Ubuntu上一步到位安装OpenCV及解决libjasper-dev问题指南

本篇文档详细介绍了如何在Ubuntu系统上安装OpenCV库及其所需依赖的步骤。OpenCV是一个开源计算机视觉库，常用于图像和视频处理、机器学习和人工智能应用。安装过程涉及多个步骤，包括安装基础开发工具、特定的图像和视频处理库，以及优化库性能。 首先，你需要确保系统已安装基本的构建工具，如`build-essential`，通过命令`sudo apt-get install build-essential -y`来实现。接下来，为了支持图像处理，需要安装`cmake`、`git`、`libgtk2.0-dev`、`pkg-config`等，以及与JPEG、PNG、TIFF、OpenJPEG（libjasper-dev）和DC1394相机接口相关的开发包。如果遇到`libjasper-dev`缺失的问题，可以参考提供的链接解决方法，通常这可能涉及到更新或重新安装相关软件包。 对于视频处理能力，你需要安装`libavcodec-dev`、`libavformat-dev`、`libswscale-dev`、`libv4l-dev`和`libxvidcore-dev`、`libx264-dev`。同时，为了优化OpenCV的性能，`libatlas-base-dev`和Fortran编译器`gfortran`也是必要的。 如果你的环境中没有NVIDIA CUDA，你需要配置OpenCV的编译选项。首先，创建一个名为`release`的目录，然后进入该目录并运行`cmake`命令，设置编译类型为`RELEASE`，指定安装路径（例如 `/home/fanzong/anaconda2/envs/tensorflow`），启用Python示例（`DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON`），但关闭C语言示例（`DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF`），指明OpenCV贡献模块的路径，设置Python执行路径，启用TBB多线程库、V4L（视频输入输出）支持、Qt图形用户界面支持，以及是否启用GTK。 这篇指南为你提供了在Ubuntu系统上安装OpenCV的全面指导，确保了所需软件环境的搭建和优化，对从事计算机视觉或机器学习工作的开发者非常有用。在遵循这些步骤的同时，注意根据你的具体需求和环境调整编译选项，以获得最佳的OpenCV体验。