解决OpenCV3.2编译安装依赖问题

在进行详细的介绍之前，我们先了解一下OpenCV（Open Source Computer Vision Library）的背景。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了诸多基于C/C++、Python和Java的计算机视觉算法库。它被广泛应用于图像处理、物体识别、自动控制、图像分割、运动跟踪、视频分析等领域。OpenCV有着广泛的社区支持，同时它也支持一些商业用途。 本篇知识点将围绕“编译安装OpenCV3.2需要的vgg_generated48.64.80.120.i和ippicv_linux_20151201.tgz”来展开，我们将详细说明这些文件的作用以及如何正确地使用它们来安装OpenCV。 首先，我们需要了解vgg_generated48.64.80.120.i文件。在OpenCV的发展历程中，VGG模型（Visual Geometry Group model）是英国牛津大学的研究成果，由Karen Simonyan和Andrew Zisserman设计。这些模型通常用于图像识别和处理任务。然而，在OpenCV3.2的安装过程中，并没有直接与VGG模型相关的文件。因此，我们假设vgg_generated48.64.80.120.i可能是一个特定的文件，与特定的安装过程或者OpenCV版本相关，而不是通用的OpenCV安装文件。 接下来，我们讨论ippicv_linux_20151201.tgz文件。这个文件包含了Intel Performance Primitives (IPP)的计算机视觉库。Intel Performance Primitives是一套预先优化的软件构建块，为多媒体和通信应用提供高性能的信号处理。这些库被广泛用于加速像图像处理、音频和视频处理以及模式识别这样的任务。在OpenCV中，IPP库被用来优化CPU上的图像处理性能。由于OpenCV支持跨平台使用，因此需要提供不同操作系统下的预编译IPP库文件。该文件名为“ippicv_linux_20151201.tgz”表明它是为Linux系统准备的，日期标记为2015年12月1日的版本。 在编译安装OpenCV时，通常需要依赖特定版本的IPP库，因为不同版本的OpenCV可能依赖于特定版本的IPP库来确保最佳性能。如果IPP库与OpenCV版本不兼容，可能会出现编译错误或者运行时性能问题。因此，获取与你安装的OpenCV版本匹配的IPP库是至关重要的。 对于一些用户来说，直接从源代码编译安装OpenCV可能是比较困难的，尤其是当他们需要处理特定的依赖关系和系统配置问题时。因此，有时官方可能会提供预编译的安装包，或者通过脚本来自动化安装过程，这可以为用户节省大量的时间，并减少错误发生的概率。 安装过程中，首先需要确保下载了正确版本的OpenCV源代码、vgg_generated48.64.80.120.i（如果该文件确实与安装过程有关），以及匹配的ippicv_linux_20151201.tgz。在安装过程中，可能需要将这些依赖库解压到特定的目录中，并在编译时指定包含路径（include path）和链接器路径（linker path）。例如，在CMakeLists.txt配置文件中，可能需要设置`IPPICV_LIB_DIR`变量，指向包含IPP库的目标路径。 在编译OpenCV时，还需要考虑其他依赖，比如CMake、GCC编译器、libjpeg、libtiff、libjasper、libpng等库。这些依赖必须在编译OpenCV之前安装好。 关于“压缩包子文件的文件名称列表”，在此列表中，我们看到了“ipp”和“vgg_generated”这两个命名。这个列表似乎表明，如果用户下载了这些压缩文件，他们将得到名为“ipp”和“vgg_generated”的文件或目录。由于 IPP 库包含在 IPPICV压缩包内，这可能意味着包含“ipp”字样的文件是IPP库的组件，而“vgg_generated”指的是 VGG 模型生成的文件。 综上所述，vgg_generated48.64.80.120.i 和 ippicv_linux_20151201.tgz 是在编译安装特定版本的OpenCV时，需要的特定文件。这通常要求用户有较好的理解能力以及对系统环境的控制能力，以确保能够成功配置和编译OpenCV。通过遵循官方的安装指南和文档，结合上述讨论的知识点，用户应该能够完成安装，并且能够充分利用OpenCV所提供的强大功能。