跑CV程序少不了opencv，然后最近实践的时候发现opencv似乎不是向后兼容的（opencv4.0跑不了opencv2.4的），于是还是记录一下，后期改也方便。

References：

电子文献：
https://blog.csdn.net/new_delete_/article/details/84797041?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
https://www.jianshu.com/p/f646448da265
https://blog.csdn.net/learning_tortosie/article/details/80594399

安装流程

本节以opencv4.0为例，记录一下在ubuntu18.04上安装的流程。此方法经检验，同样适用于opencv2.4。

准备

cmake

首先要确保系统已经安装了cmake，没有的话请sudo apt-get install cmake或者源码编译最新版。

依赖库

1	sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libgtk-3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev

支持python

#python3支持
sudo apt install python3-dev python3-numpy

#streamer支持
sudo apt install libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev

#可选的依赖
sudo apt install libpng-dev libopenexr-dev libtiff-dev libwebp-dev

下载源文件

可以到官网或者github上去下载源文件（官网版本选择在下方翻页，github上通过tag选择）。
推荐使用github下载，相对会快一些。

安装

解压源文件并进入。

1 2	unzip opencv-4.0.0.zip cd opencv-4.0.0/

创建编译文件夹并进入。

1 2	mkdir build cd build/

cmake

opencv最好装在/usr/local目录下，为了后期方便，我将不同版本的opencv再独立键一级目录。

1	cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv4 ..

这里我修改了安装路径为/usr/local/opencv4，可以自己修改到需要的位置，如果该命令中不加-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv4来指定安装目录，则默认各部分分别安装在/usr/local/目录的include，bin，lib3个文件夹下。

注意：
别忘了最后的..。（cmake .是运行cmake，cmake ..会生成Makefile、CMakeFiles等一些文件）
由于opencv4.0以上版本默认不使用pkg-config，因此需要通过-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES开启生成opencv4.pc文件（后面要用），支持pkg-config功能。如果是安装opencv4.0以下的软件，也加上这句是不会有影响的。
这个命令执行需要一段时间，期间会输出百分比，无需担心。

make编译

make -j6

这里-j6表示开6个线程去编译，-j2、-j4或者不加其实任意。

make安装

1	sudo make install

以上就完成了安装，下面来配置环境。

配置环境

pkg-config环境

我们可以通过sudo find / -iname opencv4.pc来找到opencv4.pc文件，这里会出现一个Permission denied的报错，但是没关系，路径还是会输出。如果按照之前的方法安装，那么应该是会输出/usr/local/opencv4/lib/pkgconfig/opencv4.pc。因此我们接下来就要把路径/usr/local/opencv4/lib/pkgconfig/加入到PKG_CONFIG_PATH。
可以用vim来方便地编辑。编辑方法我在anaconda笔记：解决conda无法下载pytorch的问题一文中已经提过，只需掌握insert模式和normal模式即可正确地操作vim。

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

在文件中加入下面一行：

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

:wq保存退出之后，在终端中使用命令激活。

1	source /etc/profile

最后我们可以通过pkg-config --libs opencv4（opencv2.4使用pkg-config --libs opencv）来验证配置是否成功，如果能输出一系列对应的库，说明配置成功。

动态库环境

为了在程序执行时能加载动态库*.so的路径，我们还需配置动态库环境。

1	sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv4.conf

在该文件（可能是空文件，也可能是/usr/local/lib），加上或者改成自己lib的安装路径，如果是按照上面的流程安装的，那应该是改成/usr/local/opencv4/lib。
最后还要用命令使得配置生效。

1	sudo ldconfig

python-opencv环境

找到编译好的python cv库：

1	sudo find / -iname cv2*.so

这里会看到cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so也就是就是编译好的python3的opencv库，我们把它复制到对应python解释器的/path/to/dist-packages（系统自带的python解释器）和/path/to/site-packages（用户安装的python解释器）目录下，之后就能在该python解释器中使用python-opencv库。
连接到系统自带的python3解释器中：

1	sudo ln -s /usr/local/opencv4/lib/python3.5/dist-packages/cv2/python-3.5/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so /usr/lib/python3/dist-packages/cv2.so

连接到Anaconda创建的虚拟环境python3解释器中：

1	sudo ln -s /usr/local/opencv4/lib/python3.5/dist-packages/cv2/python-3.5/cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so ~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/cv2.so

这里的ln -s是建立软连接，想进一步了解可以看看ubuntu笔记：安装typora。

检验

找到之前解压的源文件，在源文件/samples/cpp/example_cmake目录下（也可能是在源文件/samples/c/example_cmake目录下），我们可以通过官方提供的example来检验。
依次执行：

1
2
3

cmake .
make
./opencv_example

可以看到电脑打开了摄像头拍你自己，在左上角有一个Hello OpenCV，即表示配置成功。

多版本共存

上面已经安装了opencv4.0，下面以opencv2.4为例，介绍一下如何从opencv4.0切换到opencv2.4。
打开~/.bashrc：

1	gedit ~/.bashrc

这里用gedit来打开，用vim也一样。
在文件末尾增加如下内容（我将opencv2.4安装在/usr/local/opencv2_4目录下）：

1 2	export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv2_4/lib/pkgconfig export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv2_4/lib

更新~/.bashrc：

1	source ~/.bashrc

此时再通过pkg-config --modversion opencv查询opencv的版本，如输出修改后我们想要的版本，则表示切换成功。

注：如果想换回来，用同样的方法把之前加的两条增加的内容注释掉即可，注意别忘了source ~/.bashrc更新！