在ubuntu系统下,安装opencv各个版本
要在Linux系统上安装OpenCV库,你可以通过包管理器(如apt
)来安装。以下是详细的步骤,包括如何在/usr/local/lib
或/usr/lib/x86_64-linux-gnu
目录下安装OpenCV库。
使用包管理器安装OpenCV
1. 更新包列表
首先确保你的包列表是最新的:
sudo apt update
2. 安装OpenCV
使用apt
来安装OpenCV及其依赖项:
sudo apt install libopencv-dev
这将会安装OpenCV的开发库,包括头文件和动态链接库文件(.so
文件)。
手动安装OpenCV
如果你需要从源码手动安装OpenCV,可以按照以下步骤进行:
1. 安装依赖项
首先安装构建OpenCV所需的依赖项:
sudo apt update
sudo apt install -y cmake git build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt install -y python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev
2. 克隆OpenCV仓库
使用Git克隆OpenCV源码:
cd ~
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
3. 创建构建目录
创建一个用于构建的目录:
mkdir -p build && cd build
4. 配置CMake
使用CMake配置构建环境:
cmake ..
如果你想将库文件安装到特定的目录(例如/usr/local/lib
),可以使用以下命令:
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
5. 构建和安装
编译并安装OpenCV:
make -j$(nproc)
sudo make install
这将会把库文件安装到/usr/local/lib
目录下。
验证安装
安装完成后,可以通过以下命令验证OpenCV是否正确安装:
pkg-config --modversion opencv4
如果安装成功,应该会显示OpenCV的版本号。
设置库路径
如果你希望系统能够自动找到这些库文件,可以将库路径添加到/etc/ld.so.conf
文件中,然后更新缓存:
echo "/usr/local/lib" | sudo tee -a /etc/ld.so.conf
sudo ldconfig
通过以上步骤,你应该能够在Linux系统上成功安装OpenCV库,并将其放置在指定的目录下。
附加:
opencv3.2.0版本
点击查看代码
OpenCV版本3.2.0,步骤:
### 1\. 安装依赖
首先,确保所有必要的依赖项都已安装。对于OpenCV 3.2.0,大多数依赖项应该与3.4.0相同,但某些特定库可能有所不同。以下是安装依赖项的命令:
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-dev python3-pip python3-numpy
sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev protobuf-compiler libgflags-dev libgoogle-glog-dev libblas-dev libhdf5-serial-dev liblmdb-dev libleveldb-dev liblapack-dev libsnappy-dev libprotobuf-dev libopenblas-dev libgtk2.0-dev libboost-dev libboost-all-dev libeigen3-dev libatlas-base-dev
注意:`libne10-10` 和 `libne10-dev` 可能不是必需的,因此你可以跳过它们。
### 2\. 下载源码
接下来,下载OpenCV 3.2.0的源码以及contrib模块。请注意,URL可能会有所不同,所以最好检查一下GitHub上的最新链接。
cd ~/
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.2.0.zip
unzip opencv-3.2.0.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.2.0.zip
unzip opencv_contrib-3.2.0.zip
### 3\. 配置OpenCV
进入解压后的目录,并使用CMake配置构建环境。记得替换 `[username]` 为你当前的用户名。
cd ~/opencv-3.2.0
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \\
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \\
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \\
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \\
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.2.0/modules \\
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
### 4\. 编译和安装
编译并安装OpenCV。
make -j$(nproc)
sudo make install
### 5\. 测试
最后,测试OpenCV是否安装成功。
python3
>>> import cv2
>>> print(cv2.__version__)
如果一切正常,你应该能看到输出OpenCV 3.2.0的版本信息。
通过以上步骤,你就可以在aarch64/arm64设备上成功安装OpenCV 3.2.0了。
点击查看代码
要在C语言中调用OpenCV库进行测试,您可以遵循以下步骤。这些步骤将帮助您从安装OpenCV库到编写和运行一个简单的测试程序。以下是详细的步骤说明:
### 1\. 下载并安装OpenCV库
首先,您需要从OpenCV的官方网站下载适合您操作系统的OpenCV库,并将其解压到本地路径。
* 访问OpenCV官方网站:[https://opencv.org/releases/](https://opencv.org/releases/)
* 下载对应平台(如Windows、Linux或macOS)的最新版本。
* 解压缩下载的文件到一个指定的目录,例如 `C:\\opencv` 或 `/usr/local/opencv` \[[1](https://blog.csdn.net/m0_71082338/article/details/130939526)\]。
### 2\. 配置编译环境
接下来,配置您的开发环境以支持OpenCV库的使用。这包括设置编译器选项、链接器选项以及包含路径。
#### 在Windows上使用Visual Studio (VS):
* 打开Visual Studio并创建一个新的C项目。
* 在项目的属性中,添加OpenCV的头文件路径(如 `C:\\opencv\\build\\include`)。
* 在链接器设置中,添加OpenCV库文件路径(如 `C:\\opencv\\build\\x64\\vc15\\lib`),并链接所需的库文件,例如 `opencv_world450.lib` \[[3](https://wenku.csdn.net/answer/f77cc1cf82544ce290dc844ff8c5df14)\]。
#### 在Linux上使用GCC:
* 安装必要的软件包:`sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config`
* 使用CMake构建OpenCV源代码,或者直接通过包管理器安装预编译版本:`sudo apt-get install libopencv-dev` \[[7](https://developer.aliyun.com/article/1625573)\]。
### 3\. 编写测试代码
下面是一个简单的C语言程序示例,它使用OpenCV读取并显示一张图像。请确保已正确配置了上述环境。
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(int argc, char** argv) {
// 检查命令行参数
if (argc != 2) {
printf("Usage: %s <image_path>\\n", argv[0]);
return -1;
}
// 加载图像
cv::Mat image = cv::imread(argv[1], cv::IMREAD_COLOR);
if (image.empty()) {
printf("Could not open or find the image\\n");
return -1;
}
// 创建窗口并显示图像
cv::namedWindow("Display window", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("Display window", image);
// 等待按键事件
cv::waitKey(0);
return 0;
}
### 4\. 编译与运行
根据您的开发环境,选择合适的编译方式。
#### Windows (VS):
* 构建解决方案后,在生成的可执行文件中传递图像路径作为参数运行程序。
#### Linux (GCC):
* 使用命令行编译:`gcc test.c -o test -lopencv_core -lopencv_highgui`
* 运行生成的二进制文件:`./test /path/to/image.jpg`
通过以上步骤,您应该能够成功地在C语言中调用OpenCV库,并实现基本的图像处理功能。如果您遇到任何问题,请参考官方文档或其他资源进一步排查 \[[4](https://docs.pingcode.com/baike/1263621)\]。
本文来自博客园,作者:Ryan,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/Ryan9399/p/18676300
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