Ubuntu环境配置OpenCV3.4.4及拓展模块教程

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、视频分析和图像识别等领域。Opencv3.4.4是该库的一个版本号，而contrib指的是.contrib模块，即附加模块，这个模块提供了额外的功能，不一定包含在标准的OpenCV安装中。 对于开发者而言，了解如何在Ubuntu系统上安装和使用OpenCV 3.4.4和其对应的contrib模块是必要的。Ubuntu是一个流行的Linux发行版，它支持广泛的应用程序和库，因此在Ubuntu上安装OpenCV也就成了计算机视觉和图像处理领域开发者的常见需求。 ### 知识点详细说明： #### 1. 安装OpenCV 3.4.4和contrib模块在Ubuntu系统上的一般步骤： - **环境依赖：** 在安装之前，确保系统满足基本的依赖关系。对于Ubuntu系统，一般需要安装Python开发包、CMake以及其他编译工具。 - **下载OpenCV和contrib源代码：** 从OpenCV的官方网站或其GitHub仓库下载OpenCV 3.4.4和contrib的源代码。根据给出的文件信息，这里涉及到了一个压缩文件，名为opencv3.4.4_and_contrib.zip，这个文件包含了安装所需的所有源代码文件。 - **解压源代码包：** 在终端使用`unzip`命令来解压下载的zip文件。 ```bash unzip opencv3.4.4_and_contrib.zip ``` - **配置CMake：** 创建一个构建目录，并在该目录中运行CMake来配置项目。这里会指定OpenCV源代码和构建路径，也可以通过`cmake`命令行选项来启用或禁用特定模块。 - **编译OpenCV：** 使用`make`命令编译源代码。这个过程可能会消耗一些时间，根据系统的性能，编译可能会花费几分钟到几个小时。 - **安装OpenCV：** 编译完成后，使用`make install`命令来安装OpenCV到系统中。 - **配置环境变量：** 安装完成后，可能需要更新环境变量（如`LD_LIBRARY_PATH`），这样系统才能在运行时找到OpenCV库。 #### 2. Ubuntu下使用OpenCV的注意事项： - **Python版本兼容性：** OpenCV支持Python 2和Python 3，但考虑到Python 2已被官方弃用，建议使用Python 3与OpenCV 3.4.4一起工作。 - **pip安装：** 对于不想编译安装OpenCV的用户，可以通过pip包管理器安装OpenCV，但是可能需要事先编译安装OpenCV的Python接口。 - **使用Python虚拟环境：** 在开发过程中，使用虚拟环境（如venv或conda）可以帮助管理项目依赖，避免版本冲突。 - **系统库与自定义库冲突：** 如果系统中已经安装了OpenCV，可能需要使用`-D`选项指定OpenCV的安装路径，避免与系统自带版本发生冲突。 - **IDE环境配置：** 如果使用如PyCharm或VS Code等集成开发环境（IDE），需要在项目设置中配置相应的环境和库。 #### 3. 使用OpenCV的场景和示例： - **图像处理：** OpenCV提供了丰富的图像处理函数，如滤波、边缘检测、图像阈值处理等。 - **视频分析：** 实时视频流处理，包括背景减除、物体跟踪和运动分析等。 - **机器学习：** OpenCV的Machine Learning模块提供了实现机器学习算法的工具，如SVM、决策树、K近邻算法等。 - **计算机视觉应用：** 这包括了面部识别、图像识别、手写识别等多种应用场景。 #### 4. 关于OpenCV的资源和学习路径： - **官方文档：** OpenCV官方网站提供了详细的API文档和安装指导。 - **社区和论坛：** Stack Overflow、Reddit和OpenCV社区都是获取帮助和支持的良方。 - **在线课程和书籍：** 互联网上有许多高质量的免费和付费资源，例如Udemy、Coursera上的计算机视觉课程，以及相关书籍。 以上知识点总结了OpenCV 3.4.4及contrib模块在Ubuntu系统上的安装、配置以及使用要点。对于程序员来说，这为他们提供了一个强大的工具箱，用于处理视觉数据和开发复杂的计算机视觉应用。同时，了解OpenCV的使用方法和最佳实践有助于提高开发效率和项目质量。