前言

今天花了一天的时间在ubuntu上安装opencv(不是python包中的opencv-python,是c++接口的opencv)，所谓万事开头难，难倒我的第一步不是知识，而是配环境，说到底就是菜。

在这里插入图片描述

mark一下，避免下次换电脑重新配环境的时候又捣鼓半天。

cmake

执行cmake命令之前的一些步骤就不写了，网上有很多，比如从官网或者github上下载源码，比如安装相关的依赖库（如果安装不上，那就想想办法装上吧），比如进入源码目录，然后mkdir build,cd build/。

网上有各种cmake带不同的参数的命令，比如：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/fanzong/anaconda2/envs/tensorflow \-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.2.0/modules \-D PYTHON_EXCUTABLE=/home/fanzong/anaconda2/envs/tensorflow/bin/python \-D WITH_TBB=ON \-D WITH_V4L=ON \-D WITH_QT=ON \    # 1-D WITH_GTK=ON \-D WITH_OPENGL=ON \-D BUILD_EXAMPLES=ON ..

直接copy上面的部分肯定不行，其中的CMAKE_INSTALL_PREFIX和OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH肯定要修改，原博主用的是自己的目录，也不提醒一下，对我们这种不认真看参数的菜鸟着实不友好（说到底还是自己菜），以及WITH_QT，如果没安装QT的话也是要改的。

翻了很多博客，最终选择了一种于我而言可行的cmake命令：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

其中/usr/local是默认目录，可以不用修改（修改了也不知道行不行），注意最后面还有２个点，表示源文件目录，也就是build的上一级目录，不能少！上面的命令只设置了两个参数，其余的参数都是默认的。

其实之前的时候使用刚刚这条命令也会报错，试了很多次还是报错，可能是安装包版本太高，之前是3.4.6，后来改成了3.4.0，就ok了。

make

cmake成功之后，执行make -j4,4应该是表示４个内核，执行之后发现CPU迅速up to 99%，然后是sudo make install，静静地等一会儿，一般cmake成功之后，make就错不了了。

g++

先不管在VScode中配置c++，直接在终端编译一下g++ t1.cpp -o t1，可能会遇到如下错误：

/tmp/ccYN8HAH.o：在函数‘main’中：
t1.cpp:(.text+0x46)：对‘cv::imread(cv::String const&, int)’未定义的引用
t1.cpp:(.text+0x98)：对‘cv::imshow(cv::String const&, cv::_InputArray const&)’未定义的引用
t1.cpp:(.text+0xc0)：对‘cv::waitKey(int)’未定义的引用
/tmp/ccYN8HAH.o：在函数‘cv::String::String(char const*)’中：
t1.cpp:(.text._ZN2cv6StringC2EPKc[_ZN2cv6StringC5EPKc]+0x54)：对‘cv::String::allocate(unsigned long)’未定义的引用
/tmp/ccYN8HAH.o：在函数‘cv::String::~String()’中：
t1.cpp:(.text._ZN2cv6StringD2Ev[_ZN2cv6StringD5Ev]+0x14)：对‘cv::String::deallocate()’未定义的引用
/tmp/ccYN8HAH.o：在函数‘cv::String::operator=(cv::String const&)’中：
t1.cpp:(.text._ZN2cv6StringaSERKS0_[_ZN2cv6StringaSERKS0_]+0x28)：对‘cv::String::deallocate()’未定义的引用
/tmp/ccYN8HAH.o：在函数‘cv::Mat::~Mat()’中：
t1.cpp:(.text._ZN2cv3MatD2Ev[_ZN2cv3MatD5Ev]+0x39)：对‘cv::fastFree(void*)’未定义的引用
/tmp/ccYN8HAH.o：在函数‘cv::Mat::release()’中：
t1.cpp:(.text._ZN2cv3Mat7releaseEv[_ZN2cv3Mat7releaseEv]+0x4b)：对‘cv::Mat::deallocate()’未定义的引用
collect2: error: ld returned 1 exit status

源代码是这样的：

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(){Mat srcImg=imread("1.jpeg");imshow("hello",srcImg);waitKey(0);return 0;
}

查了一下原因，可能是之前cmake的时候没有修改CMakeLists.txt的部分内容，具体原因暂时不清楚；但是修改后重新cmake一遍比较费时间（主要是电脑菜），所以选择了另一种方式：
g++ t1.cpp -o t1 `pkg-config --libs --cflags opencv`
注意，`是键盘上数字１左边那个键的英文符号；
出现上述错误主要是编译时找不到静态链接库，所以要在命令中添加上依赖，如果没有pkg-config命令，那就先解决这个问题，比如安装一下pkg-config。

然后就编译成功了，运行./t1之后就可以看到黑洞了：
在这里插入图片描述
~~只需要敲一条命令就可以看到黑洞，比那些用望远镜才能看到黑洞的不知道高级到哪里去了~~（手动滑稽。。。）

当然，最后还得配置一下VScode中的c++，修改一下launch.json中的参数应该就行了，easy.

后续-安装opencv_contrib

时隔三天，发现之前没有安装对应的contrib组件(包含人脸识别、立体匹配等技术，具体可参考https://docs.opencv.org/3.4.0/files.html下的opencv_contrib目录)，于是打算重新安装一下contrib组件，要不然没法调用一些功能。

安装步骤

不用删掉之前安装在/usr/local/下的文件，如果之前下载的源文件还在的话，下载对应的contrib源文件到之前的opencv目录下。进入build目录（没有的话就创建一个），开始cmake：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_OPENMP=OFF -D BUILD_opencv_xfeatures2d=OFF -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.4.0/modules ..

相比于之前，多了个参数OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.4.0/modules，版本号请根据实际情况进行修改。

请注意，上面的命令还有个参数-D BUILD_opencv_xfeatures2d=OFF，这是因为之前我编译完进行make的时候，总是会报错：opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp:No such file or directory；但是在contrib源文件的opencv_contrib-3.4.0/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d/下确实存在cuda.hpp和nonfree.hpp，真正原因在于我没有安装CUDA，所以无法编译需要cuda支持的部分文件，所以加了参数-D BUILD_opencv_xfeatures2d=OFF。

（搜遍全网才在github上找到了唯一的上述解决方法，https://github.com/opencv/opencv_contrib/issues/1131）

接下来就和之前的命令一样了：