1.Ubuntu18.04 安装 c++版本Opencv3.4+opencv_contrib-3.4 全过程
2.OpenCV下载和安装（包含所有平台）!
3.MacBook(m1)源码编译opencv
4.OpenCV安装教程（全网最细，源码小白直接上手！网站！源码！网站）
5.概述在Linux下编译安装OpenCV的源码步骤
6.opencv4.5.4安装(CPU和GPU两种版本)

Ubuntu18.04 安装 c++版本Opencv3.4+opencv_contrib-3.4 全过程

       为了进行目标跟踪程序的开发，我需要在Ubuntu .上安装C++版本的网站菠菜源码最好的OpenCV 3.4和opencv_contrib-3.4，这个过程涉及手动下载和编译，源码相对Python版本的网站安装更为复杂。我将分享自己经历的源码完整安装步骤，希望能帮助到有需要的网站朋友。

       步骤一：安装依赖

       首先，源码确保你的网站系统已安装必要的基础依赖，例如CMake、源码Git、网站cmake3、源码build-essential等。你可以使用apt-get或sudo命令来安装。

       步骤二：下载源码

       从GitHub获取最新版本的opencv-3.4和opencv_contrib-3.4：

       opencv-3.4：访问/opencv/opencv/releases，下载对应版本的opencv-3.4.zip

       opencv_contrib-3.4：同样在GitHub上找到/opencv/opencv_contrib/releases，下载opencv_contrib-3.4.zip

       确保两个版本要保持一致。

       步骤三：解压缩并准备编译

       将两个zip文件解压缩到同一文件夹，opencv_contrib-3.4文件夹放入opencv-3.4文件夹中。

       步骤四：编译OpenCV

       进入opencv-3.4目录，创建build文件夹，然后执行以下编译命令，这里可以使用-D选项自定义编译参数，具体含义请参考官方文档。

       命令示例：`cmake -DWITH_opencv_contrib=ON ..`（注意添加对应选项）

       编译时，商城源码插件指定线程数（例如），可以使用`nproc`命令查看。执行`make -j`开始编译。

       步骤五：配置环境变量

       编译完成后，执行`make install`安装OpenCV。接下来，编辑系统环境变量，添加以下内容：

       （此处省略环境变量设置的具体代码，直接执行`source /path/to/opencv-build/installation/setup_path.sh`来更新环境变量）

       步骤六：测试安装

       最后，验证安装是否成功，运行`pkg-config --modversion opencv`，如果显示OpenCV的版本号，说明安装已成功。

OpenCV下载和安装（包含所有平台）!

       在 OpenCV 的官方网站上，可以下载其最新完整版本以及多数 release 版本的源码。如今，OpenCV 使用 Git 进行版本管理，同时也利用 Cmake 进行工程构建。

       在 Windows 中，可通过下载 EXE 文件，该文件会将预编译好的 OpenCV 解压到本地，适配不同版本的 Visual Studio。然而，Windows 缺乏包含 debug 版本库的预编译版本，因此需要在项目启动前手动编译。需额外设置环境变量 OPENCV_DIR，通过 `setx` 命令将其路径设置为 `D:\OpenCV\Build\x\vc`。弹球源码 python静态链接 OpenCV 仅需此步，若需动态链接库（DLL），需确保编译器能访问 `%OPENCV_DIR%\bin`。针对 Windows ，可于系统属性 -> 环境变量中添加 `%OPENCV_DIR%\bin` 到 path 变量。

       使用源代码进行 OpenCV 编译，步骤包括运行 CMake GUI，设置 OpenCV 源码目录以及构建目标文件夹，配置编译器（或选择 MinGW 构建文件），使用 Visual Studio 打开生成的解决方案进行编译。Linux 环境下，需准备 GCC、GLIBC、GTK+ 2.x或更高版本、cmake、libtbb等库，下载源代码后通过 `./configure --enable-shared`、`make`、`sudo make install` 进行编译。

       注意在 Ubuntu、Debian、SuSE等 Linux 发行版中，可能提供内置 OpenCV，否则需使用源代码安装，安装要求包括 Python 2.6 或更高版本、NumPy、ffmpeg 的账本 android 源码 libav* 库与头文件等。Linux 与 Windows 类似，CMake 配置允许自定义构建选项，如构建指定例子、增加 Python 支持或启用 CUDA 功能。当编译完成时，文件将安装在指定目录，利用 IPP 进行加速，除非通过 CMake 指令明确禁用。

       Mac 系统安装 OpenCV 类似于 Linux，Xcode 提供了构建和调试所需的大多数工具。Mac 默认采用 Cocoa 替代 GTK+、QTKit 替代 ffmpeg、GDC 替代 TBB 和 OpenMP。从 GitHub 的 OpenCV Git 仓库下载最新版本，Linux 用户可执行 `git clone /opencv/opencv.git`。在编程路上，不断进阶与探索是值得的。

MacBook(m1)源码编译opencv

       首先，从GitHub上获取OpenCV的源代码是实现MacBook (m1)本地编译的关键步骤。你可以通过运行以下命令来拉取最新版本:

       bash

       git clone /opencvopencv.git

       如果你想锁定特定的版本，比如2.1分支，可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的版本号:

       bash

       git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git

       接下来，为了进行编译，你需要准备一个专门的构建目录，这可以通过以下命令创建:

       bash

       mkdir opencv_build

       cd opencv_build

       然后，运行CMake来配置编译环境:

       bash

       cmake ..

