解决Ubuntu系统下OpenCV缺少ippicv库的方案

资源摘要信息:"ippicv.rar" 文件描述表明，该压缩包包含两个ippicv文件版本的压缩文件，分别是ippicv_2017u2_lnx_intel64_20170418.tgz和ippicv_linux_20151201.tgz。这些文件用于在使用Ubuntu系统和CUDA 9.1环境下安装OpenCV 3.2.0或OpenCV 3.3.0时解决缺少ippicv硬件加速库的问题。接下来，将详细介绍这些知识点。 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。OpenCV库广泛应用于计算机视觉领域，包括图像处理、物体识别、检测、跟踪和机器学习等方面。OpenCV自2000年首次发布以来，已成为业界广泛使用的重要工具。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一个并行计算平台和编程模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行通用计算。在安装OpenCV时，如果系统支持CUDA，并且安装了相应版本，那么可以通过CUDA来加速OpenCV中的某些功能，这主要是通过利用GPU的并行处理能力来实现的。 OpenCV 3.2和OpenCV 3.3是两个较为稳定的版本，这两个版本在其生命周期内广泛应用于教育、科研以及工业界。它们提供了大量经过优化的计算机视觉和图像处理函数。 然而，要在支持CUDA的系统上利用OpenCV的CUDA模块，就需要安装相应的硬件加速库，即ippicv（Intel Performance Primitives for Computer Vision）。ippicv是Intel推出的性能增强的计算机视觉函数库，它包含了大量基于Intel处理器优化过的图像处理函数，这些函数在处理图像时具有很高的效率。 在安装OpenCV时，如果系统检测到缺少ippicv库，将会导致某些依赖于该库的功能无法使用。因此，在编译安装OpenCV时，通常需要手动指定ippicv库的位置。文件描述中的两个ippicv压缩包正是为了解决安装OpenCV时可能出现的依赖问题。 其中，ippicv_2017u2_lnx_intel64_20170418.tgz是2017年4月发布的ippicv版本，适合64位Intel架构的Linux系统；ippicv_linux_20151201.tgz则是2015年12月发布的版本，适用于较早期的Linux系统。开发者需要根据自己的系统架构和需要安装的OpenCV版本选择合适的ippicv版本。 在安装过程中，开发者需要解压相应的ippicv压缩包，并将解压后的文件放置到OpenCV编译目录下的正确位置。通常，这些ippicv文件会被放置在一个特定的目录下，如OpenCV源码目录下的"3rdparty/ippicv"。之后，在编译OpenCV时需要指定ippicv的路径，确保在编译过程中可以正确链接到这些库文件。 最后，对于在Ubuntu系统和CUDA 9.1环境下安装OpenCV的开发者来说，这些ippicv文件是重要的安装依赖，它们使得开发者能够充分利用系统硬件的计算能力，提高图像处理和计算机视觉相关任务的运行效率。