Linux环境下编译OpenCV并进行二次开发

"在Linux环境下编译OpenCV是一个涉及多个步骤的过程，主要是为了生成OpenCV动态库，以便于后续的二次开发。这个过程包括了下载必要的工具、配置编译选项以及安装生成的库文件。下面将详细介绍如何在Linux下编译OpenCV库，并调用其库函数进行开发。 首先，你需要下载两个关键的文件：cmake-2.8.10.2.tar.gz 和 OpenCV-2.4.0.tar.bz2。这两个文件分别是构建工具CMake和OpenCV库的源代码。解压这两个文件到你的工作目录： ``` tar -zxvf cmake-2.8.10.2.tar.gz bzip2 -dk OpenCV-2.4.0.tar.bz2 ``` 接下来，进入cmake目录并按照以下步骤安装CMake： ``` cd cmake-2.8.10.2 ./bootstrap make make install ``` 完成CMake的安装后，解压OpenCV的源代码： ``` tar -jxvf OpenCV-2.4.0.tar.bz2 ``` 现在，你可以开始编译OpenCV库。创建一个名为`release`的目录，并进入其中： ``` mkdir release cd release ``` 在这个目录中，运行CMake来配置编译选项。这里我们设置`CMAKE_BUILD_TYPE`为`RELEASE`，`CMAKE_INSTALL_PREFIX`为`/usr/local`以将库安装到系统路径，同时开启Python支持（`BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON`）： ``` cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -DBUILD_PYTHON_SUPPORT=ON \ .. ``` 配置完成后，执行`make`命令编译OpenCV： ``` make ``` 编译可能需要一段时间，根据你的硬件性能而定。编译完成后，使用`make install`命令将编译好的库安装到系统： ``` sudo make install ``` 至此，OpenCV库已经成功编译并安装到系统中。你可以通过链接到这些库来开发你的项目。例如，在C++项目中，你可能需要添加`-lopencv_core -lopencv_highgui`等链接选项。如果你启用了Python支持，你可以在Python程序中导入`cv2`模块进行OpenCV相关的操作。 在实际开发中，你可能还需要考虑其他配置选项，比如是否编译额外的模块，是否支持特定的硬件加速等。确保根据你的需求调整CMake配置。此外，随着OpenCV版本的更新，编译流程可能会有所变化，因此建议查阅最新的官方文档或社区指南以获取最准确的信息。"