树莓派、linux通用）OpenCV3源码方式安装教程（最新3.4.1）

from：https://blog.csdn.net/leaves_joe/article/details/67656340

2018年4月12日晚更新： 
博主去年下半年一直在考研，所以没有更新，到现在才有时间看下博客，在这里说声抱歉，谢谢大家支持。 
目前更新了连带opencv_contrib的编译方式，带opencv_contrib的编译时间会更长一些，大概6-7小时，如果是3b+的话更快一些，大概4-5小时。 
另，大家编译的时候一定要用质量好的电源，并把风扇插上，防止编译时因为亏电重启或者烧坏树莓派（博主血的教训）。 
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2017年3月份做了一个在树莓派上驱动双摄像头进行深度感应+人脸识别，从而区别真人人脸与照片的小家伙，没错，就是它了： 

这里面用到了OpenCV，但是我能找到的安装配置OpenCV的教程真的是各种混乱，在花了数十个小时，踩了无数坑之后，我找出了一条最简单的可以顺利完成OpenCV编译安装的路，在Ubuntu16.04上也测试通过，在这里分享给大家。

首先我们要安装OpenCV所依赖的各种工具和图像视频库：

打开终端（Raspbain和Ubuntu的快捷键都是Ctrl + Alt +t），然后依次执行下列命令，网上很多教程都是放到一起执行的，但是一起执行往往会出现错误，也不好查错。

// 软件源更新
sudo apt-get update 
// 升级本地所有安装包，最新系统可以不升级，版本过高反而需要降级才能安装
sudo apt-get upgrade
// 升级树莓派固件，固件比较新或者是Ubuntu则不用执行
sudo rpi-update

• 然后安装构建OpenCV的相关工具：

// 安装build-essential、cmake、git和pkg-config
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config 

• 之后安装常用图像工具包：

// 安装jpeg格式图像工具包
sudo apt-get install libjpeg8-dev 
// 安装tif格式图像工具包
sudo apt-get install libtiff5-dev 
// 安装JPEG-2000图像工具包
sudo apt-get install libjasper-dev 
// 安装png图像工具包
sudo apt-get install libpng12-dev 

• 再安装视频I/O包（注意最后一个包的数字“4”后面是“L”）：

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

• 下面安装gtk2.0（树莓派很可能下载错误，更换中科大或者清华源即可，ubuntu有可能出现包版本过高的情况，需要将依赖包降级安装）：

sudo apt-get install libgtk2.0-dev

• 优化函数包：

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

• 恭喜你，执行到这里就把OpenCV的依赖包全部安装好了，之后要开始编译OpenCV源代码了，请大家用wget工具下载到用户目录下（源码要放在有执行权限的位置，不是安装位置），命令如下：

// 使用wget下载OpenCV源码，觉得慢的话可以到https://github.com/opencv/opencv/releases下载OpenCV的源代码（tar.gz格式，需要解压好）放到用户目录下，但是OpenCV_contrib请大家使用wget，亲测直接到Github下载zip文件的话，会有编译问题

// 下载OpenCV
wget -O opencv-3.4.1.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.4.1.zip
// 解压OpenCV
unzip opencv-3.4.1.zip
// 下载OpenCV_contrib库：
wget -O opencv_contrib-3.4.1.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.4.1.zip
// 解压OpenCV_contrib库：
unzip opencv_contrib-3.4.1.zip

• 找到你下载的源码文件夹并打开，tar.gz解压后文件夹名应该是opencv-3.4.1（版本号可能会变化），git方式下载的文件夹名应该是opencv。

// 打开源码文件夹，这里以我修改文章时最新的3.4.1为例
cd opencv-3.4.1

• 之后我们新建一个名为release的文件夹用来存放cmake编译时产生的临时文件：

// 新建release文件夹
mkdir release
// 进入release文件夹
cd release

• 设置cmake编译参数，安装目录默认为/usr/local ，注意参数名、等号和参数值之间不能有空格，但每行末尾“\”之前有空格，参数值最后是两个英文的点：

// CMAKE_BUILD_TYPE是编译方式，CMAKE_INSTALL_PREFIX是安装目录，OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH是加载额外模块，INSTALL_PYTHON_EXAMPLES是安装官方python例程，BUILD_EXAMPLES是编译例程（这两个可以不加，不加编译稍微快一点点，想要C语言的例程的话，在最后一行前加参数INSTALL_C_EXAMPLES=ON \）

sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.4.1/modules \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

• 之后开始正式编译过程（如果之前一步因为网络问题导致cmake下载缺失文件失败的话，可以尝试使用手机热点，并将release文件夹删除掉，重新创建release文件夹并cmake）：

// 编译，以管理员身份，否则容易出错
sudo make
// 安装
sudo make install
// 更新动态链接库
sudo ldconfig

• 到这里，OpenCV的编译完成，已经可以正常使用了，下面我提供一个Python语言的测试程序，用来测试OpenCV是否正常：

# -*- coding：utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
cv2.namedWindow("gray")
img = np.zeros((512,512),np.uint8)#生成一张空的灰度图像
cv2.line(img,(0,0),(511,511),255,5)#绘制一条白色直线
cv2.imshow("gray",img)#显示图像
#循环等待，按q键退出
while True:
    key=cv2.waitKey(1)
    if key==ord("q"):
        break
cv2.destoryWindow("gray")

• 运行之后，显示的图片如下： 

谢谢大家支持，愿大家都能配置好OpenCV，本教程到此结束！