参考：https://blog.csdn.net/youjian124/article/details/75195758
参考：https://www.cnblogs.com/xuelisheng/p/9988626.html
参考：https://www.zhihu.com/question/36609459/answer/89743845
参考：https://blog.csdn.net/weixin_48720671/article/details/109321213
opencv的依赖安装参考

一、安装opencv过程中学到的基础知识

1、gcc、cmake、make关系

（1）三者的关系

编译一个c/c++/java源文件，用gcc。
gcc一个一个编译很费劲，用make可以一键编译多个源文件。make按照makefile中的命令进行编译和链接。
写make所需要的makefile文件很费劲，用cmake可以一键生成makefile。cmake通过CMakeLists.txt生成makefile。
CMakeLists.txt需要人写。

（2）使用的顺序

第一步，写CMakeLists.txt。
第二步，用cmake生成makefile。
第三步，用make编译。

2、bashrc、profile之间的关系和区别

参考：https://blog.csdn.net/smile_from_2015/article/details/80058351
参考：https://blog.csdn.net/u011331731/article/details/88823533

（1）规则

profile代表的登录时操作；bashrc代表打开bash操作
\etc下代表对所用账户都适用，~下代表当前用户

（2）各个bashrc和profile

/etc/bash.bashrc 所有用户，打开bash时
~/.bashrc 当前用户，打开bash时
/etc/profile 所有用户，登录时
~/.profile 当前用户，登录时

（3）如何选择环境变量放在哪个文件

对于miniconda这种安装在用户目录下的，定义环境变量时，放在~/.bashrc中。
CUDA安装在/usr/local下，但因为可能随时切换不同的版本，最好放在~/.bashrc。
opencv一般都安装在/usr/local下，定义环境变量时，可以放在/etc/bash.bashrc，具体看需求。

二、安装opencv（cmake、make一个例子）

1、opencv依赖

对于ubuntu 18.04

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libswscale-dev
sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt update
sudo apt install libjasper1 libjasper-dev
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev libjasper-dev

2、下载opencv

git clone git://github.com/opencv/opencv
cd opencv

3、编译安装，cmake+make

mkdir build
cd build
sudo mkdir /usr/local/opencv
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv  -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON ..
# CMAKE_INSTALL_PREFIX=指定安装目录
# CMAKE_BUILD_TYPE=Debug或Release
# OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG： OpenCV4默认不生成.pc文件，cmake后再加一条-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON才会生成。
# 注意后边有两个点
sudo make -j4sudo make install

4、配置环境

# 在/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf中添加
/usr/local/opencv/lib
# 再sudo ldconfig

# 在/etc/bash.bashrc中添加
if [ $PKG_CONFIG_PATH ]; thenexport PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/opencv/lib/pkgconfig
elseexport PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv/lib/pkgconfig
fi
# 执行source /etc/bash.bashrc 或者 新建窗口

如果需要在python的conda环境中使用，参考以下网址配置
https://www.cnblogs.com/amiza/p/10337266.html

5、检验

如果在安装时，配置选项OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON，可以用以下方法测试，会输出版本号

pkg-config opencv --modversion

如果没有，需要手动写一个c++代码，再编译测试，参考，不需要修改其中的版本，lena下载地址

三、安装另一个版本的opencv

1、下载并且解压

2、在编译时修改CMAKE_INSTALL_PREFIX为另一个路径

mkdir build
cd build
sudo mkdir /usr/local/opencv3
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv3  -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON ..
# CMAKE_INSTALL_PREFIX=指定安装目录
# CMAKE_BUILD_TYPE=Debug或Release
# OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG： OpenCV4默认不生成.pc文件，cmake后再加一条-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON才会生成。
# 注意后边有两个点
sudo make -j4sudo make install

安装过程中遇到问题参考https://blog.csdn.net/qq_41323996/article/details/109469148

3、每次切换版本时重新配置环境即可

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
sudo ldconfig
sudo gedit /etc/bash.bashrc
source /etc/bash.bashrc

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