linux查看opencv版本 linux切换root账户

今天给各位分享linux查看opencv版本的知识，其中也会对linux切换root账户进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

linux安装opencv

为了在Linux系统中安装OpenCV，首先需要配置C/C++编译环境。这包括安装GCC、G++等编译器工具，确保具备开发OpenCV项目的必要条件。

在终端输入以下命令进行安装：

sudo apt install gcc

sudo apt install g++

或

sudo apt install build-essential

接着，安装cmake编译工具：

sudo apt install cmake

然后，安装依赖库：

sudo apt install libgtk2.0-dev

sudo apt install pkg-config

sudo apt install ffmpeg

sudo apt install libavcodec-dev

sudo apt install libavformat-dev

sudo apt install libswscale-dev

根据实际需求，可能还需要安装libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev等。

最后，从OpenCV官网下载源代码，解压并进入解压后的目录。创建一个名为build的编译目录，进入后运行以下命令进行配置和编译：

mkdir build

cd build

cmake..

make-j8

make install

安装完成后，需要对环境变量进行配置。在root权限下，使用以下命令修改ld.so.conf文件，添加OpenCV的库路径：

sudo-i

vim/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

在vim中编辑并添加路径：/usr/local/lib

然后，编辑bash.bashrc文件，添加环境变量配置：

vim/etc/bash.bashrc

在文件末尾添加：

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

保存并退出。安装完成。

使用ldconfig命令检查OpenCV是否安装成功：

ldconfig-v| grep opencv

完成安装后，通过编写测试代码，如test.cpp，进行编译和运行，验证安装效果。

以上步骤详细介绍了如何在Linux系统中安装OpenCV，确保了开发环境的搭建和配置，为后续的OpenCV项目提供了基础支持。

在Linux 系统中编译安装 OpenCV

对于Linux系统中的C++程序，安装OpenCV（从源代码编译安装）常遇到挑战，尤其对系统不熟悉的用户。其实，只要按以下步骤操作，成功率非常高。本文将详细指导如何完成这一过程。

1.安装目标

若仅需Python调用OpenCV，可直接使用pip命令安装：

源代码编译安装的OpenCV，将提供特定路径下的头文件、共享库（.so或.a）以及Python接口相关文件。

2.软硬件要求

系统要求：Linux操作系统，支持各种主流发行版，包括arm架构。

硬件要求：若需CUDA功能，需要Nvidia显卡并安装驱动和CUDA。

内存：至少需要2GiB空闲内存，全部内存不足可能会影响编译。

CPU：4核或以上推荐，CUDA模块编译耗时，单核或双核可能需要2小时以上。

3. OpenCV组件

OpenCV分为主体库和opencv-contrib，具体组件列表见其GitHub仓库。

4.依赖项

生成OpenCV需要一系列依赖，如apt命令列出的那些。根据需求选择安装，如服务器无需GUI支持，可不装相关包。

5.生成过程

从GitHub下载源码，解压后确保opencv和opencv_contrib在同一父目录，使用CMake进行配置，如设置Python接口支持等。

6.调用OpenCV

C++项目中调用OpenCV有默认方法，可通过cmake编译并链接OpenCV库。

遇到问题时，可在文章下方留言，作者会及时解答。

opencv4.2配置linux

参考教程提供便捷安装方法

获取所有资源，确保下载通道畅通无阻

首先检查当前环境，确认具备必要的开发工具和权限

访问opencv官网，下载4.2.0版本源码

或选择从github下载opencv_contrib源码

新建目录用于编译opencv-4.2.0

使用cmake配置编译环境

执行编译并完成安装步骤

安装完成后，配置动态链接库以确保正确调用

进行环境验证，确保opencv已成功安装并可用

重复步骤安装opencv_contrib，创建新编译文件夹

使用cmake进行配置

执行编译并进行安装

查看版本信息，确保正确安装

遇到bug时，采取排查思路，分析问题源头

在我配置opencv的环境中，使用docker容器能够简化问题

主要挑战在于在主机环境中配置代理，以提高下载速度

解决ippicv下载问题，需安装对应文件并调整下载路径

对于boostdesc和vgg_generated文件下载较慢，考虑使用代理或镜像