Opencv установка linux: Установка OpenCV в Ubuntu 18.04

Установка OpenCV в Ubuntu 18.04

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) – библиотека компьютерного зрения выпущенная под лицензией BSD, свободная как для личного, так и коммерческого использования. У неё есть интерфейсы для C++, Python и Java, поддерживается Windows, Linux, MacOS, IOS и Android. Эта библиотека используется для анализа видео и изображений.

OpenCV имеет модульную структуру, а это значит что пакет состоит из нескольких статических и динамических библиотек. В этой статье мы рассмотрим как выполняется установка OpenCV на Ubuntu 18.04 из официального репозитория или исходников.

Содержание статьи:

Установка OpenCV из репозитория Ubuntu

Пакет OpenCV доступен в официальных репозиториях Ubuntu 18.04. На данный момент в репозиториях находится версия 3.2, а на официальном сайте уже можно найти версию 4.0. Чтобы установить OpenCV в Ubuntu 18.04 вместе с Python 3, выполните:

sudo apt update
sudo apt install python3-opencv

Затем нужно импортировать модуль cv2 в интерпретаторе python и посмотреть версию, чтобы убедиться что установка прошла успешно:

python3 -c "\
import cv2
print(cv2.__version__)"

3.2.0

В Ubuntu 18.04 LTS по умолчанию версия Python – 3.6. Если нужно установить OpenCV с привязками Python 2, загрузите пакет python-opencv.

Установка OpenCV с помощью PIP

Пакетный менеджер pip позволяет устанавливать различные пакеты python в систему. Сначала надо установить сам пакетный менеджер:

sudo apt install python-pip

Затем остается установить саму библиотеку:

sudo pip install opencv-python

После этого вы можете проверить версию библиотеки как описано в предыдущем пункте.

Установка OpenCV из исходного кода

В официальном репозитории и репозитории pip находится не самая новая версия. На момент написания статьи, самая новая версия — 4.1.0. Если вы хотите установить именно её, вам понадобиться компилировать OpenCV из исходного кода.

Шаг 1. Установка зависимостей

Сначала установим зависимости:

sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran openexr libatlas-base-dev python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev

Шаг 2. Клонирование репозитория

Создайте директорию в которую будут сохранены репозитории OpenCV и перейдите в неё

mkdir ~/opencv_build
cd ~/opencv_build

Затем скачайте репозитории. Будут загружены два репозитория — opencv и opencv-contrib. Второй репозиторий содержит алгоритмы компьютерного зрения и будет полезен всем, кто хочет работать с этой технологией.

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

Если вы хотите установить старую версию OpenCV перейдите в каталог обоих репозиториев и выполните в них команду:

git checkout <нужная-версия>

Шаг 3. Подготовка к сборке

Когда загрузка завершится, создайте временную директорию сборки и переключитесь на нее:

cd ~/opencv_build/opencv
mkdir build
cd build

Подготовьте сборку OpenCV, используя CMake:

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_build/opencv_contrib/modules \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..

Как только сборка CMake будет завершена, вы увидите нечто похожее на то, что показано ниже:

Шаг 4. Компиляция OpenCV

Измените флаг -j в соответствии с вашим процессором. Узнать число ядер процессора можно командой nproc. Например, в системе 4 ядра, поэтому используется флаг –j4. Начните процесс компиляции:

make

Компиляция может занять какое-то время. Это зависит от конфигурации вашей системы. После завершения вы увидите что-то подобное:

Шаг 5. Установка OpenCV

Когда процесс компиляции завершится, установите OpenCV с командой:

sudo make install

Шаг 6. Версия OpenCV

Чтобы проверить, прошла ли установка OpenCV успешно, введите следующие команды. Вы должны увидеть версию OpenCV:

pkg-config --modversion opencv4

Вывод:

4.0.1

python3 -c "\
import cv2
print(cv2.__version__)"

Вывод:

4.0.1-dev

Заключение

В этой статье мы рассмотрели как выполняется установка OpenCV в Ubuntu 18.04 из репозитория или исходных кодов. Теперь вы знаете как получить самую свежую версию программы. Больше информации по использованию библиотеки доступно на официальном сайте.

Установка OpenCV на Linux — JenRom Blog

Всем привет!

Сегодня мы рассмотрим процесс установки OpenCV.

OpenCV — библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом.

Реализована на C/C++, также разрабатывается для Python, Java, Ruby, Matlab, Lua и других языков. Может свободно использоваться в академических и коммерческих целях — распространяется в условиях лицензии BSD.

Мы будем устанавливать OpenCV 2.4.9, но на момент написания статьи уже вышла OpenCV 3.0 alpha с большим количеством новых алгоритмов, так что можете установить ее или уже более свежую версию. Просто выполните следующие действия:

1. Update Ubuntu

Обновляем списки пакетов

sudo apt-get update

Install Dependencies

2. Essentials

Установим необходимые инструменты для сборки OpenCV

sudo apt-get -y install build-essential cmake pkg-config

3. Install Image I/O libraries

Устанавливаем библиотеки ввода/вывода для изображений

sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev -y

4. Install the GTK dev library

Устанавливаем GTK — кроссплатформенную библиотеку для поддержки GUI

sudo apt-get -y install libgtk2.0-dev

5. Install Video I/O libraries

Устанавливаем библиотеки ввода/вывода для видео

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev -y

опционально — устанавливаем поддержку Fireware видео камер

sudo apt-get -y install libdc1394-22-dev

опционально — устанавливаем библиотеки потокового видео

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

опционально — устанавливаем среду разработки Python и Python Numerical library

sudo apt-get -y install python-dev python-numpy

опционально — устанавливаем  Intel TBB библиотеку для поддержки параллельного кода в OpenCV

sudo apt-get -y install libtbb-dev

опционально — устанавливаем Qt dev library

sudo apt-get -y install libqt4-dev

Compile and Install

Теперь загрузим отсюда OpenCV 2.4.9 в ту директорию, где вы хотите скомпилировать исходники. Я лично загрузил в home (~/) директорию для удобства.

Затем распаковываем архив

unzip opencv-2.4.9.zip

Создаем build директорию и конфигурируем OpenCV с помощью cmake. Не забудьте .. в конце команды cmake !!

cd opencv-2.4.9/
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_OPENGL=ON ..

