从源码编译OpenCV：自定义编译的10个必备步骤

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摘要
关键字
1. OpenCV简介与编译基础

1.1 OpenCV概述
1.2 OpenCV的主要功能
1.3 编译OpenCV的原因

2. 环境准备与依赖库安装

2.1 选择合适的操作系统和编译工具

2.1.1 操作系统的版本选择
2.1.2 必备编译工具的安装

2.2 安装OpenCV编译依赖的第三方库

2.2.1 图像I/O库的安装
2.2.2 视频处理库的安装
2.2.3 其他数学和系统库的安装

2.3 配置环境变量

2.3.1 设置PATH环境变量
2.3.2 设置LD_LIBRARY_PATH环境变量

3. 获取OpenCV源码

3.1 下载OpenCV源码

3.1.1 选择合适的版本下载

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摘要
本文系统地介绍了OpenCV库的安装、编译和进阶应用。首先，我们从OpenCV简介与编译基础入手，详细说明了如何准备开发环境和安装必要的依赖库。接着，我们探讨了获取OpenCV源码的流程，包括版本选择、下载及源码检查。文章深入讲解了自定义编译选项，包括了解和配置CMake构建系统，以及优化编译过程以平衡内存使用和编译速度。随后，我们指导读者如何编译和安装OpenCV，测试并验证安装，以及如何将其集成到不同的集成开发环境(IDE)中。最后，本文阐述了OpenCV的进阶应用和调试，包括高级编译选项的应用、性能优化和探索OpenCV的扩展功能。通过本文的指导，读者将能够高效地设置和使用OpenCV，从而在计算机视觉项目中发挥其强大功能。
关键字
OpenCV；编译基础；依赖库；CMake；性能优化；集成开发环境；计算机视觉
参考资源链接：深度学习专用opencv4.10.0-cuda编译版本发布
1. OpenCV简介与编译基础
1.1 OpenCV概述
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。自从2000年由英特尔公司启动以来，OpenCV已经成为全球开发者群体中使用最广泛的视觉处理库之一。它提供了大量的计算机视觉和机器学习算法，方便我们对图像和视频数据进行分析和处理。
1.2 OpenCV的主要功能
OpenCV包含了许多常用的图像处理和计算机视觉算法，比如：

基本图像处理（滤波、边缘检测、形态学操作等）
高级功能（特征检测、物体识别、运动分析等）
机器学习（数据聚类、分类、回归分析等）

1.3 编译OpenCV的原因
编译OpenCV源码可以让开发者获取到最新版本的库文件，并可以针对特定的系统环境进行优化。此外，也可以自定义编译过程，只包含需要的模块和功能，从而减少不必要的依赖，节省系统资源。
本章从基础概念出发，介绍了OpenCV的背景和功能。接下来的章节将具体说明如何在不同操作系统中安装和编译OpenCV，以及如何进行高级应用和调试。在开始之前，确保你具备一定的编程基础和对计算机视觉或机器学习有初步了解。
2. 环境准备与依赖库安装
2.1 选择合适的操作系统和编译工具
2.1.1 操作系统的版本选择
在搭建OpenCV开发环境时，首先需要确定的是所选用的操作系统版本。OpenCV支持多种平台，包括但不限于Windows、Linux和macOS。对于初学者而言，Linux系统因其开源特性、丰富的软件资源以及简洁的命令行操作而广受欢迎。对于Windows用户，可以选择Visual Studio，它提供了较为完善的开发和调试环境。
在选择具体版本时，建议采用较新但相对稳定的系统版本。例如，在Linux上推荐使用基于Debian的发行版，如Ubuntu最新LTS版本；在Windows上，至少应使用Visual Studio 2015或更高版本，以确保对C++11及以上标准的支持。
2.1.2 必备编译工具的安装
安装编译工具链是准备工作中的关键步骤。在Linux环境下，您需要安装如下工具：

GCC（GNU Compiler Collection）或Clang：用于编译C/C++代码。
CMake：构建系统，用于配置OpenCV编译选项。
Git：用于获取OpenCV源码。

以Ubuntu为例，打开终端并执行以下命令以安装上述工具：
sudo apt updatesudo apt install build-essential cmake git登录后复制
对于Windows用户，安装Visual Studio时，确保在安装选项中勾选C++开发环境以及CMake工具集。
2.2 安装OpenCV编译依赖的第三方库
2.2.1 图像I/O库的安装
OpenCV在处理图像I/O时依赖于特定的库。例如，处理JPEG格式的图像需要libjpeg库，处理PNG格式需要libpng库，以及处理TIFF格式需要libtiff库等。在Linux系统中，可以使用包管理器安装这些依赖库：
sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev登录后复制
在Windows上，通常需要下载预编译的二进制文件或从源码编译相应的库。
2.2.2 视频处理库的安装
视频处理功能在OpenCV中占据重要地位。您需要安装如ffmpeg或x264这样的库来支持视频编解码功能。在Linux系统上，安装命令如下：
sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libavutil-dev登录后复制
2.2.3 其他数学和系统库的安装
OpenCV还依赖于一些基础的数学和系统库。例如，libjasper用于处理jasper格式的图像，eigen3用于矩阵运算等。在Linux上，安装这些库的命令如下：
sudo apt install libjasper-dev libeigen3-dev登录后复制
在Windows系统中，您可能需要根据OpenCV源码中的Readme文件提示，从相应官方网站下载并安装所需的库。
2.3 配置环境变量
2.3.1 设置PATH环境变量
PATH环境变量对于操作系统查找可执行文件至关重要。在编译OpenCV时，可能需要指定某些工具的路径。在Linux中，可以在.bashrc或.bash_profile文件中添加如下行：
export PATH=$PATH:/path/to/tools登录后复制
请将/path/to/tools替换为您实际的工具路径。
2.3.2 设置LD_LIBRARY_PATH环境变量
LD_LIBRARY_PATH环境变量用于指定动态链接库（.so文件）的搜索路径。对于链接OpenCV时可能出现的找不到库文件的情况，可以这样设置：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/opencv/lib登录后复制
确保替换/path/to/opencv/lib为OpenCV库文件的实际路径。
以上内容为第二章节的详细展开，按照要求逐层深入地介绍了在不同操作系统下环境的搭建，包括操作系统的选择、必备编译工具的安装、第三方库的安装以及环境变量的配置。下一章节将会详细讨论如何获取OpenCV源码，并对源码进行检查和准备编译环境。
3. 获取OpenCV源码
3.1 下载OpenCV源码
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。源码是理解库如何运作的基础，也是进行自定义编译的前提。获取OpenCV源码的途径主要有两种：官方下载页面和使用Git仓库。
3.1.1 选择合适的版本下载
OpenCV通常会定期发布新版本，每个版本都会对库功能进行更新，并可能修复之前版本中的bug。在下载之前，应根据自己的需求选择