opencv 配置linux

### 如何在Linux操作系统上安装和配置OpenCV库

#### 准备工作
为了使Python能够使用OpenCV模块，必须先安装一系列必要的组件。这些组件通常包括构建工具、图像处理库和其他依赖项[^2]。

#### 安装依赖项
通过命令行可以方便地获取所需的软件包。对于大多数基于Debian的发行版来说，这可以通过`apt-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \
libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy \
libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev

#### 获取并解压源码
可以从官方GitHub仓库克隆最新版本的OpenCV源代码，也可以直接下载压缩包并将其放置于服务器中。之后需解压该文件以便后续操作[^3]。

#### 编译过程
进入解压后的目录建立一个新的子文件夹用于存放编译产物，并执行CMake指令指定生成器选项以及设置其他参数。完成后运行make来进行实际编译任务。

cd opencv-<version>
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)

#### 安装与路径配置
当编译成功后，利用`sudo make install`可将编译好的二进制文件复制至系统默认位置。此时还需确保动态链接库能被正确识别，可通过编辑/etc/ld.so.conf.d/下的配置文件实现这一点；另外一种方法是在~/.bashrc或对应的shell初始化脚本里加入相应的环境变量声明[^1]。

#### Python集成
为了让Python程序访问OpenCV功能，除了上述步骤外还需要额外做些事情。具体而言就是确认已经安装了对应版本的python-opencv轮子(pip package)，并且验证能否正常import cv2模块测试其可用性。

#### QT项目中的应用
如果打算在一个Qt Creator管理的应用程序内运用OpenCV API，则应在.pro工程描述文档追加特定的INCLUDEPATH和LIBS字段指向正确的头文件及静态/共享对象的位置信息[^4]。