UPDATE for OpenCV 3.0

Некоторые модули OpenCV были перенесены разработчиками в отдельный репозиторий. Чтобы включить их в сборку, склонируйте репозиторий (скачайте source код) и добавьте в cmake еще одну строчку:

-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=<opencv_contrib>/modules

где   <opencv_contrib> — расположение opencv_contrib директории

Теперь компилируем ее

make

И, наконец, устанавливаем OpenCV

sudo make install

 

Configuring

Теперь мы должны настроить OpenCV. Сначала откроем opencv.conf файл:

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

Добавим следующую строчку в конец файла(он может быть пустым файлом, это нормально) и затем сохраним его:

/usr/local/lib

Выполним следующий код для настройки библиотеки:

sudo ldconfig

Теперь нам нужно открыть другой файл:

sudo gedit /etc/bash.bashrc

Добавим следующие две строчки в конец файла и сохраним его:

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

Наконец, закроем консоль и откроем новую(чтобы запустился bash.bashrc скрипт), перезагрузим компьютер или выйдем и зайдем под учетной записью снова. OpenCV может работать некорректно, пока вы не сделаете это.

Testing

Самый простой способ проверить, что компиляция прошла хорошо, это использовать тестовые утилиты OpenCV. Например, для проверки основного модуля перейдите в директорию opencv-2.4.9/build/bin и выполните:

./opencv_test_core

Вы должны увидеть нечто подобное:

Обратите внимание, что некоторые fail‘ы при проверке модулей могут случаться из-за отсутсвующих файлов изображений. Для успешного прохождения тестов, вы должны переместить соответствующие изображения из  opencv-2.4.9/samples в opencv-2.4.9/build/bin.

Вот и все, поздравляю. Теперь у вас установлена самая мощная библиотека для компьютерной обработки изображений и видео.

Всем удачи!

Поделиться ссылкой:

Понравилось это:

Нравится Загрузка…

Похожее

Как установить OpenCV на Ubuntu 18.04

В этом руководстве объясняется, как установить OpenCV на Ubuntu 18.04.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) представляет собой библиотеку Vision с открытым исходным кодом и реализована на C/C++, также разрабатывается для Python, Java, Ruby. Используется для широкого спектра приложений, включая анализ медицинских изображений, накладывание изображений улиц, видео наблюдения, обнаружение и распознавание лиц, отслеживание движущихся объектов, извлечение 3D-моделей и многое другое.

OpenCV может использовать многоядерную обработку и обладает ускорением GPU для работы в реальном времени.

Мы покажем вам два разных способа установки OpenCV на Ubuntu. Выберите один из вариантов установки, который будет работать лучше всего для вас.

Установка OpenCV из репозитория Ubuntu

Пакет OpenCV доступен в репозитории распространения Ubuntu 18.04. На момент написания версии версия в репозиториях – 3.2, которая не всегда может быть последней версией.

Чтобы установить OpenCV из репозиториев Ubuntu 18.04, выполните следующие действия:

1. Обновите индекс пакетов и установите пакет OpenCV, введя:

   sudo apt update
   sudo apt install python3-opencv

    

   В приведенной выше команде будут установлены все пакеты, необходимые для запуска OpenCV.

2. Проверьте установку OpenCV. Чтобы проверить установку, мы импортируем модуль cv2 и напечатаем версию OpenCV:

   python3 -c "\
   import cv2
   print(cv2.__version__)"

    

Версия Python по умолчанию в Ubuntu 18.04 LTS – 3.6. Если вы хотите установить OpenCV с помощью python 2, установите пакет python-opencv.

Установка OpenCV из источника

Установка библиотеки OpenCV из источника – это рекомендуемый способ установки OpenCV. Он будет оптимизирован для вашей конкретной системы, и вы будете иметь полный контроль над вариантами сборки.

Чтобы установить последнюю версию OpenCV из источника, выполните следующие действия:

1. Установка необходимых пакетов. Следующие команды установят все необходимые и дополнительные зависимости:

   sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev
   sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev
   sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran openexr
   sudo apt install python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev

    

2. Клонирование исходного кода OpenCV. Создайте каталог, в котором будут храниться репозитории и будут клонировать хранилища OpenCV и OpenCV contrib со следующими командами:

   mkdir ~/opencv_build && cd ~/opencv_build
   git clone https://github.com/opencv/opencv.git
   git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git

    

   На момент написания версии по умолчанию в репозиториях github была версия 4.0.0. Если вы хотите установить любую предыдущую версию cd для обоих каталогов opencvи opencv_contrib и запустите git checkout <opencv-version>

3. Настройка OpenCV с помощью CMake. После завершения загрузки создайте временный каталог сборки и переключитесь на него:

   cd ~/opencv_build/opencv
   mkdir build && cd build

    

   Настройте сборку OpenCV с помощью CMake:

   cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
       -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
       -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
       -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
       -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_build/opencv_contrib/modules \
       -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

    

   Как только система сборки CMake будет завершена, вы увидите что-то вроде ниже:

4. Компиляция OpenCV. Измените флаг -j в соответствии с вашим процессором. Если вы не знаете количество ядер вашего процессора, вы можете найти его, набрав nproc. Моя система имеет 8 ядер, поэтому я использую флаг -j8. Запустите процесс компиляции:

   Компиляция может занять несколько минут или больше, в зависимости от конфигурации вашей системы. Как только он будет завершен, вы увидите что-то вроде ниже:

5. Установка OpenCV. После завершения процесса компиляции установите OpenCV с помощью:
6. Проверка установки OpenCV. Чтобы проверить, успешно ли установлен OpenCV, введите следующую команду и вы увидите версию OpenCV:

   pkg-config --modversion opencv

    

Вывод

Мы показали вам два разных способа установки OpenCV на ваш сервер Ubuntu 18.04. Выбранный вами метод зависит от ваших требований и предпочтений. Хотя установка упакованной версии из репозитория Ubuntu проще, создание OpenCV из источника дает вам большую гибкость, и это должен быть ваш первый вариант при установке OpenCV.

Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, не стесняйтесь комментировать ниже.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Редактировать Установка Open CV (Linux)

Это библиотека для языка программирования Python упрощающая работу с машинным зрением (раздел машинного обучения — Machine Learning).
Для понимания предлагаю рассмотреть процесс распознавания лица (классика), если б не существовало OpenCV:

1. Перво-наперво необходимо иметь огромную коллекцию изображений с лицами людей и без них
2. Структурировать этот набор — сопоставить каждому изображению пояснение: присутствует ли на нем человеческое лицо.
3. Равномерно и правильно разделить структурированную коллекцию на обучающую и контрольную выборку.
4. Далее путем перебора и сочетания разнообразных методов машинного обучения (“дерево”, “случайный лес”, “градиентный спуск”, “ближайшие соседи” и т.д.) составить нейросеть, дающую приемлемый результат распознавания как на обучающей, так и на контрольной выборке. На этот этап могут уйти месяцы(!) (в зависимости от доступных вычислительных ресурсов)

А разработчики OpenCV предоставляют всем бесплатный набор первоклассных алгоритмов машинного зрения для различного применения — бери, да используй!)