       配置完成后，开始编译安装过程:

       bash

       make

       sudo make install

       整个过程涉及到了从GitHub获取源代码、视频交易 源码创建编译目录、配置CMake并执行编译和安装。最后，务必确认你的目录结构包括了源代码、构建目录以及安装后的文件。

OpenCV安装教程（全网最细，小白直接上手！！！）

       OpenCV是用于计算机视觉的库，适用于Python、Ruby和MATLAB。在VSLAM技术研究中，经常需要在Ubuntu系统上安装不同版本的OpenCV。以下为OpenCV3.3.1版本在Ubuntu系统下的安装教程，适合初学者。

       一、下载OpenCV源码

       欲安装OpenCV3.3.1版本，可关注公众号「3D视觉工坊」，在后台回复「OpenCV3.3.1_linux」获取安装包下载链接。

       二、检查已安装的OpenCV版本

       在终端输入命令`pkg-config --modversion opencv`查看当前安装的OpenCV版本。

       三、安装OpenCV

       下载并解压OpenCV3.3.1的源码安装包后，执行如下命令进行安装，安装路径为`/home/yongqi/workspace/2_ProgramFiles/OpenCV3.3.1`。

       四、配置OpenCV环境

       配置OpenCV的lib路径，以完成环境设置。

       五、测试OpenCV版本

       完成配置后，系统显示的OpenCV版本应为3.3.1。

       六、学习OpenCV

       提供一份包含G资料的《人工智能自学视频》资料包，内容包括人工智能基础入门、AI框架实战、图像识别、OpenCV、机器学习等，以及国内外知名资源、AI论文等。

       资料在网盘中整理整齐，欢迎下载！分享给有需要的伙伴。如果需要使用OpenCV2.4.9版本，只需调整第四步的pkgconfig路径即可。

概述在Linux下编译安装OpenCV的步骤

       OpenCV是一个计算机视觉库，支持Windows、Linux、MacOS等操作系统。在Linux环境中安装OpenCV主要涉及源码编译。官网的下载链接为opencv.org/releases.htm...

       选择最新版本3.2.0，Linux用户需下载zip格式源码。安装所需的软件包包括GCC 4.4.x或更高版本，CMake 2.8.7或更高，Git，GTK+2.x或更高（包括headers），pkg-config，Python 2.6或更高版本及Numpy 1.5或更高版本的开发包，ffmpeg或libav的开发包：libavcodec-dev，libavformat-dev，libswscale-dev。可选包有libtbb2和libtbb-dev，libdc 2.x，libjpeg-dev，libpng-dev，libtiff-dev，libjasper-dev，libdc--dev，CUDA Toolkit 6.5或更高版本。这些包通过apt-get命令直接安装，打开终端，输入相关命令即可。安装完毕后，在解压后的opencv-XXX目录内建立build文件夹，编译的makefiles、project files、object files和output files存放于此。

       开始编译，只需三行命令：配置、build和安装。配置命令为：$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 。。参数CMAKE_BUILD_TYPE表示构建类型，有Release和Debug两种；CMAKE_INSTALL_PREFIX指定安装目录，一般为/usr/local。可选参数包括BUILD_DOCS和BUILD_EXAMPLES，前者构建文档，后者构建所有示例。若配置命令无法执行，去掉-D后面的空格。build命令为：make -j7，使用7个线程加速编译。安装命令为：sudo make install。

       至此，Linux环境下成功安装OpenCV。为了验证Python环境中的使用情况，可以尝试运行一段代码：读取并显示。代码如下：import cv2image = cv2.imread（“logo.png”， 1）cv2.imshow（“Hello， world！”， image）cv2.waitKey（0）cv2.destroyAllWindows（）若在运行时遇到错误，请检查路径是否改为绝对路径。成功运行后，将看到显示的。

opencv4.5.4安装(CPU和GPU两种版本)

       安装OpenCV 4.5.4，支持CPU和GPU版本，你需要遵循以下步骤：

       1. 首先，检查是否有cmake和make工具，然后安装必要的依赖，如sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev等。

       2. 如果遇到与nvidia相关的依赖库问题，如找不到libavcodec-dev，需要更换nvidia源。参考NVIDIA Developer Forums的说明，备份并替换原有的apt源列表。

       3. 访问opencv.org/releases/，下载opencv4.5.4和opencv_contrib4.5.4的源代码包。

       4. 解压下载的文件，将opencv_contrib放入opencv目录中，然后在build目录下运行cmake命令，指定相关选项，如WITH_FFMPEG、CUDA相关设置等。

       5. 若编译时遇到ffmpeg链接问题，根据博客《OpenCV结合CUVIDEC解码视频流》的建议，可能需要安装ffmpeg和相关开发环境库，并将头文件适当地重定向。对于OpenCV 4.5.1，可能需要编译ffmpeg源代码以匹配。

       6. 编译完成后，执行sudo make -j4，然后安装。将opencv4.pc文件复制到pkgconfig文件夹，并配置环境变量，包括LD_LIBRARY_PATH和PKG_CONFIG_PATH。

       7. 测试安装通过pkg-config opencv4 --modversion，如果返回版本信息，安装成功。在opencv的示例目录下，运行cmake .，make，然后运行opencv_example来验证。

       8. 最后，将OpenCV的bin、include、lib和share文件夹复制到你的项目第三方库目录中。

       在整个过程中，记得解决特定问题，如cuDNN版本确认和环境变量设置等。如果遇到找不到库文件的情况，可以使用ldd命令或搜索库文件并添加到环境变量中。