1.?下载???opencvԴ??
2.Ubuntu18.04 安装 c++版本Opencv3.4+opencv_contrib-3.4 全过程
3.OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的源码源代系统镜像
4.Ubuntu22 Clion环境下配置OpenCV
5.CV实战Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
6.windows下用cmake构建opencv项目
????opencvԴ??
OpenCV是用于计算机视觉的库，适用于Python、码下Ruby和MATLAB。下载在VSLAM技术研究中，源码源代经常需要在Ubuntu系统上安装不同版本的码下开发的源码会不会被复制OpenCV。以下为OpenCV3.3.1版本在Ubuntu系统下的下载安装教程，适合初学者。源码源代
一、码下下载OpenCV源码
欲安装OpenCV3.3.1版本，下载可关注公众号「3D视觉工坊」，源码源代在后台回复「OpenCV3.3.1_linux」获取安装包下载链接。码下
二、下载检查已安装的源码源代OpenCV版本
在终端输入命令`pkg-config --modversion opencv`查看当前安装的OpenCV版本。
三、码下安装OpenCV
下载并解压OpenCV3.3.1的源码安装包后，执行如下命令进行安装，安装路径为`/home/yongqi/workspace/2_ProgramFiles/OpenCV3.3.1`。
四、配置OpenCV环境
配置OpenCV的lib路径，以完成环境设置。
五、测试OpenCV版本
完成配置后，系统显示的OpenCV版本应为3.3.1。
六、学习OpenCV
提供一份包含G资料的《人工智能自学视频》资料包，内容包括人工智能基础入门、AI框架实战、图像识别、OpenCV、机器学习等，以及国内外知名资源、AI论文等。
资料在网盘中整理整齐，欢迎下载！分享给有需要的伙伴。如果需要使用OpenCV2.4.9版本，只需调整第四步的pkgconfig路径即可。
Ubuntu. 安装 c++版本Opencv3.4+opencv_contrib-3.4 全过程
为了进行目标跟踪程序的开发，我需要在Ubuntu .上安装C++版本的OpenCV 3.4和opencv_contrib-3.4，这个过程涉及手动下载和编译，相对Python版本的安装更为复杂。我将分享自己经历的完整安装步骤，希望能帮助到有需要的朋友。步骤一：安装依赖
首先，确保你的系统已安装必要的基础依赖，例如CMake、Git、cmake3、build-essential等。云裳8.5源码你可以使用apt-get或sudo命令来安装。步骤二：下载源码
从GitHub获取最新版本的opencv-3.4和opencv_contrib-3.4：opencv-3.4：访问/opencv/opencv/releases，下载对应版本的opencv-3.4.zip
opencv_contrib-3.4：同样在GitHub上找到/opencv/opencv_contrib/releases，下载opencv_contrib-3.4.zip
确保两个版本要保持一致。步骤三：解压缩并准备编译
将两个zip文件解压缩到同一文件夹，opencv_contrib-3.4文件夹放入opencv-3.4文件夹中。步骤四：编译OpenCV
进入opencv-3.4目录，创建build文件夹，然后执行以下编译命令，这里可以使用-D选项自定义编译参数，具体含义请参考官方文档。 命令示例：`cmake -DWITH_opencv_contrib=ON ..`（注意添加对应选项） 编译时，指定线程数（例如），可以使用`nproc`命令查看。执行`make -j`开始编译。步骤五：配置环境变量
编译完成后，执行`make install`安装OpenCV。接下来，编辑系统环境变量，添加以下内容： （此处省略环境变量设置的具体代码，直接执行`source /path/to/opencv-build/installation/setup_path.sh`来更新环境变量）步骤六：测试安装
最后，验证安装是否成功，运行`pkg-config --modversion opencv`，如果显示OpenCV的版本号，说明安装已成功。OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的系统镜像
