ubuntu CONDA 安装opencv c++
时间: 2025-02-18 12:06:46 浏览: 121
### 在 Ubuntu 上通过 Conda 安装 OpenCV C++ 版本
Conda 主要用于管理 Python 包及其依赖项,对于 C++ 的支持相对有限。然而,可以通过一些特定的方法使 Conda 环境中的库被 C++ 项目所利用。
#### 创建 Anaconda 虚拟环境并安装 OpenCV-Python 绑定
为了确保编译器和其他工具链的一致性,在开始之前先创建一个新的 Anaconda 虚拟环境:
```bash
conda create -n opencv_cpp_env python=3.7
conda activate opencv_cpp_env
```
接着安装带有贡献模块的 OpenCV 和其开发文件以便于后续链接到 C++ 工程中:
```bash
conda install -c conda-forge opencv=3.4.6
conda install -c conda-forge/label/gcc7 opencv-contrib-python-headless=3.4.6
```
需要注意的是上述命令会自动处理大部分依赖关系,但是这主要针对 Python 接口部分[^3]。
#### 配置 CMakeLists.txt 文件以找到本地安装的 OpenCV 库路径
当准备构建基于 C++ 的应用程序时,通常需要编写 `CMakeLists.txt` 来指导编译过程。为了让 cmake 正确识别由 conda 安装的 open_cv 库位置,可以在该文件顶部加入如下设置:
```cmake
set(OpenCV_DIR "$ENV{CONDA_PREFIX}/lib/cmake/opencv4") # 对应版本目录可能不同,请自行调整
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
add_executable(my_opencv_app main.cpp)
target_link_libraries(my_opencv_app ${OpenCV_LIBS})
```
这里假设读者已经熟悉基本的 CMake 构建流程;如果遇到找不到头文件或链接错误的情况,则可能是由于设置了不正确的 OpneCV_DIR 变量值所致。此时应该检查实际安装路径,并相应修改此变量指向的位置[^1]。
#### 测试安装是否成功
最后一步是验证新安装的 OpenCV 是否能够正常工作。可以尝试运行一段简单的测试程序来加载图像并显示窗口,确认一切按预期运作良好。
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
if (img.empty()) {
std::cerr << "Could not read the image." << std::endl;
return 1;
}
cv::imshow("Display window", img);
int k = cv::waitKey(0); // Wait indefinitely until a key is pressed
return 0;
}
```
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