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ:

• Далее рассматриваются тонкости установки OpenCV на Raspbian, однако, инструкция вполне универсальна для всех дистрибутивов семейства Debian
• установка OpenCV занимает много времени (2-3 часа), однако не обязательно проходить весь путь за один раз — можно остановиться и продолжить с того же места.
• Потребуются начальные навыки работы в терминале Линукса.
• Установку будем производить на Raspberry Pi 3 на чистый, только что проинсталлированный Raspbian Desktop последней версии. см. Установка Raspbian

Потребуется 7 Гб свободного места на флешке.
Чтобы проверить наличие свободного места на флешке откроем терминал (Ctrl + Alt + T) и введем команду

df -h

Если места недостаточно, хотя объем флешки должен позволять, то стоит проверить расширена ли файловая система на весь доступный объем (в новых версиях дистрибутива это теперь делается по умолчанию — от апреля 2018 года).
Если система не очень новая, тогда можно зайти в раздел главных настроек

sudo raspi-config

и выбрать первый пункт “1. Expand File System”, а затем перезагрузить Малину

Если обновления давно не проводились, то желательно произвести их сейчас

sudo apt-get update -y && sudo apt-get upgrade -y

Устанавливаем комплект пакетов для сборки программ из исходников

sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config -y

Затем устанавливаем комплект библиотек для работы с графическим контентом разных форматов

sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev -y

Далее тоже самое для видео контента

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev -y
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev -y

Ставим пакет компиляции модуля highgui для вывода изображений и интерфейсов на экран

sudo apt-get install libgtk2.0-dev -y

И напоследок библиотека линейной алгебры и компилятор Фортрана:

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran -y 

Далее устанавливаем Питон (ну или Пайтон). Базовые версии 2,7 и 3 уже вшиты в Raspbian, однако понадобятся дополнительные пакеты:

sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev -y 

Далее для Питона (ну или Пайтона) рекомендую установить утилиты virtualenv   и virtualenvwrapper — это аналог Ruby Version Manager’а только для Питона, позволяют работать с Питоном в выбранном “виртуальном окружении” — наборе пакетов определенных версий (аналоги гемсетов Руби) — это удобно при работе над несколькими проектами с различными наборами библиотек (и особенно различными версиями библиотек): чтоб переключиться на, допустим Python 2.7 c OpenCV 3.1 достаточно будет ввести в терминале всего одну команду. Устанавливаем:

sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper 
sudo rm -rf ~/.cache/pip 
echo -e "\n# virtualenv and virtualenvwrapper" >> ~/.profile 
echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.profile 
echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.profile 
source ~/.profile 

На этом зависимости установлены.
Создаем виртуальное окружение с помощью virtualenv. И тут же стоит определиться с версией Питона — если цель — это создание проекта с нуля, тогда стоит выбрать python3, а иначе — python2
В процессе исторического развития языка Python во время актуальности версии 2.7 было написано очень много хороших программ. И даже сейчас во времена стабильных 3.5 версий Python 2.7 не забыт до сих пор и активно используется и  поддерживается — произошло ветвление. Так же и с библиотеками Питона — не все будут работать одинаково хорошо как на 2.7 так и на 3.5

mkvirtualenv cv -p python3 

Убеждаемся, что сейчас находимся в созданном виртуальном окружении cv. Это можно узнать по сочетанию “(cv)” в консоли у текущей активной строки: И наконец устанавливаем библиотеку Numpy для удобной работой с массивами и матрицами больших размерностей

pip install numpy 

Создадим папку для библиотеки в домашней директории и перейдем в нее

cd ~ 
mkdir opencv 
cd opencv/ 

Определимся с версией OpenCV.
С момента выхода версии 3.0, старые версии 2.4.х продолжают поддерживаться и выпускаться и между ними имеются серьезные отличия. К примеру пакет дополнительных модулей ‘contrib’ доступен только для новых версий 3+.
Перейдем на домашнюю страницу проекта в раздел “Releases”. Предлагаю далее устанавливать свежую версию (3+ а не 2.4.х.х) и брать не самый крайний релиз: Таким образом выбор пал на версию 3.4.0.
Чтоб получить ссылку для скачивания перейдем в офф. репозиторий Open CV в раздел релизов: https://github.com/opencv/opencv/releases и скопируем ссылку на zip-архив выбранной версии: Возвращаемся к Raspberry.
Находясь в папке /opencv выполним команду для скачивания исходников:

wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.0.zip 

эта команда скачает архив и переименует его в opencv.zip

Распакуем скачанный архив и после удалим его:

unzip opencv.zip 
rm opencv.zip 

Скачаем и распакуем ту же версию дополнительных модулей contrib (в данном случае — 3.4.0). Страница релизов офф. репозиотрия: https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases

wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.0.zip 
unzip opencv_contrib.zip 
rm opencv_contrib.zip 

В итоге должно получиться следующее (команда ls показывает содержимое текущей папки):
Еще раз убедимся, что находимся в созданном виртуальном окружении для OpenCV (глава установки Python). Если окружение уже точно было создано, то перейти в него можно командой workon cv
Переходим в папку распакованного архива OpenCV (версия, и соответственно, название папки может отличаться):

cd opencv-3.4.0/ 

Далее выполняем серию команд для запуска процесса сборки инсталлятора.
Это 3 команды — последняя многострочная, в ней ОСОБОЕ внимание обращаем  на путь к папке распакованного архива contrib:

mkdir build 
cd build 
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ 
 -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ 
 -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \ 
 -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv/opencv_contrib-3.4.0/modules \ 
 -D BUILD_EXAMPLES=ON .. 

В случае успешной сборки увидим следующее. На данный момент мы всего лишь выполнили все условия для компиляции инсталлятора OpenCV, поэтому обратите внимание на секцию Python3 (или Python2) она должна быть как на скриншоте, в ином случае (или в случае фейла) проверьте:

• возможно во время сборки не было активировано виртуальное окружение (cv) — workon cv
• Еще возможная причина фейла: неверный абсолютный путь к папке дополнительных модулей contrib
• На крайний случай можно проверить текущую директорию — вы должны находиться в папке build распакованного архива OpenCV выбранной версии
• Напоследок убедиться, что версии релизов основного и contrib пакетов совпадают

В любом случае ничего страшного) Следует все перепроверить и запустить сборку заново Если сборка прошла гладко, значит все условия для компиляции инсталлятора OpenCV удовлетворены и мы сейчас соберем из исходников собственный свежий стабильный дистрибутив OpenCV с extra-модулями!
Запускаем компиляцию
Параметр -j4 означает количество задействованных ядер процессора, у Raspberry Pi 3 их 4.
ВНИМАНИЕ!! Этот процесс в лучшем случае займет порядка 1,5 часов времени!!!

