Linux下安装opencv3.1.0及优化库ippicv配置指南

标题中提到了"opencv3.1.0"和"ippicv_linux_20151201.tgz"，这两个关键词分别代表了两个在Linux环境下编程和图像处理领域常用且重要的软件包。 首先，OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它具有广泛的应用场景，包括但不限于图像处理、视频分析、特征检测、物体识别等。OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python等，并且有丰富的函数和类库供开发者调用。 描述中提到的opencv3.1.0是指特定版本的OpenCV软件包，这个版本在2016年发布，提供了许多新功能和改进。其中包括： 1. 支持深度学习模块：OpenCV 3.1.0新增了Deep Neural Network (DNN) 模块，使得开发者能够更加方便地在视觉应用中集成深度学习技术。 2. 改进的GUI功能：引入了Qt5支持，增强了对高分辨率显示器和Mac Retina显示屏的支持。 3. 质量改进：修正了大量bug，提升了算法的稳定性和准确性。 4. 性能优化：在很多模块中进行了性能优化，使得处理速度得到提升。 5. 与IPP (Intel Performance Primitives) 的集成：IPP是一个由英特尔提供的优化的软件库，它专门用于处理图像、信号、数据等的数学运算。IPP库能够提供比标准库更快的执行效率，因此OpenCV与IPP的集成可以显著提升图像处理等任务的性能。 描述中还提到了文件"ippicv_linux_20151201.tgz"，这是IPP库的压缩文件包，用于Linux平台。OpenCV 3.1.0版本包含了对ippicv的集成，从而提升图像处理速度。Intel Performance Primitives（IPP）是一套高度优化的软件构建块，专门用于执行多媒体信号、数据处理、加密、图像分析等计算密集型任务。通过调用这些预先编写的函数，开发者可以减少自己编写代码的需要，并利用IPP库在英特尔处理器上实现性能优化。 标签中的"opencv"指的是OpenCV库本身，而"ippicv_linux"则指的是专门针对Linux平台的IPP图像和视频处理库。开发者在安装OpenCV时，尤其是版本3.1.0时，可能会需要下载并安装这个库，以确保某些特定的图像处理功能能够得到性能上的提升。 在Linux环境下，安装OpenCV 3.1.0的过程通常包括以下几个步骤： 1. 确保系统已经安装了基本的编译环境，比如GCC、CMake等。 2. 下载OpenCV 3.1.0的源码包以及与之匹配版本的ippicv压缩包。 3. 解压这两个文件到指定目录。 4. 配置安装选项，可能需要指定ippicv库的路径。 5. 使用CMake生成项目文件并编译OpenCV库。 6. 最后，将编译好的库文件安装到系统中，并配置相应的环境变量。 压缩包文件名称列表中的"opencv-3.1.0"正是指向这个OpenCV版本的源码压缩包，开发者在使用它之前需要下载到本地，并进行解压处理。 总体上，对于需要进行图像处理开发的Linux用户来说，理解OpenCV和IPP的安装和配置是基础且关键的知识点，能够帮助开发者提升软件的性能，满足更加高效、实时的处理需求。