本文提供了一套简洁明了的OpenCV安装教程，旨在帮助开发者实现一次成功安装。首先，选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台，并建议更换源至清华源，以确保下载过程顺利，避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。对于远程操作需求，外接屏幕或使用VNC远程连接是可行方案，同时通过tee命令记录编译过程，以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。
安装系统镜像，完成OpenCV安装后，生成的镜像文件大小仅4.G，压缩后为2.G，直接烧录至TF卡即可使用。该系统已预装VNC等必备软件，配置了静态IP，提供详尽的使用指南，包括树莓派和Windows系统间的文件复制和传输方法。系统兼容树莓派4和3型号，对于有补充需求之处，将在文章末尾进行说明。弹球Java源码下载
正式安装OpenCV，首先确保安装所需的依赖工具和图像、视频库。按照步骤逐一进行，包括安装构建必需工具、图像工具包、视频工具包、GTK2.0以及优化函数包。在编译OpenCV源码前，下载并解压OpenCV3.4.3及opencv_contrib3.4.3（选择版本时需确保二者版本号一致）。
采用直接下载或wget下载两种方法获取源码，解压后进入源码目录。创建release文件夹，用于存放cmake编译时产生的临时文件。设置cmake编译参数，安装目录默认为/usr/local，确保参数正确配置，尤其是对于root用户下的cmake命令，需修改OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值为绝对路径。
编译过程中，确认进度到达%，以验证安装成功。进行其他配置，包括设置库路径，以便于使用OpenCV库，也可选择不进行设置。配置opencv.conf和bash.bashrc文件，进行必要的参数添加，重启树莓派或重新登录用户后，测试OpenCV使用是否正常。
演示Python程序使用OpenCV画一条直线，确保Python编译器已安装，执行相关代码。系统镜像中额外提供远程连接和文件传输功能的说明，包括使用VNC或Putty等工具远程控制树莓派的方法，以及如何在树莓派与Windows系统间进行复制粘贴，通过autocutsel软件简化操作流程。
Ubuntu Clion环境下配置OpenCV
一、下载 OpenCV 源码 获取 OpenCV 源码，将文件解压至指定目录，创建名为 build_opencv4.8 的文件夹。确保你的系统中已安装 libgtk2.0-dev 和 pkg-config 两个依赖包。 二、构建 OpenCV 在 build_opencv4.8 文件夹内，执行 cmake 命令，确保 OpenCV 能正确配置并编译。这一步骤需要根据你的系统环境进行相应的参数调整。 三、配置 CLion 环境 为确保 OpenCV 能在 CLion 中正常工作，云搜小说源码需完成以下步骤： 项目结构：在 CLion 中新建项目，配置项目路径为 OpenCV 的源代码目录。 CMakeLists.txt：将 CMakeLists.txt 文件添加至 CLion 项目中，确保其与源代码目录相对应。 main.cpp：编写 main.cpp 文件，作为项目的入口点，可以简单地包含 OpenCV 库并调用其功能，以验证环境配置。 运行结果：在 CLion 中编译并运行 main.cpp，查看运行结果以确认 OpenCV 和 CLion 环境配置无误。 以上步骤展示了如何在 Ubuntu 的 Clion 环境下配置 OpenCV。通过遵循这些指南，开发者可以顺利在 Clion 中进行 OpenCV 相关的 C++ 项目开发。CV实战Ubuntu.源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
在Linux环境下，特别是Ubuntu .中安装OpenCV-3.4.x版本，需要理解其源码编译过程，本文将详细说明从源码编译到安装，以及测试demo的全过程。安装步骤分为源码下载、使用`apt-get`安装依赖项、从源码构建安装OpenCV、配置环境、验证安装情况以及卸载。在Linux环境下，确保系统稳定运行是关键步骤之一。以下为详细流程： 1. 源码下载 从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。选择版本时，考虑与项目的兼容性以及对最新特性的需求。 2. apt-get安装 Ubuntu下，OpenCV安装可通过两种方式：直接使用`$ sudo apt-get install python-opencv`进行快速安装，适用于仅在Python环境中使用OpenCV的情况；推荐从源码构建安装，以获取更新的代码版本，增强稳定性和可控性。 