1.概述在Linux下编译安装OpenCV的步骤
2.LinuxCentOS配置FFmpeg与OpenCV
3.Linux ubuntu下 qt5.15.12环境下配置opencv4.5.5
4.在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV
5.在 Linux 系统中编译安装 OpenCV

概述在Linux下编译安装OpenCV的步骤

       OpenCV是一个计算机视觉库，支持Windows、Linux、MacOS等操作系统。在Linux环境中安装OpenCV主要涉及源码编译。官网的pytorch源码如何精通下载链接为opencv.org/releases.htm...

       选择最新版本3.2.0，Linux用户需下载zip格式源码。安装所需的软件包包括GCC 4.4.x或更高版本，CMake 2.8.7或更高，Git，GTK+2.x或更高（包括headers），pkg-config，Python 2.6或更高版本及Numpy 1.5或更高版本的开发包，ffmpeg或libav的开发包：libavcodec-dev，libavformat-dev，libswscale-dev。可选包有libtbb2和libtbb-dev，libdc 2.x，libjpeg-dev，libpng-dev，libtiff-dev，libjasper-dev，libdc--dev，CUDA Toolkit 6.5或更高版本。zf网络模型源码这些包通过apt-get命令直接安装，打开终端，输入相关命令即可。安装完毕后，在解压后的opencv-XXX目录内建立build文件夹，编译的makefiles、project files、object files和output files存放于此。

       开始编译，只需三行命令：配置、build和安装。配置命令为：$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 。。参数CMAKE_BUILD_TYPE表示构建类型，有Release和Debug两种；CMAKE_INSTALL_PREFIX指定安装目录，一般为/usr/local。可选参数包括BUILD_DOCS和BUILD_EXAMPLES，前者构建文档，后者构建所有示例。若配置命令无法执行，去掉-D后面的空格。build命令为：make -j7，使用7个线程加速编译。spring ioc源码实现安装命令为：sudo make install。

       至此，Linux环境下成功安装OpenCV。为了验证Python环境中的使用情况，可以尝试运行一段代码：读取并显示。代码如下：import cv2image = cv2.imread（“logo.png”， 1）cv2.imshow（“Hello， world！”， image）cv2.waitKey（0）cv2.destroyAllWindows（）若在运行时遇到错误，请检查路径是否改为绝对路径。成功运行后，将看到显示的。

LinuxCentOS配置FFmpeg与OpenCV

       配置 CentOS 下的 FFmpeg 与 OpenCV 以充分利用 NVIDIA 显卡资源，降低 CPU 负载，提高开发的可靠性。下面是具体步骤。

       1、卸载原有 FFmpeg。这一步确保后续安装的 FFmpeg 版本可以正常工作。

       2、安装显卡驱动。参考教程：CentOS 7.6 安装 NVIDIA 独立显卡驱动（完整版）。管理系统javaee源码

       3、安装 CUDA 与 cuDNN。首先访问 CUDA 网站，根据系统版本选择合适的 CUDA 版本进行下载。在终端执行安装命令，验证是否成功安装 CUDA。接下来，按照 cuDNN 官网指引下载对应版本的压缩包，解压后将文件复制至指定目录并赋予执行权限。

       4、安装 FFmpeg 的依赖。使用终端命令编译安装 nv-codec-headers，并将其加入 pkg-config。

       5、安装 FFmpeg。下载 FFmpeg 6.1 版本，使用终端执行安装命令。完成后，将其加入系统路径并验证 NVENC 和 NVDEC 编解码器是否成功安装。

       6、安装 OpenCV 的依赖。这部分通常无需额外安装，OpenCV 在构建过程中会自动检测并使用系统中的梦想影院源码app依赖。

       7、安装 OpenCV。下载 OpenCV 4.8.0 源码，解压后进入目录，通过终端执行构建命令安装。

       8、解除硬核编码并发限制（仅限 x 平台）。参考解决方案：解决 NVIDIA GeForce 系列显卡 NVENC 并发 Session 数目限制问题。

       通过上述步骤，可以将 CentOS 下的 FFmpeg 和 OpenCV 配置优化，充分利用 NVIDIA 显卡资源，提升视频处理效率和稳定性。

Linux ubuntu下 qt5..环境下配置opencv4.5.5

       在Linux Ubuntu系统中，若想在qt5..环境中配置opencv4.5.5，首先需要从opencv.org/releases/下载对应版本的源码，并将其复制到开发板的root权限目录。接着，解压缩文件并创建build和install文件夹。安装必要的依赖库，如cmake-gui、build-essential等，确保cmake和qt相关工具已安装。

