序言

经典图像处理库：OpenCV。在 Windows 上使用部署比较简单，可以分为使用源代码、使用动态库（.dll）、使用静态库（.lib）的方式，可是这些都是官方编译好的。而在 Linux 系统上使用，由于 Linux 有各种各样的发行版本，导致不能直接使用官方编译好的版本（常用版本），这个时候，就需要自己通过编译 OpenCV 源码的方式安装 OpenCV 了。

源码安装的方式会根据当前系统中安装的组件来编译，所以这编译出来的 OpenCV 库是对应这个系统独一无二的，因此将这个在这台机器上编译出来的 “独一无二” 的 OpenCV 移到别的系统上使用就不一定可行了。

接下来就说明如何源码安装 OpenCV。（这里用 Ubuntu 系统作为实例）

# 可以用下面的代码查看当前系统默认的 OpenCV 版本
pkg-config --modversion opencv

1 2	# 可以用下面的代码查看当前系统默认的 OpenCV 版本 pkg-config --modversion opencv

安装

1、一般来说，应该先更新apt（可跳过）

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

1 2	sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

2、安装依赖库

如果不用其他第三方的依赖库，也可以正常编译出 OpenCV 库，但会因为缺少一些依赖，导致使用的时候出现一些找不到该函数之类的错误。因此酌情挑选安装依赖库。

# 移除系统已经存在的依赖(看情况可以跳过)
# 移除的目的是为了后面重安装 可以支持重装之前新安装的依赖
sudo apt-get remove x264 libx264-dev

# 安装需要的依赖
sudo apt-get install build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm
sudo apt-get install git gfortran    # 可以不装 装的目的是为了后面使用git下载OpenCV而已
sudo apt-get install libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev

# 根据系统版本选择安装
# Ubuntu 14.04
sudo apt-get install libtiff4-dev
# Ubuntu 16.04 以上
sudo apt-get install libtiff5-dev

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-get install libxine2-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev
sudo apt-get install qt5-default libgtk2.0-dev libtbb-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev
sudo apt-get install libvorbis-dev libxvidcore-dev
sudo apt-get install libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev
sudo apt-get install x264 v4l-utils

# 不重要依赖 可选择安装
sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev libgflags-dev
sudo apt-get install libgphoto2-dev libeigen3-dev libhdf5-dev doxygen

# 移除系统已经存在的依赖(看情况可以跳过)

# 移除的目的是为了后面重安装可以支持重装之前新安装的依赖

sudo apt-get remove x264 libx264-dev

# 安装需要的依赖

sudo apt-get install build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm

sudo apt-get install git gfortran # 可以不装装的目的是为了后面使用git下载OpenCV而已

sudo apt-get install libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev

# 根据系统版本选择安装

# Ubuntu 14.04

sudo apt-get install libtiff4-dev

# Ubuntu 16.04 以上

sudo apt-get install libtiff5-dev

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev

sudo apt-get install libxine2-dev libv4l-dev

sudo apt-get install libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev

sudo apt-get install qt5-default libgtk2.0-dev libtbb-dev

sudo apt-get install libatlas-base-dev

sudo apt-get install libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev

sudo apt-get install libvorbis-dev libxvidcore-dev

sudo apt-get install libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev

sudo apt-get install x264 v4l-utils

# 不重要依赖可选择安装

sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install libgoogle-glog-dev libgflags-dev

sudo apt-get install libgphoto2-dev libeigen3-dev libhdf5-dev doxygen

这时候要确认好以上依赖都要安装好，不然如果某些依赖没有安装正确，编译得到的 OpenCV 会缺失一部分基本功能（在编译过程中会有提示但是不会因此停止编译，所以很难察觉！）。例如，利用 cv2.imread() 读图片的时候会读到 None。

3、python依赖（可选择）

一般现在的 Linux 系统都会或多或少的自带支持 python，因此都会有已装一些关于 python 的依赖，如：python-dev、python3-dev 等。