3. 从源码安装 从源码构建安装时，可选择默认安装位置或自定义安装位置。默认位置通常为`/usr/local`，而自定义位置需要额外配置。 3.1 构建依赖项 确保安装`cmake`, `gcc`, `g++`等构建工具。对于Python支持，选择安装Python 2和/或Python 3的特定模块。安装`GTK`支持用于图形界面应用，以及处理库（根据需要）。使用`cmake`下载`ippcv`库，注意**问题。 3.2 默认位置安装 使用`git`或下载的压缩包解压后，切换到源码目录，执行`cmake`命令以构建`CMakeLists.txt`，并创建`makefile`。指定构建参数时，妖王源码公式`CMAKE_INSTALL_PREFIX`用于设置安装路径，通常为`/usr/local`。根据需要选择构建类型（`DEBUG`或`RELEASE`）和是否启用CUDA加速。 3.3 自定义位置安装 自定义安装时，使用`cmake`命令时需添加`-DCMAKE_INSTALL_PREFIX`参数，指向自定义安装目录。在安装后，还需配置扫描路径和设置环境变量，确保其他项目能够正确引用OpenCV库。 配置 配置步骤包括将OpenCV的`lib`路径添加到系统配置中，以便其他项目能够引用OpenCV库。通常，这涉及编辑`ld.so.conf`文件或通过环境变量设置。 验证查看版本 在终端或Python环境中，通过`pkg-config`命令或Python导入`cv2`模块查看OpenCV版本。 C++和Python demo测试 执行官方提供的示例代码，验证OpenCV功能。在C++环境中，通过指定`OpenCV_DIR`变量路径来正确引用库文件。在Python环境中，确保导入路径设置正确。 卸载 卸载OpenCV时，使用`make uninstall`命令。注意，仅删除了文件，留下的空文件夹可能需要手动删除。 通过遵循上述步骤，即可在Ubuntu .系统中成功安装OpenCV，并进行测试验证。确保安装过程的每个环节都得到正确配置，以避免潜在的问题和冲突。windows下用cmake构建opencv项目
为了在Windows环境下使用CMake构建OpenCV项目，您需要准备几个必要的工具和资源。
首先，确保您已安装Visual Studio ，并下载最新版本的CMake构建工具。
接着，从Releases - OpenCV页面下载OpenCV源码，选择4.6.0版本。同时，访问github.com下载额外模块opencv_contrib。
利用CMake构建工程时，选择源文件路径和构建路径，配置构建工具，点击“Configure”进行设置。构建过程中如出现错误，可忽略继续进行。配置完成后，勾选生成动态库选项，并添加opencv_contrib额外库路径。
完成配置后，再次点击“Configure”进行重新配置，直至选项框中不再出现标红选项。点击“generate”生成工程。成功后，可打开Visual Studio进行编译。
在VS中，利用CMake构建的工程编译OpenCV源文件。打开输出文件夹中的CMakeTargets文件夹，选择ALL_BUILD进行生成。在编译过程中如出现错误，删除日文注释后再次生成。配置解决方案为Release，重复生成步骤，将生成对象改为同一文件夹下的INSTALL。
为了配置环境变量，将build文件夹下的bin文件夹加入系统环境变量，新建变量OpenCV_DIR，值为\build\install\x\vc\lib。将build/install/include/x/vc/bin文件夹下的两个文件复制到C:\Windows\System路径下。
完成环境配置后，即可测试环境是否已成功设置。通过源代码、CMakeList.txt文件和程序运行结果验证环境配置。
在配置过程中，可能会遇到关于CMake Warning at cmake/OpenCVDownload.cmake: (message): FFMPEG: Download下载失败的问题，可参考相关博文进行解决。
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。
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。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。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。
OpenCV下载和安装（包含所有平台）!