make -j4 

Если наблюдаем краш в первые 5 минут компиляции, это вполне может произойти даже при идеальных условиях, то сбрасываем результат и запускаем компиляцию на одном ядре:

make clean 
make 

В случае успеха увидим следующее — процесс компиляции завершен на 100% Остается запустить собранный инсталлятор командой

sudo make install 
sudo ldconfig 

Все, OpenCV установлен на Raspberry! Для удобного его использования дело остается за малым — пробросить симлинк на OpenCV в созданное виртуальное окружение Питона (cv). Определим директорию — так как OpenCV — это библиотека Питона, то должна находиться в папке остальных библиотек, проверим:

• команда ls выводит в терминал содержимое указанной директории
• не забудьте указать в команде папку Python с версией, для которой собственно устанавливали OpenCV

ls /usr/local/lib/python3.5/site-packages/ 

В исключительных случаях библиотека может находиться в соседней папке dist-packages:

ls /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/ 

Перейдем в эту директорию

cd /usr/local/lib/python3.5/site-packages/ 

Переименуем файл библиотеки — так будет проще вызывать ее в коде Python

sudo mv cv2.cpython-35m-arm-linux-gnueabihf.so cv2.so 

Скопируем полный путь к файлу.

Перейдем в каталог библиотек виртуального окружения cv:

cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.5/site-packages/ 

Создадим здесь симлинк на OpenCV:

ln -s /usr/local/lib/python3.5/site-packages/cv2.so cv2.so 

Проверим результат командой ls:
Откроем новое окно терминала

source ~/.profile 
workon cv 
python 
import cv2 
cv2.__version__ 

Если все сделано правильно, то в консоли Питона библиотека OpenCV импортируется без ошибок
В случае ошибки импортирования внимательно проверьте правильность переименовывания файла библиотеки и создание симлинка на него (расширение — .so), а также успешность перехода в виртуальное окружение cv

Теперь можно удалить файлы сборки (опять же внимание на версии):

rm -rf ~/opencv/opencv-3.4.0 ~/opencv/opencv_contrib-3.4.0

Установка OpenCV в Linux — Блог собаки Джейка

Для конкурса по работотехики, где работает мой друг, собирал систему распознавания образов. Система состояла из микрокомпьютера Raspberry Pi и веб-камеры, видео с камеры захватывала программа, производила опознавание и по ssh передавала обработанный видеопоток.
Работа веделась по ssh, запускал с ключем -X.
В качестве библиотеки выбрана OpenCV — 3.3.0, после долгих поисков материала по этой теме был найден сайт  www.pyimagesearch.com посвященный распознаванию лиц на Python. Порадовал проект созданный Adrian Rosebrock который назывался Not Santa!

Установка OpenCVБ

Подготавливаемся к компиляции и установке:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev sudo apt-get install libcanberra-gtk* sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev

Скачиваем и распаковываем opencv  и модули к нему:

1 2 3 4 5

cd ~ wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.3.0.zip unzip opencv.zip wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.3.0.zip unzip opencv_contrib.zip

Устанавливаем виртуальное окружение для Python

1 2 3

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py sudo python get-pip.py sudo python3 get-pip.py

Дальнейшую установку можно провести в виртуальном окружени для Python, это позволит устанавливать необходимые модули в домашний каталог пользователя, делать это не обязательно и можно пропустить, если в системе используется python 2.7 по умолчанию.

1 2	sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper sudo rm -rf ~/.cache/pip

Записываем переменные окружения в файл ~/profile

1 2 3

#virtualenv and virtualenvwrapper export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Перегружаем переменные сессии из profile

Затем создаем контейнер для виртуального окружения:

1	mkvirtualenv cv -p python2

После создания контейнера устанавливаем

Дальше идут команды для обоих вариантов (с виртуальным окружением или без)

Переходим к конфигурированию:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

cd ~/opencv-3.3.0/ mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \     -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \     -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.3.0/modules \     -D ENABLE_NEON=ON \     -D ENABLE_VFPV3=ON \     -D BUILD_TESTS=OFF \     -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \     -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

Скрипт выполняется не очень продолжительное время после чего если не возникло ошибок можно переходит к процессу компиляции

Устанавливаем символьную ссылку на модуль cv2 для виртуального контейнера Python

1 2	cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/ ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so

Выполним проверку модуля:

После того как утсановили можно переходить к проектам с исползованием этой библиотеки.

Установка OpenCV в Ubuntu 18.04 » Tapen.ru

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) – библиотека компьютерного зрения выпущенная под лицензией BSD, свободная как для личного, так и коммерческого использования. У неё есть интерфейсы для C++, Python и Java, поддерживается Windows, Linux, MacOS, IOS и Android. Эта библиотека используется для анализа видео и изображений.

OpenCV имеет модульную структуру, а это значит что пакет состоит из нескольких статических и динамических библиотек. В этой статье мы рассмотрим как выполняется установка OpenCV на Ubuntu 18.04 из официального репозитория или исходников.

Установка OpenCV из репозитория Ubuntu

Пакет OpenCV доступен в официальных репозиториях Ubuntu 18.04. На данный момент в репозиториях находится версия 3.2, а на официальном сайте уже можно найти версию 4.0. Чтобы установить OpenCV в Ubuntu 18.04 вместе с Python 3, выполните:

sudo apt update

sudo apt install python3-opencv

Затем нужно импортировать модуль cv2 в интерпретаторе python и посмотреть версию, чтобы убедиться что установка прошла успешно:

python3 -c "
import cv2
print(cv2.__version__)"

3.2.0

В Ubuntu 18.04 LTS по умолчанию версия Python – 3.6. Если нужно установить OpenCV с привязками Python 2, загрузите пакет python-opencv.

Установка OpenCV с помощью PIP

Пакетный менеджер pip позволяет устанавливать различные пакеты python в систему. Сначала надо установить сам пакетный менеджер:

sudo apt install python-pip

Затем остается установить саму библиотеку:

sudo pip install opencv-python

После этого вы можете проверить версию библиотеки как описано в предыдущем пункте.

Установка OpenCV из исходного кода

В официальном репозитории и репозитории pip находится не самая новая версия. На момент написания статьи, самая новая версия — 4.1.0. Если вы хотите установить именно её, вам понадобиться компилировать OpenCV из исходного кода.

Шаг 1. Установка зависимостей

Сначала установим зависимости:

sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran openexr libatlas-base-dev python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev

Шаг 2. Клонирование репозитория

Создайте директорию в которую будут сохранены репозитории OpenCV и перейдите в неё

mkdir ~/opencv_build

cd ~/opencv_build

Затем скачайте репозитории. Будут загружены два репозитория — opencv и opencv-contrib. Второй репозиторий содержит алгоритмы компьютерного зрения и будет полезен всем, кто хочет работать с этой технологией.

