Wenn Sie bisher keine Probleme hatten, herzlichen Glückwunsch, Sie haben OpenCV erfolgreich unter Linux installiert. Um zu testen, ob Ihr OpenCV auf Python verwendet werden kann, können Sie einen kleinen Code ausführen, der ein Bild liest und anzeigt:

import cv2

image = cv2.imread("logo.png", 1)
cv2.imshow("Hello, world!", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Wenn beim Ausführen eine Fehlermeldung angezeigt wird, versuchen Sie, den relativen Pfad des Bildes in einen absoluten Pfad zu ändern. Nach erfolgreicher Ausführung sehen Sie:

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo kompilieren und installieren Sie OpenCV unter einem Linux-System. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!