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环境

系统：Ubuntu 14.04 x64

简介

OpenCV，英文全称Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 
官方主页：http://opencv.org/

安装包

下载链接：http://opencv.org/downloads.html 
安装包：opencv-2.4.10.zip 
请不要下载opencv2.3.1， 会报ffmpeg的错误。 另外， 最新版的opencv3 和opencv2 架构不同。 如果大家用opencv2用的顺手， 先不要升级opencv3了。

安装

安装编译opencv的依赖包,一个一个安装

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install libgtk2.0-dev 
sudo apt-get install libavcodec-dev
sudo apt-get install libavformat-dev
sudo apt-get install libjpeg62-dev
sudo apt-get install libtiff5
sudo apt-get install libtiff5-dev
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install cmake-qt-gui
sudo apt-get install libswscale-dev
sudo apt-get install libjasper-dev

配置opencv，在这里使用cmake-gui进行配置，使用cmake直接配置会报错，后面会介绍。

cd opencv_dir 
mkdir build
cd build 
cmake-gui ..

出现下面的界面，更改设置，把WITH-CUDA和BUILD_opencv_gpu选项去掉打钩，然后依次点Configure和Generate按钮生成Configure文件。 

 

编译安装，这样就安装成功了。

make
sudo make install

环境变量

安装成功后还需要设置opencv的环境变量 
打开文件

sudo gedit /etc/profile ##个人比较喜欢把环境变量放在/etc/profile里面，'～/.bashrc'一样

在文件最后添加

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

执行下列命令, 使环境变量立即生效

source /etc/profile

lib库路径

打开文件

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

一般是新建文件，opencv的库一般安装在’/usr/local/lib’文件夹下，在文件内添加

/usr/local/lib

执行下列命令使之立刻生效

sudo ldconfig

经过上面的流程，这样就可以在eclipse里或者qtcreator里用opencv了。 不过要配置号相应的路径和lib文件。

示例代码

对opencv的sample进行编译并运行

cd opencv_dir/samples/c
./build_all.sh
./facedetect --cascade="/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --scale=1.5 lena.jpg

运行结果 

 

python使用opencv

如果想在python中使用opencv的话，这里使用的是python虚拟环境，只需要把opencv编译的cv2.so和原始的cv.py拷贝到python的site-packages路径下面

cp opencv_dir/build/lib/cv2.so ENV/lib/python2.7/site-packages/
cp opencv_dir/modules/python/src2/cv.py ENV/lib/python2.7/site-packages/

简单的改变图片大小并保存的python代码

import cv2 as cv
im = cv.imread(IMAGE_FILE)   #IMAGE_FILE图片路径
im = cv.resize(im, (500, 500))
cv.imwrite(IMAGE_FILE_CP, im)   #IMAGE_FILE_CP保存图片路径

出错

就像上面说的如果使用cmake直接进行配置，执行make编译会出现’nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_11’的错误，主要是cmake配置默认会把gpu和cuda选项选择上，但好像在这里的环境下opencv编译gpu和cuda一直不成功（当然也有人成功，不知道为什么），所以使用cmake-gui命令选择不安装gpu和cuda。不安装gpu和cuda对后面的工作也没有影响。 

找不到cv2.so

要编译opencv_python，需要依赖numpy库，必须保证在编译opencv的时候配置文件识别到要使用的python的numpy库，如下图，可以出现BUILD_opencv_python和PYTHON_NUMPY_INCLUDER_DIR选项（这是自动识别出来的，你要系统默认的python库中安装了numpy就可以了），这样就能正常的编译出cv2.so。如果不能正确的找到numpy库，需要先安装好numpy，否则编译不出来cv2.so。