opencv：在 linux 中安装_linux opencv安装教程-爱代码爱编程

构建核心模块

使用 opencv_contrib 构建

详细流程

本部分提供了生成过程的更多详细信息，并介绍了替代方法和工具。有关一般安装详细信息，请参阅 OpenCV 安装概述教程，有关配置选项文档，请参阅 OpenCV 配置选项参考。

安装编译器和构建工具

• 要编译 OpenCV，您需要一个 C++ 编译器。通常是 G++/GCC 或 Clang/LLVM：
  • 安装 GCC...
    sudo apt 安装 -y g++
  • ...或叮当：
    sudo apt 安装 -y clang
• OpenCV 使用 CMake 构建配置工具：
  sudo apt 安装 -y cmake
• CMake 可以为不同的构建系统生成脚本，例如 make、ninja：
  • 安装 Make...
    sudo apt 安装 -y make
  • ...或忍者：
    sudo apt 安装 -y 忍者构建
• 用于获取和解压缩源的安装工具：
  • wget 并解压缩...
    sudo apt 安装 -y wget 解压缩
  • ...或者 git：
    sudo apt 安装 -y git

下载源代码

有两种方法可以获取 OpenCV 源代码：

• 使用 Web 浏览器或任何下载工具 （~80-90Mb） 下载存储库的快照并解压缩...
  wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.x.zip

  解压缩 OpenCV.zip

  mv opencv-4.x opencv
• ...或使用 git 将存储库克隆到本地计算机以获取完整的更改历史记录 （>470Mb）：
  git clone https://github.com/opencv/opencv.git

  git -C opencv 签出 4.x

注意

其他分支、版本或提交的快照可以在 GitHub 和官方下载页面上找到。

配置和构建

• 创建构建目录：
  mkdir -p 构建 && cd 构建
• 配置 - 为首选构建系统生成构建脚本：
  • 对于制作...
    cmake ../opencv
  • ...或者对于忍者：
    cmake -GNinja ../opencv
• 构建 - 运行实际的编译过程：
  • 使用 make...
    制作 -j4
  • ...或者忍者：
    忍者

注意

配置过程可以从 Internet 下载一些文件以满足库依赖关系，连接失败可能会导致某些模块或功能被关闭或行为不同。有关详细信息，请参阅 OpenCV 安装概述和 OpenCV 配置选项参考教程，以及完整的配置选项参考。

如果在生成过程中遇到问题，请尝试清理或重新创建生成目录。配置中的更改（例如禁用依赖项、修改构建脚本或将源代码切换到另一个分支）处理得不好，并可能导致工作区损坏。

Make 可以并行运行多个编译进程，option 表示“同时运行 <NUM> 作业”。Ninja 将自动检测可用处理器内核的数量，并且不需要选项。-j<NUM>-j

检查生成结果

成功构建后，您将在目录中找到库，并在目录中找到可执行文件（测试、示例、应用程序）：build/libbuild/bin

CMake 包文件将位于构建根目录中：

安装

警告

安装过程仅将文件复制到预定义的位置，并执行少量修补。使用此方法进行安装不会将 opencv 集成到系统包注册表中，因此，例如，opencv 无法自动卸载。我们不建议普通用户进行系统范围的安装，因为可能与系统软件包发生冲突。

默认情况下，OpenCV 将安装到该目录中，所有文件将被复制到以下位置：/usr/local

• /usr/local/bin- 可执行文件
• /usr/local/lib- 库 （.so）
• /usr/local/cmake/opencv4- CMake 包
• /usr/local/include/opencv4-头
• /usr/local/share/opencv4- 其他文件（例如XML格式的训练级联）

由于由 root 用户拥有，因此应使用提升的权限 （）：/usr/localsudo

或

安装根目录可以通过配置参数进行更改，例如 安装到当前用户的本地目录。可以使用参数更改安装布局。

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   在线教程

• 麻省理工学院人工智能视频教程 – 麻省理工人工智能课程
• 人工智能入门 – 人工智能基础学习。Peter Norvig举办的课程
• EdX 人工智能 – 此课程讲授人工智能计算机系统设计的基本概念和技术。
• 人工智能中的计划 – 计划是人工智能系统的基础部分之一。在这个课程中，你将会学习到让机器人执行一系列动作所需要的基本算法。
• 机器人人工智能 – 这个课程将会教授你实现人工智能的基本方法，包括：概率推算，计划和搜索，本地化，跟踪和控制，全部都是围绕有关机器人设计。
• 机器学习 – 有指导和无指导情况下的基本机器学习算法
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人工智能书籍

• OpenCV（中文版）.(布拉德斯基等)
• OpenCV+3计算机视觉++Python语言实现+第二版
• OpenCV3编程入门 毛星云编著
• 数字图像处理_第三版
• 人工智能:一种现代的方法
• 深度学习面试宝典
• 深度学习之PyTorch物体检测实战
• 吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记
• 计算机视觉中的多视图几何
• PyTorch-官方推荐教程-英文版
• 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏-20191121)
• …
  

第一阶段：零基础入门（3-6个月）

新手应首先通过少而精的学习，看到全景图，建立大局观。 通过完成小实验，建立信心，才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此，第一阶段只推荐4本最必要的书（而且这些书到了第二、三阶段也能继续用），入门以后，在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。

第二阶段：基础进阶（3-6个月）

熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后，你已经对机器学习有了基本的了解，不再是小白了。这时可以开始触类旁通，学习热门技术，加强实践水平。在深入学习的同时，也可以探索自己感兴趣的方向，为求职面试打好基础。

第三阶段：工作应用

这一阶段你已经不再需要引导，只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向，可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍（对应“商业落地五大方向”中的前两本），然后再“哪里不会补哪里”。

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