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

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

Если вы хотите установить старую версию OpenCV перейдите в каталог обоих репозиториев и выполните в них команду:

git checkout <нужная-версия>

Шаг 3. Подготовка к сборке

Когда загрузка завершится, создайте временную директорию сборки и переключитесь на нее:

cd ~/opencv_build/opencv

mkdir build

cd build

Подготовьте сборку OpenCV, используя CMake:

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON
-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_build/opencv_contrib/modules
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..

Как только сборка CMake будет завершена, вы увидите нечто похожее на то, что показано ниже:

Шаг 4. Компиляция OpenCV

Измените флаг -j в соответствии с вашим процессором. Узнать число ядер процессора можно командой nproc. Например, в системе 4 ядра, поэтому используется флаг –j4. Начните процесс компиляции:

make

Компиляция может занять какое-то время. Это зависит от конфигурации вашей системы. После завершения вы увидите что-то подобное:

Шаг 5. Установка OpenCV

Когда процесс компиляции завершится, установите OpenCV с командой:

sudo make install

Шаг 6. Версия OpenCV

Чтобы проверить, прошла ли установка OpenCV успешно, введите следующие команды. Вы должны увидеть версию OpenCV:

pkg-config --modversion opencv4

Вывод:

4.0.1

python3 -c "
import cv2
print(cv2.__version__)"

Вывод:

4.0.1-dev

Заключение

В этой статье мы рассмотрели как выполняется установка OpenCV в Ubuntu 18.04 из репозитория или исходных кодов. Теперь вы знаете как получить самую свежую версию программы. Больше информации по использованию библиотеки доступно на официальном сайте.

2. OpenCV шаг за шагом. Установка. / Компьютерное зрение / RoboCraft. Роботы? Это просто!

1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. OpenCV шаг за шагом. Установка.
Установка OpenCV под OC Linux

Скачав выбранную версию библиотеки её нужно установить.

Запустив инсталлятор нужно выбрать директорию установки (можно в Program Files, корень диска или любую другую удобную директорию).

После установки библиотеки нужно настроить рабочую среду для использования OpenCV.

для VC++ 6 и версии OpenCV 1.0-1.1:

Tools->Options, вкладка Directories

(для VS C++ 2005/2008 Tools->Options->Projects and Solutions -> VC++ Directories)

— из списка выберите «Include Files» («Подключаемые файлы»).

Кликните на иконке New и добавьте строчки:

"C:\Program Files\OpenCV\cv\include"
"C:\Program Files\OpenCV\cxcore\include"
"C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui"
"C:\Program Files\OpenCV\cvaux\include"
"C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\include"
"C:\Program Files\OpenCV\ml\include"
"C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\_graphics\include"
"C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\_graphics\include\jasper"

— Далее выберите в списке «Library files» («Файлы библиотек») и добавьте:

"C:\Program Files\OpenCV\lib"
"C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\_graphics\lib"

— Далее, в том же списке выберите «Source Files» («Файлы исходного кода») и добавьте:

"C:\Program Files\OpenCV\cv\src"
"C:\Program Files\OpenCV\cxcore\src"
"C:\Program Files\OpenCV\cvaux\src"
"C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui"
"C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\src\windows"
"C:\Program Files\OpenCV\ml\src"
"C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\_graphics\src"

Теперь, когда будете создавать новый проект с использованием OpenCV нужно проделать следующее:

— В открытом проекте выберите: Project->Properties (Проект->Свойства).

— Далее Configuration Properties->Linker->Input

— И добавляйте имена библиотек в поле «Additional Dependencies» (Дополнительные зависимости):
cxcore.lib cv.lib highgui.lib cvaux.lib cvcam.lib

Так же нужно не забыть прописать путь к каталогу с dll-файлами в PATH

C:\Program Files\OpenCV\bin

для VC++ 2008 и версии OpenCV 2.0:

Для 2-й версии OpenCV соответственно прописываются пути

include:

c:\DevTools\OpenCV2.0\include\opencv\

library:

c:\DevTools\OpenCV2.0\lib\Release

Source files:

c:\DevTools\OpenCV2.0\src\cv\
c:\DevTools\OpenCV2.0\src\cvaux\
c:\DevTools\OpenCV2.0\src\cxcore\
c:\DevTools\OpenCV2.0\src\highgui\
c:\DevTools\OpenCV2.0\src\ml\

установка второй версии OpenCV более заковыристая задача:

как видно — в пути прописывается путь до каталога Release

c:\DevTools\OpenCV2.0\lib\Release

которого по-умолчанию не существует.

Итак, вот что нужно сделать:

1. Скачать Cmake для windows и установить его.

2. Перейти в каталог OpenCV

здесь: c:\DevTools\OpenCV2.0

и выполнить команду

cmake . -G "Visual Studio 9 2008" 

Где «Visual Studio 9 2008» нужно сменить на Ваш компилятор.

Cmake сгенерирует solution-файл (содержащий все проекты) для Visual Studio.

Откройте его и выполните build с выбором “Release”-версии.

Далее добавляем пути:

Tools–>Options–>Projects–>VC++ Directories–>Include files

c:\DevTools\OpenCV2.0\include\opencv

Tools–>Options–>Projects–>VC++ Directories–>Library files

c:\DevTools\OpenCV2.0\lib\Release

Tools–>Options–>Projects–>VC++ Directories–>Source files:

c:\DevTools\OpenCV2.0\src\cv\
c:\DevTools\OpenCV2.0\src\cvaux\
c:\DevTools\OpenCV2.0\src\cxcore\
c:\DevTools\OpenCV2.0\src\highgui\
c:\DevTools\OpenCV2.0\src\ml\

При создании нового проекта, добавляем библиотеки для линковки

«Project–>Properties–>Linker->Input–>Additional dependencies»
cxcore200.lib cv200.lib highgui200.lib cvaux200.lib (как видите cvcam здесь уже нет.)

для OpenCV 2.1

установка последней стабильной версии OpenCV 2.1 аналогична устновке версии 2.0 и даже проще, т.к. у неё уже в комплекте идут скомпилированные lib-файлы

OpenCV2.1\lib\

только теперь нужно линковать библиотеки
cxcore210.lib cv210.lib highgui210.lib cvaux210.lib

Установка OpenCV 2.3.1
OpenCV — установка 2.3.1

Установка OpenCV под OC Linux
Установка OpenCV под OC Linux

Уф! Вот и всё — ваше рабочее место готово для работы. И теперь можно начинать программировать 🙂

Читать далее: 3. OpenCV шаг за шагом. Hello World.