安装完上面的依赖后，开始部署 python 依赖，python 和 python3 两个版本都要安装，OpenCV 会据此自动生成两个版本的 python 依赖。（如果只想用 C/C++ 版不想用 python 版可以不安装，OpenCV 安装的时候回自动忽略。但强烈推荐安装！）

sudo apt-get install python-dev python-pip python3-dev python3-pip

sudo -H pip2 install -U pip numpy
sudo -H pip3 install -U pip numpy

sudo apt-get install python-dev python-pip python3-dev python3-pip

sudo -H pip2 install -U pip numpy

sudo -H pip3 install -U pip numpy

一般如果个人安装的话，会结合虚拟环境（如Anaconda）来安装 python 库，这样比较容易区分个人工程环境＆系统全局环境。

# Install virtual environment
sudo pip2 install virtualenv virtualenvwrapper
sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper
echo "# Virtual Environment Wrapper" >> ~/.bashrc
echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.b
source ~/.bashrc

############## For Python 2 ##############
# create virtual environment
mkvirtualenv facecourse-py2 -p python2
workon facecourse-py2

# now install python libraries within this virtual enviro
pip install numpy scipy matplotlib scikit-image scikit-learn ipython

# quit virtual environment
deactivate
##########################################

############## For Python 3 ##############
# create virtual environment
mkvirtualenv facecourse-py3 -p python3
workon facecourse-py3

# now install python libraries within this virtual environment
pip install numpy scipy matplotlib scikit-image scikit-learn ipython

# quit virtual environment
deactivate
##########################################

# Install virtual environment

sudo pip2 install virtualenv virtualenvwrapper

sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper

echo "# Virtual Environment Wrapper" >> ~/.bashrc

echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.b

source ~/.bashrc

############## For Python 2 ##############

# create virtual environment

mkvirtualenv facecourse-py2 -p python2

workon facecourse-py2

# now install python libraries within this virtual enviro

pip install numpy scipy matplotlib scikit-image scikit-learn ipython

# quit virtual environment

deactivate

##########################################

############## For Python 3 ##############

# create virtual environment

mkvirtualenv facecourse-py3 -p python3

workon facecourse-py3

# now install python libraries within this virtual environment

pip install numpy scipy matplotlib scikit-image scikit-learn ipython

# quit virtual environment

deactivate

##########################################

4、下载 OpenCV 和 OpenCV_contrib

如果在上面安装依赖的步骤中，安装了 Git 依赖，而且网速不错，可以直接从 GitHub 上将 OpenCV 拉下来。

git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
git checkout 3.4.2
cd ..

git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
cd opencv_contrib
git checkout 3.4.2  # 要和上面版本一致
cd ..

git clone https://github.com/opencv/opencv.git

cd opencv

git checkout 3.4.2

cd ..

git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git

cd opencv_contrib

git checkout 3.4.2 # 要和上面版本一致

cd ..

5、编译安装 OpenCV

安装过程要了解各个重点。进入 OpenCV 目录，这里就是上面的 opencv 目录中，创建一个 build 文件夹目录。

cd opencv
mkdir build
cd build

cd opencv

mkdir build

cd build

然后，利用 cmake 生成 makefile，并且设置选择项（安装的路径），具体请参考 cmakelist 中的参数帮助信息描述，这里只列出重要的几项：

# 很容易出现格式问题 最好自己照着敲
# \ 可以回车 然后会换行接着敲
# -D WITH_OPENGL=ON \ # 这个选项最好不要敲
# -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \ # 很重要 生成pkg-config可读的库文件
# .. # 最后的两个点点别忘了
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
      -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
      -D WITH_TBB=ON \
      -D WITH_V4L=ON \
      -D WITH_QT=ON \
      -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
      -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \
      -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

# 这里的目录结构如下
wordspace
|-opencv_contrib
|-opencv
   |-build(当前)
   |-...

# 很容易出现格式问题最好自己照着敲

# \ 可以回车然后会换行接着敲

# -D WITH_OPENGL=ON \ # 这个选项最好不要敲

# -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \ # 很重要生成pkg-config可读的库文件

# .. # 最后的两个点点别忘了

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \

-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \

-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \

-D WITH_TBB=ON \

-D WITH_V4L=ON \

-D WITH_QT=ON \

-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \

-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \

-D BUILD_EXAMPLES=ON ..

# 这里的目录结构如下

wordspace

|-opencv_contrib

|-opencv

|-build(当前)

|-...

