• 本文目录导读：
• 1、方法一：手动编译安装
• 2、方法二：使用系统包管理器

对于计算机视觉领域的开发者来说，OpenCV是一个非常重要的工具库。它提供了丰富的函数和算法，可以用于图像处理、计算机视觉、深度学习等多个领域。但是，在使用OpenCV时，我们需要先将其编译成可执行文件才能运行。本文将介绍在Linux环境下编译运行OpenCV程序的两种方法。

方法一：手动编译安装

首先，我们需要下载OpenCV源代码并解压缩到指定目录中：

“`

wget

tar -zxvf 4.5.4.tar.gz -C /home/user/

接着，安装依赖项：

sudo apt-get update

sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

然后创建一个build目录，并进入该目录：

cd /home/user/opencv-4.5.4/

mkdir build && cd build

使用cmake生成Makefile文件：

cmake ..

最后使用make命令进行编译和安装：

make -j8 # 使用8个线程加速编译过程

sudo make install # 需要root权限安装

编译完成后，我们可以使用以下命令测试OpenCV是否安装成功：

pkg-config –modversion opencv4 # 输出版本信息

方法二：使用系统包管理器

在一些Linux发行版中，OpenCV已经被打包为系统软件包。我们可以使用系统的包管理器来进行安装和升级。

以Ubuntu为例，执行以下命令进行安装：

sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv # 安装C++和Python接口的OpenCV

如果你需要使用其他语言接口（如Java、Matlab等），可以根据需要选择相应的软件包进行安装。

此外，我们也可以通过升级系统软件源来更新OpenCV版本：

sudo apt-get upgrade libopencv-dev python3-opencv # 更新OpenCV到最新版本

本文介绍了在Linux环境下编译运行OpenCV程序的两种方法。手动编译安装是比较灵活、自由的方式，适用于需要定制化配置或者调试开发过程中；而使用系统包管理器则更加简单、便捷，并且能够自动更新到最新版本。读者可根据实际需求选择合适的方式。

本文同步发布于个人博客：-env-compile-opencv