Ссылки
opencv.willowgarage.com/wiki/InstallGuide
Подготовка рабочего места для работы с OpenCV в среде разработки MS Visual C++ 2008

OpenCV: установка в Linux

Следующее руководство: Использование OpenCV с gcc и CMake

Следующие шаги были протестированы для Ubuntu 10.04, но должны работать и с другими дистрибутивами.

Необходимые пакеты

• GCC 4.4.x или новее
• CMake 2.8.7 или выше
• Git
• GTK + 2.x или выше, включая заголовки (libgtk2.0-dev)
• pkg-config
• Python 2.6 или новее и Numpy 1.5 или новее с пакетами разработчика (python-dev, python-numpy)
• пакеты разработки ffmpeg или libav: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev
• [необязательно] libtbb2 libtbb-dev
• [необязательно] libdc1394 2.х
• [необязательно] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev
• [необязательно] CUDA Toolkit 6.5 или выше

Пакеты могут быть установлены с помощью терминала и следующих команд или с помощью Synaptic Manager:

[компилятор] sudo apt-get install build-essential

[обязательно] sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

[необязательно] sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

Получение исходного кода OpenCV

Вы можете использовать последнюю стабильную версию OpenCV или взять последний снимок из нашего репозитория Git.

Получение последней стабильной версии OpenCV

Получение передового OpenCV из репозитория Git

Запустите клиент Git и клонируйте репозиторий OpenCV. Если вам нужны модули из репозитория OpenCV contrib, также клонируйте его.

Например,

cd ~ /

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

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

Создание OpenCV Источник с использованием CMake

1. Создайте временный каталог, который мы обозначим как , куда вы хотите поместить сгенерированные файлы Makefile, файлы проекта, а также объектные файлы и выходные двоичные файлы, и войдите в него.

   Например,

   cd ~ / opencv

   mkdir build

   cd build

2. Настройка. Запустите cmake [<некоторые дополнительные параметры>] <путь к исходному каталогу OpenCV>

   Например,

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

   или cmake-gui

   • установить полный путь к исходному коду OpenCV, например / главная / пользователь / opencv
   • установить полный путь к , e.г. / главная / пользователь / opencv / сборка
   • установить дополнительные параметры
   • запустить: «Настроить»
   • запустить: «Создать»

   Примечание

   Используйте cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE = Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr / local .. , без пробелов после -D, если приведенный выше пример не работает.

3. Описание некоторых параметров
   • Тип сборки: CMAKE_BUILD_TYPE = Release \ Debug
   • для сборки с модулями из opencv_contrib установите OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH в <путь к opencv_contrib / modules />
   • набор BUILD_DOCS для строительной документации
   • установите BUILD_EXAMPLES для сборки всех примеров
4. [необязательно] Сборка python.Установите следующие параметры python:
   • PYTHON2 (3) _EXECUTABLE = <путь к python>
   • PYTHON_INCLUDE_DIR = / usr / include / python <версия>
   • PYTHON_INCLUDE_DIR2 = / usr / include / x86_64-linux-gnu / python <версия>
   • PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython.so
   • PYTHON2 (3) _NUMPY_INCLUDE_DIRS = / usr / lib / python <версия> / dist-packages / numpy / core / include /
5. [необязательно] Сборка java.
   • Неустановленный параметр: BUILD_SHARED_LIBS
   • Также полезно отключить BUILD_EXAMPLES, BUILD_TESTS, BUILD_PERF_TESTS — поскольку все они будут статически связаны с OpenCV и могут занимать много памяти.

6. Сборка. Из каталога сборки выполнить make , рекомендуется делать это в несколько потоков

   Например,

   make -j7 # запускает 7 заданий параллельно

7. [опционально] Строительная документация. Введите и запустите make с целевым «doxygen»

   Например,

   cd ~ / opencv / build / doc /

   make -j7 doxygen

8. Чтобы установить библиотеки, выполните следующую команду из каталога сборки

9. [необязательно] Запуск тестов

   Например,

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

   • установите для переменной среды OPENCV_TEST_DATA_PATH значение <путь к opencv_extra / testdata>.
   • выполняет тесты из каталога сборки.

   Например,

   / bin / opencv_test_core

Примечание

Если размер созданной библиотеки является критической проблемой (например, в случае сборки Android), вы можете использовать команду install / strip для получения минимально возможного размера. Версия с разделкой на кажется вдвое меньше.Однако мы не рекомендуем использовать это, если эти дополнительные мегабайты действительно не имеют значения.

.

OpenCV: установка в Linux

Следующее руководство: Использование OpenCV с gcc и CMake

Следующие шаги были протестированы для Ubuntu 10.04, но должны работать и с другими дистрибутивами.

Необходимые пакеты

• GCC 4.4.x или новее
• CMake 2.8.7 или выше
• Git
• GTK + 2.x или выше, включая заголовки (libgtk2.0-dev)
• pkg-config
• Python 2.6 или новее и Numpy 1.5 или новее с пакетами разработчика (python-dev, python-numpy)
• пакеты разработки ffmpeg или libav: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev
• [необязательно] libtbb2 libtbb-dev
• [необязательно] libdc1394 2.х
• [необязательно] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev
• [необязательно] CUDA Toolkit 6.5 или выше

Пакеты могут быть установлены с помощью терминала и следующих команд или с помощью Synaptic Manager:

[компилятор] sudo apt-get install build-essential

[обязательно] sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

[необязательно] sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

Получение исходного кода OpenCV

Вы можете использовать последнюю стабильную версию OpenCV или взять последний снимок из нашего репозитория Git.

Получение последней стабильной версии OpenCV

Получение передового OpenCV из репозитория Git

Запустите клиент Git и клонируйте репозиторий OpenCV. Если вам нужны модули из репозитория OpenCV contrib, также клонируйте его.

Например,

cd ~ /

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

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

Создание OpenCV Источник с использованием CMake

1. Создайте временный каталог, который мы обозначим как , куда вы хотите поместить сгенерированные файлы Makefile, файлы проекта, а также объектные файлы и выходные двоичные файлы, и войдите в него.

   Например,

   cd ~ / opencv

   mkdir build

   cd build

2. Настройка. Запустите cmake [<некоторые дополнительные параметры>] <путь к исходному каталогу OpenCV>

   Например,

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

   или cmake-gui

   • установить полный путь к исходному коду OpenCV, например / главная / пользователь / opencv
   • установить полный путь к , e.г. / главная / пользователь / opencv / сборка
   • установить дополнительные параметры
   • запустить: «Настроить»
   • запустить: «Создать»

   Примечание

   Используйте cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE = Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr / local .. , без пробелов после -D, если приведенный выше пример не работает.

