Comment compiler et installer OpenCV sous le système Linux

OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur multiplateforme qui peut fonctionner sur Windows, Linux, MacOS et d'autres systèmes d'exploitation. OpenCV fournit des interfaces pour de nombreux langages, dont Python. Python est un langage facile à prendre en main et très agréable à utiliser. Si vous utilisez Python pour apprendre OpenCV, je pense que vous pouvez obtenir des résultats plus rapidement.
L'URL de téléchargement officielle d'OpenCV est http://opencv.org/releases.html. J'ai choisi la dernière version 3.2.0. Pour les utilisateurs Windows, vous pouvez directement télécharger le fichier exe et l'installer. Je n'entrerai pas dans les détails ici. Si vous rencontrez des problèmes, vous pouvez lire le guide d'installation officiel. Pour les utilisateurs de Linux, vous pouvez télécharger le code source d'OpenCV et le compiler vous-même, et télécharger le package de compression du code source au format zip à partir de. le site officiel.

Préparer l'environnement

Installez d'abord les logiciels suivants :

• GCC 4.4.x ou version ultérieure
• CMake 2.8.7 ou supérieur
• Git
• GTK+2.x ou supérieur, y compris les en-têtes (libgtk2.0-dev)
• pkg-config
• Python 2.6 ou version ultérieure et Numpy 1.5 ou version ultérieure avec packages développeurs (python-dev, python-numpy)
• Packages de développement ffmpeg ou libav : libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev
• [facultatif] libtbb2 libtbb-dev
• [facultatif] libdc1394 2.x
• [facultatif] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev
• [facultatif] CUDA Toolkit 6.5 ou supérieur

　[facultatif] signifie que ce package est facultatif. Les packages ci-dessus peuvent être installés directement via la commande apt-get Ouvrez le terminal et entrez la commande suivante :

.

[compilateur]

$ sudo apt-get install build-essential 

[obligatoire]

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

[facultatif]

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

En peu de temps, tous les packages dont dépend la compilation sont installés (c'est une des raisons pour lesquelles j'aime Linux, c'est très pratique pour installer des packages). Ensuite, la compilation démarre. En fait, la compilation ne nécessite que trois lignes de commandes. Mais avant cela, vous devez créer un dossier de construction dans le dossier opencv-XXX décompressé. Les fichiers makefile, les fichiers de projet, les fichiers objets et les fichiers de sortie compilés seront placés dans le dossier de construction. Une fois terminé, vous pourrez démarrer la compilation officielle.

Démarrer l'installation La première étape est la configuration.

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

CMAKE_BUILD_TYPE : Le type de build, il existe deux types : Release et Debug
CMAKE_INSTALL_PREFIX : Spécifiez le répertoire du dossier dans lequel vous souhaitez installer OpenCV, utilisez généralement /usr/local

De plus, vous pouvez également ajouter BUILD_DOCS pour créer des documents et BUILD_EXAMPLES pour créer tous les exemples

Remarque : Si la ligne de commande ci-dessus ne fonctionne pas, supprimez l'espace après -D :

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

La deuxième étape, construire. Afin d'accélérer la compilation, le multi-threading est généralement utilisé :

make -j7 # 同时使用七个线程

La troisième étape est l'installation.

sudo make install

　Si vous n'avez rencontré aucun problème jusqu'à présent, félicitations, vous avez installé avec succès OpenCV sur Linux. Pour tester si votre OpenCV peut être utilisé sur Python, vous pouvez exécuter un petit code qui lit une image et l'affiche :

import cv2

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

Si vous obtenez une erreur lors de l'exécution, essayez de changer le chemin relatif de l'image en chemin absolu. Après avoir exécuté avec succès, vous verrez :

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!