opencv与ai深度学习小程序（想做人工智能的你）
opencv与ai深度学习小程序（想做人工智能的你）sudo apt-get install libtiff5-devsudo apt-get install libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev（2）安装必需的依赖sudo apt-get install build-essential checkinstall cmake pkg-config yasmsudo apt-get install git gfortran
opencv库在计算机视觉任务中的地位和作用是非常显著的，而且他里面集成了很多常用的图像处理包，能够非常方便的进行图像的各种变换，像图像特征提取、图像拼接等很多任务都有相应的函数可以直接调用，底层使用C 封装，特别是能够支持GPU运算，这对于任务加速是非常有意义的，支持GPU的版本要求用户自己编译，然后安装。特别是3.4版本以后，将SIFT特征提取、Stitcher图像拼装等模块从OpenCV主分支中移至OpenCV_contrib中，因此以往的安装方法不能满足需要。下面逐步进行说明安装过程。
网上的博客虽然也有写CUDA安装的，但是个人强烈建议按照官方文档来进行安装。
第1步：依赖安装（1）卸载以前安装的 x264</h3>
sudo apt-get remove x264 libx264-dev
（2）安装必需的依赖
sudo apt-get install build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm
sudo apt-get install git gfortran
sudo apt-get install libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev
sudo apt-get install libtiff5-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-get install libxine2-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev
sudo apt-get install qt5-default libgtk2.0-dev libtbb-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev
sudo apt-get install libvorbis-dev libxvidcore-dev
sudo apt-get install libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev
sudo apt-get install x264 v4l-utils
（3）安装可选的依赖
sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev libgflags-dev
sudo apt-get install libgphoto2-dev libeigen3-dev libhdf5-dev doxygen
（4）安装Numpy包
sudo pip3 install numpy
sudo pip2 install numpy
说明：建议两个都安装，这样在能够运行以前编写的python程序
第2步：下载最新的OpenCV和OpenCV_contrib
git clone https:/github.com/opencv/opencv.git
git clone https:/github.com/opencv/opencv_contrib.git
注意：
1、OpenCV和OpenCV_contrib两个目录需要位于同一级目录，否则后面的编译指令会有问题。
2、如果clone速度比较慢，大家可以上网找一下git使用代理的文章，然后配备一下。
3、建议用clone的方式下载，这样将来版本同步，只需要使用git pull origin master就可以，而不需要全部重新下载。
第3步：编译并安装OpenCV进入OpenCV目录，新建并进入build文件夹，然后打开一个终端，依次输入以下三条指令：
1、cmake
cmake \
-D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D PYTHON2_EXECUTABLE=/usr/bin/python2 \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 \
-D PYTHON2_include_DIR=/usr/include/python2.7 \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.5m \
-D PYTHON2_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so \
-D PYTHON3_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.5m.so \
-D PYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/ \
-D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include/ \
-D OPENCV_EXTRA_modules_PATH=../../opencv_contrib/modules \
-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
-D WITH_CUDA=ON ..
执行结束以后，如果出现以下信息，说明运行结果正常
图1：OpenCV基本信息版本号
图2：OpenCV对于Python的支持信息
2、make
make -j6
说明：
（1）-j6是指定编译的线程数量，可以根据计算机的性能指定调整编译的线程数量。
（2）make的过程大约需要1小时左右，视计算机性能
（3）make过程中会出现一些警告信息，不会影响make结果，常见的警告信息示例如下：
图3：警告信息示例1
（4）make结束时出现以下信息，表明运行结果正常
图4：警告信息示例2
3、make install
sudo make install
至此，整个安装。
安装过程中有任何疑问欢迎来撩
作者：花木兰
申明：本文为易学智能原创内容，未经允许请勿转载
欢迎关注“易学智能”头条号，评论区有问必答
easyaiforum.cn论坛提供编程实验和学习平台