3. Описание некоторых параметров
   • Тип сборки: CMAKE_BUILD_TYPE = Release \ Debug
   • для сборки с модулями из opencv_contrib установите OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH в <путь к opencv_contrib / modules />
   • набор BUILD_DOCS для строительной документации
   • установите BUILD_EXAMPLES для сборки всех примеров
4. [необязательно] Сборка python.Установите следующие параметры python:
   • PYTHON2 (3) _EXECUTABLE = <путь к python>
   • PYTHON_INCLUDE_DIR = / usr / include / python <версия>
   • PYTHON_INCLUDE_DIR2 = / usr / include / x86_64-linux-gnu / python <версия>
   • PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython.so
   • PYTHON2 (3) _NUMPY_INCLUDE_DIRS = / usr / lib / python <версия> / dist-packages / numpy / core / include /
5. [необязательно] Сборка java.
   • Неустановленный параметр: BUILD_SHARED_LIBS
   • Также полезно отключить BUILD_EXAMPLES, BUILD_TESTS, BUILD_PERF_TESTS — поскольку все они будут статически связаны с OpenCV и могут занимать много памяти.
6. [необязательно] Создать информацию о pkg-config
   • Добавьте этот флаг при запуске CMake: -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG = ON
   • Сгенерирует файл .pc для pkg-config и установит его.
   • Полезно, если CMake не используется в проектах, использующих OpenCV
   • Установлен как opencv4 , использование: pkg-config --cflags --libs opencv4

7. Сборка.Из каталога сборки выполнить make , рекомендуется делать это в несколько потоков

   Например,

   make -j7 # запускает 7 заданий параллельно

8. [опционально] Строительная документация. Введите и запустите make с целевым «doxygen»

   Например,

   cd ~ / opencv / build / doc /

   make -j7 doxygen

9. Чтобы установить библиотеки, выполните следующую команду из каталога сборки

10. [необязательно] Запуск тестов

    Например,

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

    • установите для переменной среды OPENCV_TEST_DATA_PATH значение <путь к opencv_extra / testdata>.
    • выполняет тесты из каталога сборки.

    Например,

    / bin / opencv_test_core

Примечание

Если размер созданной библиотеки является критической проблемой (например, в случае сборки Android), вы можете использовать команду install / strip, чтобы получить минимально возможный размер. Версия без оболочки кажется вдвое меньше.Однако мы не рекомендуем использовать это, если эти дополнительные мегабайты действительно не имеют значения.

.

OpenCV: установка в Linux

Следующие шаги были протестированы для Ubuntu 10.04, но должны работать и с другими дистрибутивами.

Необходимые пакеты

• GCC 4.4.x или новее
• CMake 2.8.7 или выше
• Git
• GTK + 2.x или выше, включая заголовки (libgtk2.0-dev)
• pkg-config
• Python 2.6 или новее и Numpy 1.5 или новее с пакетами разработчика (python-dev, python-numpy)
• пакеты разработки ffmpeg или libav: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev
• [необязательно] libtbb2 libtbb-dev
• [необязательно] libdc1394 2.х
• [необязательно] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev
• [необязательно] CUDA Toolkit 6.5 или выше

Пакеты можно установить с помощью терминала и следующих команд или с помощью Synaptic Manager:

[компилятор] sudo apt-get install build-essential

[обязательно] sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

[необязательно] sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

Получение исходного кода OpenCV

Вы можете использовать последнюю стабильную версию OpenCV или взять последний снимок из нашего репозитория Git.

Получение последней стабильной версии OpenCV

Получение новейшего OpenCV из репозитория Git

Запустите клиент Git и клонируйте репозиторий OpenCV. Если вам нужны модули из репозитория OpenCV contrib, также клонируйте его.

Например,

cd ~ /

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

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

Создание OpenCV Источник с использованием CMake

1. Создайте временный каталог, который мы обозначим как , куда вы хотите поместить сгенерированные файлы Makefile, файлы проекта, а также объектные файлы и выходные двоичные файлы, и войдите в него.

   Например,

   cd ~ / opencv

   mkdir build

   cd build

2. Настройка. Запустите cmake [<некоторые дополнительные параметры>] <путь к исходному каталогу OpenCV>

   Например,

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

   или cmake-gui

   • установить полный путь к исходному коду OpenCV, например / главная / пользователь / opencv
   • установить полный путь к , e.г. / главная / пользователь / opencv / сборка
   • установить дополнительные параметры
   • запуск: «Настроить»
   • запустить: «Создать»

   Примечание

   Используйте cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE = Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr / local .. без пробелов после -D, если приведенный выше пример не работает.

3. Описание некоторых параметров
   • Тип сборки: CMAKE_BUILD_TYPE = Release \ Debug
   • для сборки с модулями из opencv_contrib установите OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH в <путь к opencv_contrib / modules />
   • комплект BUILD_DOCS для строительной документации
   • установить BUILD_EXAMPLES для сборки всех примеров
4. [необязательно] Сборка python.Установите следующие параметры python:
   • PYTHON2 (3) _EXECUTABLE = <путь к python>
   • PYTHON_INCLUDE_DIR = / usr / include / python <версия>
   • PYTHON_INCLUDE_DIR2 = / usr / include / x86_64-linux-gnu / python <версия>
   • PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython.so
   • PYTHON2 (3) _NUMPY_INCLUDE_DIRS = / usr / lib / python <версия> / dist-packages / numpy / core / include /
5. [необязательно] Сборка java.
   • Неустановленный параметр: BUILD_SHARED_LIBS
   • Также полезно отключить BUILD_EXAMPLES, BUILD_TESTS, BUILD_PERF_TESTS — все они будут статически связаны с OpenCV и могут занимать много памяти.
6. [необязательно] Создать информацию pkg-config
   • Добавьте этот флаг при запуске CMake: -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG = ON
   • Сгенерирует файл .pc для pkg-config и установит его.
   • Полезно, если CMake не используется в проектах, использующих OpenCV
   • Установлен как opencv4 , использование: pkg-config --cflags --libs opencv4

7. Сборка.Из каталога сборки выполнить make , рекомендуется делать это в несколько потоков

   Например,

   make -j7 # запускает 7 заданий параллельно

8. [опционально] Строительная документация. Введите и запустите make с целевым «doxygen»

   Например,

   cd ~ / opencv / build / doc /

   make -j7 doxygen

9. Чтобы установить библиотеки, выполните следующую команду из каталога сборки

10. [необязательно] Запуск тестов

    Например,

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

    • установите для переменной среды OPENCV_TEST_DATA_PATH значение <путь к opencv_extra / testdata>.
    • выполняет тесты из каталога сборки.