在 OpenCV 的官方网站上，可以下载其最新完整版本以及多数 release 版本的源码。如今，OpenCV 使用 Git 进行版本管理，同时也利用 Cmake 进行工程构建。
在 Windows 中，可通过下载 EXE 文件，该文件会将预编译好的 OpenCV 解压到本地，适配不同版本的 Visual Studio。然而，Windows 缺乏包含 debug 版本库的预编译版本，因此需要在项目启动前手动编译。需额外设置环境变量 OPENCV_DIR，通过 `setx` 命令将其路径设置为 `D:\OpenCV\Build\x\vc`。静态链接 OpenCV 仅需此步，若需动态链接库（DLL），需确保编译器能访问 `%OPENCV_DIR%\bin`。针对 Windows ，可于系统属性 -> 环境变量中添加 `%OPENCV_DIR%\bin` 到 path 变量。
使用源代码进行 OpenCV 编译，步骤包括运行 CMake GUI，设置 OpenCV 源码目录以及构建目标文件夹，配置编译器（或选择 MinGW 构建文件），使用 Visual Studio 打开生成的解决方案进行编译。Linux 环境下，需准备 GCC、GLIBC、GTK+ 2.x或更高版本、cmake、libtbb等库，下载源代码后通过 `./configure --enable-shared`、`make`、`sudo make install` 进行编译。
注意在 Ubuntu、Debian、SuSE等 Linux 发行版中，可能提供内置 OpenCV，否则需使用源代码安装，安装要求包括 Python 2.6 或更高版本、NumPy、ffmpeg 的 libav* 库与头文件等。Linux 与 Windows 类似，CMake 配置允许自定义构建选项，如构建指定例子、增加 Python 支持或启用 CUDA 功能。当编译完成时，文件将安装在指定目录，利用 IPP 进行加速，除非通过 CMake 指令明确禁用。
Mac 系统安装 OpenCV 类似于 Linux，Xcode 提供了构建和调试所需的大多数工具。Mac 默认采用 Cocoa 替代 GTK+、QTKit 替代 ffmpeg、GDC 替代 TBB 和 OpenMP。从 GitHub 的 OpenCV Git 仓库下载最新版本，Linux 用户可执行 `git clone /opencv/opencv.git`。在编程路上，不断进阶与探索是值得的。
ubuntu . 安装opencv3.4.5+opencv_contrib
本文详细介绍了在Ubuntu .上安装OpenCV 3.4.5及OpenCV_contrib的步骤与注意事项。在安装过程中，确保OpenCV与OpenCV_contrib版本一致是关键，下载OpenCV的源代码时推荐使用zip格式。以下为安装流程：
1. **下载安装包**：
- 访问OpenCV官网下载OpenCV的源代码。
- 从GitHub下载OpenCV_contrib。
- 特别注意，选择OpenCV_contrib时可选择zip或tar.gz格式，建议直接下载zip包。
2. **安装依赖**：
- 执行`sudo apt-get update`和`sudo apt-get upgrade`以更新系统及依赖。
- 安装基本的开发工具，如`build-essential`、`cmake`、`git`、`libgtk2.0-dev`等。
- 安装其他特定的依赖包，包括用于图像处理的工具和开发工具，如`libjpeg-dev`、`libpng-dev`、`libtiff-dev`、`qt5-default`等。
3. **解决可能遇到的问题**：
- 遇到`libjasper-dev`安装失败时，可通过添加安全源、更新源列表、安装依赖包（`libjasper1`）等步骤解决问题。
4. **安装OpenCV和OpenCV_contrib**：
- 将下载的包解压至用户目录下。
- 在解压的OpenCV目录中创建`build`文件夹。
- 进入`build`文件夹并执行`cmake`命令配置，记得指定参数如`CMAKE_BUILD_TYPE=Release`、`CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local`、`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`等。
5. **解决可能遇到的其他问题**：
- 遇到ippicv和`face_landmark_model.dat`下载失败，可直接从提供的链接下载文件，然后替换配置文件中的下载路径。
6. **解决错误并生成**：
- 遇到错误如`boostdesc_bgm.i`文件缺失，需下载并放置到指定目录。
7. **安装与配置**：
- 执行`sudo make`编译，并使用`sudo make install`安装OpenCV。
- 添加OpenCV库到系统环境变量，确保OpenCV的pkgconfig文件和库路径可被系统识别。
8. **测试**：
- 使用qt进行测试，确保OpenCV安装正确无误，如能成功打开摄像头即证明安装成功。
完成以上步骤后，OpenCV 3.4.5及OpenCV_contrib在Ubuntu .上便成功安装。整个过程涉及了依赖安装、文件配置、错误解决等多个步骤，需要用户仔细按照步骤执行，确保每个环节的正确性，以顺利完成安装。