如果没有对 CMakeLists 进行修改，那么 OpenCV 会默认的安装到如下地址：

/usr/local/include/opencv2/   # 新版 OpenCV 核心头文件
/usr/local/include/opencv/    # 旧版 OpenCV 核心头文件    
/usr/local/share/OpenCV/      # 一些 OpenCV 的其他安装信息
/usr/local/lib/               # OpenCV 中的动态链接库存放位置

/usr/local/include/opencv2/ # 新版 OpenCV 核心头文件

/usr/local/include/opencv/ # 旧版 OpenCV 核心头文件

/usr/local/share/OpenCV/ # 一些 OpenCV 的其他安装信息

/usr/local/lib/ # OpenCV 中的动态链接库存放位置

有时候安装高版本的 OpenCV 却想保留系统原有的旧版本 OpenCV，就需要修改这里的安装路径，保留原有旧版本的 OpenCV。

cmake 设置完毕后，就可以进行 make 操作，这里可以直接用 nproc 查到 CPU 核心可以支持的最大线程数，然后酌情调用一半的资源对 OpenCV 进行 make 操作，提高编译速度。

# 利用下面的命令查看支持的最大线程数
nproc

# 用-jn来调用n个线程
make -j24
sudo make install
sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib" >> /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'  # 将 OpenCV 的动态链接库写入系统变量中 /usr/local/lib 这个地址根据自己的情况作修改
sudo ldconfig

# 利用下面的命令查看支持的最大线程数

nproc

# 用-jn来调用n个线程

make -j24

sudo make install

sudo sh -c 'echo "/usr/local/lib" >> /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf' # 将 OpenCV 的动态链接库写入系统变量中 /usr/local/lib 这个地址根据自己的情况作修改

sudo ldconfig

6、创建 python 接口 link

如果要使 python 接口对上 OpenCV，需要先查看到编译好的 OpenCV 生成的 .so 文件在哪里：

find /usr/local/lib/ -type f -name "cv*.so"    # 这是对应的是在找默认安装路径的OpenCV

1	find /usr/local/lib/ -type f -name "cv*.so" # 这是对应的是在找默认安装路径的OpenCV

找到的位置因为自己的 python 安装地址的不同，生成的地址会有所不同：

############ For Python 2 ############
## binary installed in dist-packages
path/to/python2.6/site-packages/cv2.so
path/to/python2.7/site-packages/cv2.so
## binary installed in site-packages
path/to/python2.6/site-packages/cv2.so
path/to/python2.7/site-packages/cv2.so

############ For Python 3 ############
## binary installed in dist-packages
path/to/python3.5/site-packages/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
path/to/python3.6/site-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so
## binary installed in site-packages
path/to/python3.5/site-packages/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
path/to/python3.6/site-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so

-- CHANGE LINK --

############ For Python 2 ############
cd path/to/python2.7/site-packages
sudo ln -s path/to/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so

############ For Python 3 ############
cd path/to/python3.6/site-packages
sudo ln -s path/to/python3.6/site-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so

############ For Python 2 ############

## binary installed in dist-packages

path/to/python2.6/site-packages/cv2.so

path/to/python2.7/site-packages/cv2.so

## binary installed in site-packages

path/to/python2.6/site-packages/cv2.so

path/to/python2.7/site-packages/cv2.so

############ For Python 3 ############

## binary installed in dist-packages

path/to/python3.5/site-packages/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so

path/to/python3.6/site-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so

## binary installed in site-packages

path/to/python3.5/site-packages/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so

path/to/python3.6/site-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so

-- CHANGE LINK --

############ For Python 2 ############

cd path/to/python2.7/site-packages

sudo ln -s path/to/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so

############ For Python 3 ############

cd path/to/python3.6/site-packages

sudo ln -s path/to/python3.6/site-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so

如果是个人的虚拟环境，则：

############## For Python 2 ##############
cd ~/.virtualenvs/facecourse-py2/lib/python2.7/site-packages
ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so cv2.so

############## For Python 3 ##############
cd ~/.virtualenvs/facecourse-py3/lib/python3.6/site-packages
ln -s /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so

############## For Python 2 ##############

cd ~/.virtualenvs/facecourse-py2/lib/python2.7/site-packages

ln -s /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so cv2.so

############## For Python 3 ##############

cd ~/.virtualenvs/facecourse-py3/lib/python3.6/site-packages

ln -s /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so

7、开发环境配置

如果要利用 OpenCV 开发库时，其他使用这个库的程序编译时所需的库信息，在 Linux 上是通过 pkg-config 获取的（如version、include、lib等），如下：