    Например,

    / bin / opencv_test_core

Примечание

Если размер созданной библиотеки является критической проблемой (например, в случае сборки Android), вы можете использовать команду install / strip для получения минимально возможного размера. Версия с разборкой по размеру выглядит вдвое меньше.Однако мы не рекомендуем использовать это, если эти дополнительные мегабайты действительно не имеют значения.

.

OpenCV: установить OpenCV-Python в Ubuntu

Goals

В этом руководстве мы научимся настраивать OpenCV-Python в системе Ubuntu. Следующие ниже шаги протестированы для Ubuntu 16.04 и 18.04 (оба 64-битных).

OpenCV-Python можно установить в Ubuntu двумя способами:

• Установить из готовых двоичных файлов, доступных в репозиториях Ubuntu
• Скомпилировать из исходников. В этом разделе мы увидим и то, и другое.

Еще один важный момент — требуются дополнительные библиотеки.OpenCV-Python требует только Numpy (в дополнение к другим зависимостям, которые мы увидим позже). Но в этом руководстве мы также используем Matplotlib для некоторых простых и приятных целей построения графиков (что мне кажется намного лучше по сравнению с OpenCV). Matplotlib не является обязательным, но настоятельно рекомендуется. Точно так же мы также увидим IPython , интерактивный терминал Python, который также настоятельно рекомендуется.

Установка OpenCV-Python из готовых двоичных файлов

Этот метод лучше всего подходит при использовании только для программирования и разработки приложений OpenCV.

Установите пакет python-opencv с помощью следующей команды в терминале (как пользователь root).

$ sudo apt-get install python-opencv

Откройте Python IDLE (или IPython) и введите следующие коды в терминале Python.

import cv2 as cv

print (cv .__ version__)

Если результаты распечатываются без ошибок, поздравляем !!! Вы успешно установили OpenCV-Python.

Это довольно просто. Но с этим есть проблема. Репозитории Apt могут не всегда содержать последнюю версию OpenCV.Например, на момент написания этого руководства репозиторий apt содержал 2.4.8, а последняя версия OpenCV — 3.x. Что касается Python API, последняя версия всегда будет содержать гораздо лучшую поддержку и последние исправления ошибок.

Итак, для получения последних исходных кодов предпочтение отдается следующему методу, то есть компиляции из исходного кода. Также в какой-то момент, если вы захотите внести свой вклад в OpenCV, вам это понадобится.

Сборка OpenCV из исходников

Компиляция из исходных текстов поначалу может показаться немного сложной, но как только вам это удастся, в этом нет ничего сложного.

Сначала мы установим некоторые зависимости. Некоторые из них являются обязательными, некоторые — необязательными. Вы можете пропустить необязательные зависимости, если не хотите.

Обязательные зависимости сборки

Нам нужны CMake для настройки установки, GCC для компиляции, Python-devel и Numpy для создания привязок Python и т. Д.

sudo apt-get install cmake

sudo apt-get install gcc g ++

для поддержки python2:

sudo apt-get install python-dev python-numpy

для поддержки python3:

sudo apt-get install python3-dev python3-numpy

Далее нам понадобится поддержка GTK для функций графического интерфейса, поддержка камеры (v4l), поддержка мультимедиа (ffmpeg, gstreamer) и т. Д.

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

sudo apt-get install libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev

для поддержки gtk2:

sudo apt-get install libgtk2 .0-dev

для поддержки gtk3:

sudo apt-get install libgtk-3-dev

Дополнительные зависимости

Вышеуказанных зависимостей достаточно для установки OpenCV на вашем компьютере с Ubuntu. Но в зависимости от ваших требований вам могут потребоваться дополнительные зависимости.Список таких необязательных зависимостей приведен ниже. Можете либо оставить, либо установить, ваш звонок 🙂

OpenCV поставляется с поддерживающими файлами для форматов изображений, таких как PNG, JPEG, JPEG2000, TIFF, WebP и т. Д. Но он может быть немного устаревшим. Если вы хотите получить последние библиотеки, вы можете установить файлы разработки для системных библиотек этих форматов.

sudo apt-get install libpng-dev

sudo apt-get install libjpeg-dev

sudo apt-get install libopenexr-dev

sudo apt-get install libtiff-dev

sudo apt-get install libwebp-dev

Примечание

Если вы используете Ubuntu 16.04 вы также можете установить libjasper-dev , чтобы добавить поддержку системного уровня для формата JPEG2000.

Загрузка OpenCV

Чтобы загрузить последний исходный код из репозитория OpenCV GitHub. (Если вы хотите внести свой вклад в OpenCV, выберите это. Для этого вам необходимо сначала установить Git )

$ sudo apt-get install git

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

Будет создана папка «opencv» в текущем каталоге. Клонирование может занять некоторое время в зависимости от вашего интернет-соединения.

Теперь откройте окно терминала и перейдите в загруженную папку «opencv». Создайте новую папку «build» и перейдите к ней.

Настройка и установка

Теперь у нас есть все необходимые зависимости, давайте установим OpenCV. Установка должна быть настроена с помощью CMake. Он определяет, какие модули должны быть установлены, путь установки, какие дополнительные библиотеки будут использоваться, будет ли скомпилирована документация и примеры и т. Д. Большая часть этой работы выполняется автоматически с хорошо настроенными параметрами по умолчанию.

Команда ниже обычно используется для настройки сборки библиотеки OpenCV (выполняется из папки сборки):

По умолчанию OpenCV предполагает тип сборки «Release» и путь установки «/ usr / local». Дополнительные сведения о параметрах CMake см. В руководстве по компиляции OpenCV C ++:

Вы должны увидеть эти строки в выводе CMake (они означают, что Python найден правильно):

— Python 2:

— Интерпретатор: / usr / bin / python2.7 (версия 2.7.6)

— Библиотеки: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so (версия 2.7.6)

— numpy: /usr/lib/python2.7/ dist-packages / numpy / core / include (ver 1.8.2)

— путь пакетов: lib / python2.7 / dist-packages

—

— Python 3:

— Интерпретатор: / usr /bin/python3.4 (версия 3.4.3)

— Библиотеки: / usr / lib / x86_64-linux-gnu / libpython3.4m.so (версия 3.4.3)

— numpy: / usr / lib / python3 / dist-packages / numpy / core / include (ver 1.8.2)

— путь к пакетам: lib / python3.4 / dist-packages

Теперь вы собираете файлы с помощью команды «make» и устанавливаете их с помощью команды «make install».

$ make

# sudo make install

Установка завершена. Все файлы устанавливаются в папку «/ usr / local /». Откройте терминал и попробуйте импортировать «cv2».

импортировать cv2 как cv

print (cv.__версия__)

.

No related posts.