所使用的系统：mac，远程服务器：linux（UBuntu）。
给服务器装个opencv能在一定程度上加速训练速度、增强测试功能。网上查了一些方法都写得太复杂了，自己亲测可行后用最简单的语言描述记录于此。
在macbook上用终端连接到服务器，然后从github上面下载opencv包：
git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git下载完成后，在你的下载目录里可以看到opencv和opencv_contrib两个文件夹，将opencv_contrib目录移到opencv目录下 。
添加需要的依赖库：
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搞定后，用cd命令进入opencv目录，然后创建一个新文件夹：
mkdir build进入build目录，开始编译——
1、若你的服务器没有预先装过anaconda，执行（注意后面的两个点不能少）：
cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules ..2、若你的服务器装过anaconda，可能存在一些 冲突，如果使用上面这条命令出现：Makefile:160: recipe for target 'all' failed的报错。只需要改成：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_SHARED_LIBS=OFF -D WITH_OPENMP=ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF ..
接下来执行：
make -j8编译完毕后，执行：
sudo make install这样，我们就可以在Ubuntu中使用OPencv了，适用于各种语言。可以在/usr/local/lib下看见opencv编译的结果。
cd /usr/local/lib
ls可以看到有一大批oepncv的lib ，就稳了！
