前言
在平時開發中我們使用anaconda作為工作站的虛擬環境,把基于python的開發依賴都獨立分隔開來,這樣不同項目用到不同版本的模塊之間就不會相互影響,同時也有利于多人公用一臺工作站.
但是當在conda環境下通過conda install opencv時,安裝的又是閹割版的opencv,有的模塊根本沒法用.后來google后,了解到這是涉及到opencv作者的版權等種種問題,所以把其他的函數模塊封裝到了contrib中.
這樣就又帶來另一個問題,在安裝了閹割版opencv的基礎上再安裝contrib容易導致很復雜的問題.從源碼編譯opencv又會默認編譯到系統環境下的python2.7中.這樣在系統環境下工作和在conda環境下工作進行切換,又得通過nano ~/.bashrc更改環境變量,很麻煩.
終上所述,在anaconda環境下編譯opencv勢不可擋.
在開始操作之前,我給大家提供了minconda的安裝包,opencv3.2.0和contrib3.2.0的壓縮包,以及cmake-opencv過程中用到的protobuf-cpp-3.1.0.tar.gz,這個很難下,哪怕科學上網同樣如此.
下載鏈接: https://pan.baidu.com/s/1c3yLP2bpLBe8g2KIOYSCkw
密碼: ic6y
---安裝minconda---
$ sudo bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
在安裝過程中,是否同意協議>yes;是否配置環境變量>yes.
輸入以下命令,構建自己的conda環境
$ conda create --name gjl python=3.5
查看已安裝的conda環境:
$ conda env list
進入conda環境:
$ source activate gjl
退出conda環境:
$ source deactivate
---源碼編譯opencv---
更新源,下載依賴項,這步需要等待一些時間
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
$ sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libopenexr-dev cmake python-dev python-numpy python-tk libtbb-dev libeigen3-dev yasm libfaac-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev libx264-dev libqt4-dev libqt4-opengl-dev sphinx-common texlive-latex-extra libv4l-dev libdc1394-22-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev default-jdk ant libvtk5-qt4-dev
在退出conda環境的前提下,cd到根目錄
$ cd
$ mkdir opencv
$ cd opencv
把百度云盤中的opecv和contrib壓縮包拷貝到opencv/目錄下后執行
$ tar -xvzf 3.2.0.tar.gz
$ unzip 3.2.0.zip
$ cd opencv-3.2.0
這個時候要輸入以下命令:
$ sed -i 's/${freetype2_LIBRARIES} ${harfbuzz_LIBRARIES}/${FREETYPE_LIBRARIES} ${HARFBUZZ_LIBRARIES}/g' ../opencv_contrib-3.2.0/modules/freetype/CMakeLists.txt
因為先前安裝過,跳過這步安裝在最后import cv2時,會發生(undefined symbol: hb_shape)的錯誤,如圖
編譯opencv
這個時候,需要我們進入conda環境
$ source activate gjl
在cmake中配置的python路徑要根據自己的情況進行修改
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D WITH_TBB=ON
-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local
-D WITH_V4L=ON
-D WITH_OPENGL=ON
-D WITH_VTK=ON ..
-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.2.0/modules
-D WITH_IPP=OFF
-D WITH_CUDA=OFF
-D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=/home/mc-ai-03/miniconda2/envs/gjl/bin/python3
-D BUILD_opencv_python3=ON
-D BUILD_opencv_python2=OFF
-D PYTHON3_EXCUTABLE=/home/mc-ai-03/miniconda2/envs/gjl/bin/python3
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=/home/mc-ai-03/miniconda2/envs/gjl/include/python3.5m
-D PYTHON3_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.5m.so.1.0
-D PYTHON_NUMPY_PATH=/home/mc-ai-03/miniconda2/envs/gjl/lib/python3.5/site-packages
-D BUILD_EXAMPLES=ON
-D BUILD_LIBPROTOBUF_FROM_SOURCES=ON
-D BUILD_opencv_hdf=OFF
..
