ubuntu C++/python opencv 配置

看了网上的很多关于opencv配置的教程，刚入门C++没多久，准备开始学习opencv，当然网上的配置资料很多，这里记录一下小编的配置过程，可以少走很多弯路。首先提一下python的opencv安装方式。
Python：
用一条命令就可以搞定

pip3 install python-opencv

C++:

安装一些依赖库

sudo apt-get install libtiff5-dev

sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev   libjasper-dev libavfor

2.下载与系统对应的版本的opencv，opencv的下载地址在这里，我的ubuntu的版本是16.04 LTS,下载的opencv的版本是3.2.0，这个版本的opencv我已经上传到了这里。

3.下载好了opencv后，进入opencv压缩包所在的文件夹，对其进行解压，然后再进入解压后的文件夹。
进入文件夹：

cd ~/下载

解压之后进入 opencv 文件夹

cd opencv-3.2.0

进入opencv目录里，并新建一个文件夹，命名为“release”，并进入：

mkdir release
cd release

最后，编译安装opencv：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON ..  

sudo make install  

export LD_LIBRARY_PATH=~/soft/opencv/release/lib:$LD_LIBRARY_PATH  

sudo ldconfig  

pkg-config opencv –libs

在sudo make install 的时候可能会报错“找不到ippicv”，这个包可以在这里，下载了之后解压成tgz格式的，然后将tgz包复制到‘~/下载/opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e’ 这个目录下。然后在重新 sudo make install 按照步骤下来。
最后检验一下opencv是否完整安装了。

测试
先进入桌面，创建一个检验的文件夹，后期检验无误可以将其删除，创建好文件夹后，创建.cpp文件编写测试代码：

cd ~/桌面
mkdir test
cd test
gedit DisplayImage.cpp

在DisplayImage中编写代码：

#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv )
{
    if ( argc != 2 )
    {
        printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>\n");
        return -1;
    }

    Mat image;
    image = imread( argv[1], 1 );

    if ( !image.data )
    {
        printf("No image data \n");
        return -1;
    }
    namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );
    imshow("Display Image", image);

    waitKey(0);

    return 0;
}

创建cmake 编译文件：

gedit CMakeLists.txt

在编译文件中写入以下代码：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project( DisplayImage )
find_package( OpenCV REQUIRED )
add_executable( DisplayImage DisplayImage.cpp )
target_link_libraries( DisplayImage ${OpenCV_LIBS} )

编译：

cd ~/桌面/test
cmake .
make

执行
此时opencv-lena文件夹中已经产生了可执行文件DisplayImage，下载1.jpg放在opencv-lena下，运行

./DisplayImage 1.jpg

ubuntu C++/python opencv 配置

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