Ubuntu18.04安装OpenCV4.3.0和环境配置(支持编译CUDA并安装配置python-opencv)

Ubuntu18.04安装OpenCV4.3.0和环境配置

• • 下载源文件
  • 安装依赖
  • 编译安装
  • 环境配置
  • • 动态库配置
    • 配置OpenCV的`PKG-CONFIG`环境
    • Python-OpenCV环境[如果安装python支持，否则可以跳过此步]
  • 测试OpenCV
  • • C++
    • Python[如安装Python支持]
  • The end

下载源文件

在官方网站下载OpenCV 4.3.0安装包，在GitHub上下载OpenCV-contrib模块。
安装过程主要参考官方文档。

安装依赖

首先是一些必须安装的依赖项：

$ sudo apt-get install -y build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm git gfortran
# 添加源，防止可能会出现的找不到所需安装的库的情况
$ sudo add-apt-repository -y "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
$ sudo apt-get install -y libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev libtiff5-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev libxine2-dev libv4l-dev
$ sudo apt-get install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgtk2.0-dev libtbb-dev libatlas-base-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev x264 v4l-utils

如果需要python3支持则需要安装下面两个库：

$ sudo apt install python3-dev python3-numpy

可以选择安装一些可选的库：

$ sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

编译安装

1. 解压安装包

$ unzip opencv-4.3.0.zip
$ unzip opencv_contrib-4.3.0.zip

2. 进入解压文件夹

$ cd opencv-4.3.0

3. 创建编译文件夹build

$ mkdir build
$ cd build/

4. cmake编译

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/ \ #指定安装路径
      -D CUDA_ARCH_BIN='7.5' \ #指定GPU算力，在NVIDIA官网查询
      -D WITH_CUDA=ON \ #使用CUDA
      -D WITH_CUBLAS=ON \
      -D WITH_TBB=ON \
      -D WITH_V4L=ON \
      -D WITH_QT=ON \ #使用QT支持
      -D WITH_OPENGL=ON \
      -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/Downloads/opencv_contrib-4.3.0/modules \ #opencv_contrib modules路径
      -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES ..

NVIDIA官网查询算力。
OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG用于生成opencv4.pc文件，支持pkg-config功能
cmake命令的结果中可以看到是否支持CUDA以及Python情况。

5. make编译

#使用nproc确定CPU核心数
$ nproc
$ make -j6 #根据CPU核心数确定编译线程数

6. 安装

$ sudo make install

安装成功，我是安装在home目录下，可以根据自己的偏好设置安装路径，但是演示我是按照官网给出的安装路径。

环境配置

动态库配置

$ sudo echo "/usr/local/lib" >> /etc/ld.so.conf.d/opencv4.conf
#使配置生效
$ sudo ldconfig

配置OpenCV的PKG-CONFIG环境

将/usr/local/lib/pkgconfig/路径加入PKG_CONFIG_PATH中：

1. 打开文件

$ sudo vim /etc/profile.d/pkgconfig.sh

2. 在文件中添加如下内容

$ export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv4/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH

3. 使配置生效

$ source /etc/profile

Python-OpenCV环境[如果安装python支持，否则可以跳过此步]

在安装目录：/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cv2/python-3.6/中可以找到文件cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so，即为编译好的python3的opencv库。根据安装位置的不同和Python版本的不同文件名可能略有差异。将其链接到.../python/site-packages中，即可在Python解释器中使用Opencv。

#系统自带Python
sudo ln -s /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cv2/python-3.6/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so /usr/lib/python3/dist-packages/cv2.so
#如果是自己安装的需要根据自己的安装位置
sudo ln -s /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cv2/python-3.6/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so <path_to_python>/lib/python3.7/dist-packages/cv2.so

测试OpenCV

C++

在解压后的/opencv-4.3.0/samples/cpp/example_cmake中存在测试用例。

1. 修改目录下Malefile文件
   修改后如下：

CXX ?= g++
 
CXXFLAGS += -c -Wall $(shell pkg-config --cflags opencv4)
LDFLAGS += $(shell pkg-config --libs --static opencv4)

all: opencv_example

opencv_example: example.o; $(CXX) $< -o $@ $(LDFLAGS)

%.o: %.cpp; $(CXX) $< -o $@ $(CXXFLAGS)

clean: ; rm -f example.o opencv_example

2. make生成可执行文件opencv_example

$ make

3. 执行

$ ./opencv_example

成功执行可以看到Hello OpenCV字样。

Python[如安装Python支持]

通过Python解释器打印OpenCV版本号

$ python3.7
Python 3.7.7 (default, Jul 2 2020, 21:58:02)
[GCC 7.5.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> print(cv2.__version__)
#成功则打印版本信息
4.3.0

The end

如果出现"/usr/bin/ld:cannot find -lcudart_static…/usr/bin/ld: cannot find -lx86_64-linux-gnu"问题，参考解决方法。Enjoy coding.