$ cmake -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_V4L=ON -D WITH_OPENGL=ON -D WITH_VTK=ON .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-3.2.0/modules -D WITH_IPP=OFF -D WITH_CUDA=OFF -D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=/home/mc-ai-03/miniconda2/envs/gjl/bin/python3 -D BUILD_opencv_python3=ON -D BUILD_opencv_python2=OFF -D PYTHON3_EXCUTABLE=/home/mc-ai-03/miniconda2/envs/gjl/bin/python3 -D PYTHON3_INCLUDE_DIR=/home/mc-ai-03/miniconda2/envs/gjl/include/python3.5m -D PYTHON3_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.5m.so.1.0 -D PYTHON_NUMPY_PATH=/home/mc-ai-03/miniconda2/envs/gjl/lib/python3.5/site-packages -D BUILD_EXAMPLES=ON -D BUILD_LIBPROTOBUF_FROM_SOURCES=ON -D BUILD_opencv_hdf=OFF ..
在cmake的過程過,程序卡在了下載protobuf上了
目錄下, .download目錄找不到,可以按一下Ctrl+H,這樣就可以顯示隱藏目錄了,做完這步后,重新輸入cmake命令,完畢后出現以下效果表示cmake成功/home/mc-ai-03/opencv/opencv_contrib-3.2.0/modules/dnn/.download/bd5e3eed635a8d32e2b99658633815ef/v3.1.0
輸入以下命令進行編譯:
$ sudo make -j8
安裝opencv
$ sudo make install
$ sudo ldconfig
命令sudo ldconfig是維護共享庫緩存所必需的。
OpenCV包綁定
首先我們需要找到" cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so "文件在哪.由于安裝了anaconda導致系統默認的python版本是conda默認的python,所以這個文件應該在conda里面,我們運行一下以下命令來找到這個文件
$ sudo find / -name "cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so"
將cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so文件重命名為cv2.so
$ cd /home/mc-ai-03/miniconda2/pkgs/opencv-3.3.1-py35h6cbbc71_1/lib/python3.5/site-packages
$ sudo cp cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so
在此階段之后，必須將cv2.so移至與相關Anaconda虛擬環境相對應的正確目錄。 在具體情況下，可以通過以下步驟完成：
$ cd /home/mc-ai-03/miniconda2/envs/gjl/lib/python3.5/site-packages
$ ln -s /home/mc-ai-03/miniconda2/pkgs/opencv-3.3.1-py35h6cbbc71_1/lib/python3.5/site-packages/cv2.so cv2.so
ln -s 將這兩個文件相連接
測試opencv
重啟名命令行
$ source activate gjl
$ import cv2
報了一系列的"libopencv_hdf.so.3.3: cannot open shared object file: No such file or directory"的錯誤
解決方式
- 輸入以下命令找到這個文件的所在目錄:
$ sudo find / -name "libopencv_hdf.so.3.3"
我們直接找到minconda的默認路徑
得到"libopencv_hdf.so.3.3"文件所在的目錄:
/home/mc-ai-03/miniconda2/pkgs/opencv-3.3.1-py35h6cbbc71_1/lib
- 進入/etc/ld.so.conf.d目錄
$ nano opencv.conf
輸入以下命令進行配置
$ sudo ldconfig -v
-
再次測試
成功
卸載opencv
命令行進入opencv的build目錄下
$ sudo make uninstall
$ cd ..
$ sudo rm -r build
$ sudo rm -r /usr/local/include/opencv2 /usr/local/include/opencv /usr/include/opencv /usr/include/opencv2 /usr/local/share/opencv /usr/local/share/OpenCV /usr/share/opencv /usr/share/OpenCV /usr/local/bin/opencv* /usr/local/lib/libopencv*
刪除/usr中所有opencv相關項
$ cd /usr/
$ sudo find . -name "*opencv*" | xargs sudo rm -rf
移除Python相關
$ sudo apt-get remove opencv-doc opencv-data python-opencv
參考文章:
http://machinelearninguru.com/computer_vision/installation/opencv/opencv.html
https://blog.csdn.net/phdsky/article/details/78248192
