前言
在平时开发中我们使用anaconda作为工作站的虚拟环境,把基于python的开发依赖都独立分隔开来,这样不同项目用到不同版本的模块之间就不会相互影响,同时也有利于多人公用一台工作站.
但是当在conda环境下通过conda install opencv时,安装的又是阉割版的opencv,有的模块根本没法用.后来google后,了解到这是涉及到opencv作者的版权等种种问题,所以把其他的函数模块封装到了contrib中.
这样就又带来另一个问题,在安装了阉割版opencv的基础上再安装contrib容易导致很复杂的问题.从源码编译opencv又会默认编译到系统环境下的python2.7中.这样在系统环境下工作和在conda环境下工作进行切换,又得通过nano ~/.bashrc更改环境变量,很麻烦.
终上所述,在anaconda环境下编译opencv势不可挡.
在开始操作之前,我给大家提供了minconda的安装包,opencv3.2.0和contrib3.2.0的压缩包,以及cmake-opencv过程中用到的protobuf-cpp-3.1.0.tar.gz,这个很难下,哪怕科学上网同样如此.
下载链接: https://pan.baidu.com/s/1c3yLP2bpLBe8g2KIOYSCkw
密码: ic6y
---安装minconda---
$ sudo bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
在安装过程中,是否同意协议>yes;是否配置环境变量>yes.
输入以下命令,构建自己的conda环境
$ conda create --name gjl python=3.5
查看已安装的conda环境:
$ conda env list
进入conda环境:
$ source activate gjl
退出conda环境:
$ source deactivate
---源码编译opencv---
更新源,下载依赖项,这步需要等待一些时间
$ 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环境的前提下,cd到根目录
$ cd
$ mkdir opencv
$ cd opencv
把百度云盘中的opecv和contrib压缩包拷贝到opencv/目录下后执行
$ tar -xvzf 3.2.0.tar.gz
$ unzip 3.2.0.zip
$ cd opencv-3.2.0
这个时候要输入以下命令:
$ sed -i 's/${freetype2_LIBRARIES} ${harfbuzz_LIBRARIES}/${FREETYPE_LIBRARIES} ${HARFBUZZ_LIBRARIES}/g' ../opencv_contrib-3.2.0/modules/freetype/CMakeLists.txt
因为先前安装过,跳过这步安装在最后import cv2时,会发生(undefined symbol: hb_shape)的错误,如图
编译opencv
这个时候,需要我们进入conda环境
$ source activate gjl
在cmake中配置的python路径要根据自己的情况进行修改
$ 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的过程过,程序卡在了下载protobuf上了
目录下, .download目录找不到,可以按一下Ctrl+H,这样就可以显示隐藏目录了,做完这步后,重新输入cmake命令,完毕后出现以下效果表示cmake成功/home/mc-ai-03/opencv/opencv_contrib-3.2.0/modules/dnn/.download/bd5e3eed635a8d32e2b99658633815ef/v3.1.0
输入以下命令进行编译:
$ sudo make -j8
安装opencv
$ sudo make install
$ sudo ldconfig
命令sudo ldconfig是维护共享库缓存所必需的。
OpenCV包绑定
首先我们需要找到" cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so "文件在哪.由于安装了anaconda导致系统默认的python版本是conda默认的python,所以这个文件应该在conda里面,我们运行一下以下命令来找到这个文件
$ sudo find / -name "cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so"
将cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so文件重命名为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
在此阶段之后，必须将cv2.so移至与相关Anaconda虚拟环境相对应的正确目录。 在具体情况下，可以通过以下步骤完成：
$ 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 将这两个文件相连接
测试opencv
重启名命令行
$ source activate gjl
$ import cv2
报了一系列的"libopencv_hdf.so.3.3: cannot open shared object file: No such file or directory"的错误
解决方式
- 输入以下命令找到这个文件的所在目录:
$ sudo find / -name "libopencv_hdf.so.3.3"
我们直接找到minconda的默认路径
得到"libopencv_hdf.so.3.3"文件所在的目录:
/home/mc-ai-03/miniconda2/pkgs/opencv-3.3.1-py35h6cbbc71_1/lib
- 进入/etc/ld.so.conf.d目录
$ nano opencv.conf
输入以下命令进行配置
$ sudo ldconfig -v
-
再次测试
成功
卸载opencv
命令行进入opencv的build目录下
$ 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*
删除/usr中所有opencv相关项
$ cd /usr/
$ sudo find . -name "*opencv*" | xargs sudo rm -rf
移除Python相关
$ sudo apt-get remove opencv-doc opencv-data python-opencv
参考文章:
http://machinelearninguru.com/computer_vision/installation/opencv/opencv.html
https://blog.csdn.net/phdsky/article/details/78248192