       进入build文件夹后，使用cmake-gui配置编译路径，选择Unix Makefiles，使用默认编译器，然后配置CMAKE_BUILD_TYPE为RELEASE，指定CMAKE_INSTALL_PREFIX为OPENCV安装目录/install，以避免默认安装至/usr/local。配置完成后，点击Configure并Generate，生成编译脚本。在build目录下，使用sudo make -j4（根据硬件性能调整核心数）开始编译，然后执行sudo make install -j4进行安装。

       接下来，配置环境变量。在/etc/ld.so.conf.d/目录下创建opencv.conf，添加opencv安装路径，运行ldconfig更新库。在/etc/bash.bashrc中，添加相应的PKG_CONFIG_PATH和动态链接库路径，最后执行source /etc/bash.bashrc刷新环境变量。

       在qt工程的.pro文件中，配置include和library路径，确保Qt项目能够找到OpenCV的头文件和库。在源码中包含opencv库，并使用namespace。最后，可以编写测试例程来验证配置是否成功。

       通过以上步骤，你将成功在qt5..的Linux Ubuntu环境中配置和集成opencv4.5.5。

在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV

       为了在树莓派上进行OpenCV交叉编译，首先需要准备必要的工具。在开始之前，请确保已安装Git，以便下载所需的源码。

       1. 下载OpenCV源码

       访问OpenCV的GitHub页面，找到releases部分，选择所需版本，如opencv-3.4.6。下载opencv-3.4.6.tar.gz文件，将其保存到工作目录/home/alpha/workspace。解压该文件以获取源码。

       2. 获取Raspberry Pi交叉编译工具

       下载适用于Raspberry Pi的交叉编译工具，通常可以从Raspberry Pi官方网站或第三方资源中找到。将下载的工具包解压并将其文件夹命名为rpi-tools，然后将该文件夹复制到/home/alpha/workspace目录下。

       3. 编写交叉编译工具链文件

       创建一个名为toolchain-arm.cmake的文件，用于配置交叉编译工具链。在该文件中设置tools变量为rpi-tools的绝对路径。这个配置文件将指导编译器如何为树莓派进行编译。

       将toolchain-arm.cmake文件保存在/home/alpha/workspace/rpi-tools文件夹中。

       4. 开始交叉编译

       现在，OpenCV库文件已准备好在树莓派上进行交叉编译。将源码目录/home/alpha/workspace/opencv-3.4.6与交叉编译工具链文件toolchain-arm.cmake置于同一目录下，然后启动编译过程。确保在编译时使用了正确的编译器和链接器，通常为gcc和g++。

       编译完成后，OpenCV库将被放置在/home/alpha/workspace/opencv-3.4.6/install_rpi目录中，可供树莓派使用。

       5. 编写测试程序

       在树莓派上编写简单的OpenCV测试程序，以验证编译是否成功。测试程序可以使用OpenCV提供的示例代码或自定义代码，执行基本的图像处理操作，如读取、显示、转换和保存图像等。

       通过以上步骤，已成功在树莓派上完成OpenCV的交叉编译过程，为后续的树莓派项目开发打下了坚实的基础。

在 Linux 系统中编译安装 OpenCV

       对于Linux系统中的C++程序，安装OpenCV（从源代码编译安装）常遇到挑战，尤其对系统不熟悉的用户。其实，只要按以下步骤操作，成功率非常高。本文将详细指导如何完成这一过程。

       1. 安装目标

       若仅需Python调用OpenCV，可直接使用pip命令安装：

       源代码编译安装的OpenCV，将提供特定路径下的头文件、共享库（.so或.a）以及Python接口相关文件。

       2. 软硬件要求

       系统要求：Linux操作系统，支持各种主流发行版，包括arm架构。

       硬件要求：若需CUDA功能，需要Nvidia显卡并安装驱动和CUDA。

       内存：至少需要2GiB空闲内存，全部内存不足可能会影响编译。

       CPU：4核或以上推荐，CUDA模块编译耗时，单核或双核可能需要2小时以上。

       3. OpenCV组件

       OpenCV分为主体库和opencv-contrib，具体组件列表见其GitHub仓库。

       4. 依赖项

       生成OpenCV需要一系列依赖，如apt命令列出的那些。根据需求选择安装，如服务器无需GUI支持，可不装相关包。

       5. 生成过程

       从GitHub下载源码，解压后确保opencv和opencv_contrib在同一父目录，使用CMake进行配置，如设置Python接口支持等。

       6. 调用OpenCV

       C++项目中调用OpenCV有默认方法，可通过cmake编译并链接OpenCV库。

       遇到问题时，可在文章下方留言，作者会及时解答。