Ubuntu16.04下安装OpenCV3.2.0

opencv基本上是搞CV必备套件之一了，支持的语言也很是多，可是安装起来有点麻烦（若是是在conda下安装的话则能够用conda install -c menpo opencv3=3.2.0）。须要注意的是，pip能够安装的opencv-python安装并不依赖opencv，只是封装了opencv的Python API，通常状况下也够用。可是若是准备安装完整版本的opencv，这里比较建议将opencv-python卸载，以避免以后产生一些没必要要的报错。
经过官方文档和一些博客总结的安装流程大体以下：

1.安装官方给的opencv依赖包

• GCC 4.4.x or later
• CMake 2.6 or higher
• Git
• GTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev) # 控制opencv GUI
• pkg-config
• Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later with developer packages (python-dev, python-numpy)
• ffmpeg or libav development packages: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev
• [optional] libtbb2 libtbb-dev
• [optional] libdc1394 2.x
• [optional] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev

$ sudo apt-get install build-essential
$ sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
$ sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev # 处理图像所需的包
$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev
$ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev # 处理视频所需的包
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran # 优化opencv功能
$ sudo apt-get install ffmpeg

** 注：**其余一些包在以后的cmake的时候缺失的时候会进行安装，若是安装失败能够手动下载相应的包而后放入提示的目录下。而cmake下载tar.gz文件的时候可能不支持，须要进行配置，具体操做能够参考这里。

2.下载opencv3.2.0

这里须要下载opencv和opencv_contrib（后者会在cmake配置的时候用到），这是由于opencv3之后SIFT和SURF之类的属性被移到了contrib中，。

$ wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.2.0.zip # 从github上直接下载或者clone也可
$ wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.2.0.zip

3a.配置编译opencv (无NVIDIA CUDA版本)

将上述opencv包解压，而后cmake配置属性

$ cd opencv-3.2.0
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/fanzong/anaconda2/envs/tensorflow \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.2.0/modules \
    -D PYTHON_EXCUTABLE=/home/fanzong/anaconda2/envs/tensorflow/bin/python \
    -D WITH_TBB=ON \
    -D WITH_V4L=ON \
    -D WITH_QT=ON \    # 1
    -D WITH_GTK=ON \
    -D WITH_OPENGL=ON \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON .. # cmake命令的使用方式：cmake [<some optional parameters>] <path to the OpenCV source directory>。若是命令报错的话能够试着把-D后面的空格去掉在执行一次。
$ make -j4
$ sudo make install
$ sudo /bin/bash -c 'echo "/home/fanzong/anaconda2/envs/tensorflow/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
$ sudo ldconfig

PS:1. 若是qt未安装能够删去此行;若由于未正确安装qt致使的Qt5Gui报错，可将build内文件所有删除后从新cmake，具体能够参考这里
CMAKE_INSTALL_PREFIX：安装的python目录前缀，其实就是指定了python模块的安装路径：CMAKE_INSTALL_PREFIX/lib/python2.7/dist-packages。获取该路径的方式能够用python -c "import sys; print sys.prefix"
PYTHON_EXCUTABLE：指定python路径
OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH: 指定opencv所需模块的路径，就是以前咱们所说的contrib
其余cmake的具体变量说明能够看这里

3.b 配置编译opencv (NVIDIA CUDA版本)

opencv最麻烦的地方就是编译是属性的配置，对于不一样的需求要配置不一样的属性。当使用NVIDIA GPU GeForce 1080ti的时候：

$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.2.0/modules \
    -D PYTHON_EXCUTABLE=/usr/bin/python \
    -D WITH_CUDA=ON \    # 使用CUDA
    -D WITH_CUBLAS=ON \
    -D DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" \
    -D CUDA_ARCH_BIN="5.3" \    # 这个须要去官网确认使用的GPU所对应的版本[查看这里](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)
    -D CUDA_ARCH_PTX="" \
    -D CUDA_FAST_MATH=ON \    # 计算速度更快可是相对不精确
    -D WITH_TBB=ON \
    -D WITH_V4L=ON \
    -D WITH_QT=ON \    # 若是qt未安装能够删去此行;若由于未正确安装qt致使的Qt5Gui报错，可将build内文件所有删除后从新cmake，具体能够参考[这里](http://stackoverflow.com/questions/17420739/opencv-2-4-5-and-qt5-error-s)
    -D WITH_GTK=ON \
    -D WITH_OPENGL=ON \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

3.c 配置编译opencv(NVIDIA Jetson TX2开发板)

目前官方提供的opencv4tegra是2.4版本的，尚不支持3.2版本，因此须要本身编译。

$ cmake -D WITH_CUDA=ON \
    -D CUDA_ARCH_BIN="6.2" \  # 安装了6.2版本
    -D CUDA_ARCH_PTX=""  \
    -D WITH_OPENGL=ON  \
    -D WITH_LIBV4L=ON \
    -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

PS:不须要安装contrib包，不然以后调用摄像头调整分辨率的时候会失败。具体安装细节能够参考这里
编译成功时应该看到这些：

1. CUDA8.0

--   Other third-party libraries:
--     Use Cuda:                    YES (ver 8.0)
--   NVIDIA CUDA
--     Use CUFFT:                   YES
--     Use CUBLAS:                  NO
--     USE NVCUVID:                 NO
--     NVIDIA GPU arch:             53
--     NVIDIA PTX archs:
--     Use fast math:               NO

1. OpenGL

--   GUI: 
--     GTK+ 2.x:                    YES (ver 2.24.30)
--     OpenGL support:              YES (/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libGLU.so /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libGL.so)

1. VideoIO

--   Video I/O:
--     DC1394 2.x:                  YES (ver 2.2.0)
--     FFMPEG:                      YES
--       codec:                     YES (ver 54.92.100)
--       format:                    YES (ver 54.63.104)
--       util:                      YES (ver 52.18.100)
--       swscale:                   YES (ver 2.2.100)
--       gentoo-style:              YES
--     GStreamer:
--       base:                      NO
--       video:                     NO
--       app:                       NO
--       riff:                      NO
--       pbutils:                   NO
--     V4L/V4L2:                    Using libv4l (ver 1.0.0)

注：GPU版本安装的时候很容易出错，这里说的出错并非编译报错，而是在python中调用的时候报错，好比cv2.VideoCapture(0)返回false，cv2.imshow()的时候报unspecified error。在调用cv2的时候报错通常都是在cmake配置编译的时候因为配置错误致使的，因此须要确认配置的参数是否可以覆盖到你所需的范围。
关于GPU版本的安装也能够参考下这里，写得更加详细清楚。

4.完成安装并测试

安装完成之后，重启下机器。编译以后应该会在CMAKE_INSTALL_PREFIX/lib/python2.7/dist-packages/目录下找到cv2.so。打开python console，检测opencv版本python -c "import cv2; print cv2.__version__"。若是正确安装的话则会输出3.2.0。
PS:若是import的时候报相似于error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.0: cannot open shared object file: No such file or directory.的错误，多是library环境变量的错误，能够尝试将export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib加入到~/.bashrc中而后source。

参考

https://www.learnopencv.com/install-opencv3-on-ubuntu/
http://www.pyimagesearch.com/2016/10/24/ubuntu-16-04-how-to-install-opencv/
http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html
http://stackoverflow.com/questions/31040746/cant-open-video-using-opencv
http://dev.t7.ai/jetson/opencv/
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
http://stackoverflow.com/questions/41818870/python-opencv-imshow-error
http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_fedora/py_setup_in_fedora.html
http://answers.opencv.org/question/27114/error-while-loading-shared-libraries-libopencv_coreso30/