CFLAGS+= `pkg-config --cflags $(PKGS)`
LIBS+= `pkg-config --libs $(PKGS)`

1 2	CFLAGS+= `pkg-config --cflags $(PKGS)` LIBS+= `pkg-config --libs $(PKGS)`

这是因为关于库的信息是由 pkg-config 管理，方便获取，一般其管理的文件目录在 /usr/lib/pkgconfig 或者 /usr/local/lib/pkgconfig。系统默认是用的 /usr/lib/pkgconfig 上，但用户自己编译安装的库基本都安装在 /usr/local/ 目录下，所以才会有 “我安装了这个库，怎么 pkg-config 没有信息！” 这种错误。

当 pkg-config 没有检测到 xxx 库的信息时候，可以考虑的原因有以下几种：

因为 /usr/lib/pkgconfig 和 /usr/local/lib/pkgconfig 的缘故，pkg-config 检测的是默认的 /usr/lib/pkgconfig，其中并没有 xxx 库的信息文档

解决办法：将 /usr/lib/pkgconfig 加入到环境里，修改参数 PKG_CONFIG_PATH ，具体操作如下：

vim ~/.bashrc

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

source ~/.bashrc

vim ~/.bashrc

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

source ~/.bashrc

因为 xxx 库安装不完全，在 pkgconfig 目录内没有生成该库对应的信息文档 xxx.pc 文件

解决办法：以 CMake 为例，在上面编译中设置参数 OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON。然后在生成的目录下 /lib/ 中会生成一个 pkgconfig 目录里头有记录该库信息的 xxx.pc 文件。

因为指定了 xxx 库的安装位置，里头有 xxx.pc 文件了，但并没有将文件移到 pkgconfig 目录中，或者没有将该 xxx.pc 文件所在目录加入到 PKG_CONFIG_PATH 变量里

解决办法：将 xxx.pc 文件 copy 到 /usr/lib/pkgconfig 或者 /usr/local/lib/pkgconfig 中，又或者将该文件所在目录添加到 ~/.bashrc 文件的 PKG_CONFIG_PATH 变量里。

后续检测

—测试是否安装正确

下载RedEyeRemover.zip，解压后利用下面的命令编译一下看是否能运行：

unzip RedEyeRemover.zip && cd RedEyeRemover
# 注意 pkg-config --libs --cflags opencv 这里括住的不是单引号(‘’)而是(`)
g++ -std=c++11 removeRedEyes.cpp `pkg-config --libs --cflags opencv` -o removeRedEyes
# 运行生成的可执行文件
./removeRedEyes

unzip RedEyeRemover.zip && cd RedEyeRemover

# 注意 pkg-config --libs --cflags opencv 这里括住的不是单引号(‘’)而是(`)

g++ -std=c++11 removeRedEyes.cpp `pkg-config --libs --cflags opencv` -o removeRedEyes

# 运行生成的可执行文件

./removeRedEyes

检测 python，在安装 OpenCV 的 python 环境下：

>>> import cv2
>>> print(cv2.__version__)

1 2	>>> import cv2 >>> print(cv2.__version__)

—卸载源码安装的 OpenCV（重要）

如果要卸载源码安装的 OpenCV，需要在之前 build 文件夹中执行 sudo make uninstall

因为源码安装后的 OpenCV 相关文件信息都在 build 的 CMakeFile 中有记录，所以可以直接快速卸载。

要是没有卸载干净，可以手动人为的进行卸载，如（以默认安装路径为例）：

sudo rm -rf /usr/local/include/opencv2 /usr/local/include/opencv /usr/local/share/OpenCV /usr/local/bin/opencv* /usr/local/lib/libopencv*
sudo rm -rf /usr/include/opencv /usr/include/opencv2 /usr/share/OpenCV

1 2	sudo rm -rf /usr/local/include/opencv2 /usr/local/include/opencv /usr/local/share/OpenCV /usr/local/bin/opencv* /usr/local/lib/libopencv* sudo rm -rf /usr/include/opencv /usr/include/opencv2 /usr/share/OpenCV

参考资料

https://www.learnopencv.com/install-opencv3-on-ubuntu/