在Ubuntu上安装OpenCV3.1.0的方法与步骤

资源摘要信息:"opencv3.1.0 linux版本" 知识点一：OpenCV概述 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，具有超过2500个优化算法，这些算法可以用于实时计算机视觉和图像处理。OpenCV的主要设计目标是为开发者提供一个简单易用的计算机视觉平台，能够支持多种编程语言，包括C++、Python等，并广泛应用于学术研究、产业应用、以及产品开发。 知识点二：OpenCV版本历史 OpenCV自2006年首次发布以来，经历了多个版本的迭代与更新，每个版本的更新都会包含新的功能改进、性能提升以及bug修复。版本3系列是在OpenCV 2.x系列之后的一个重要发展，引入了更多的模块和特性，例如增加了DNN模块用于深度学习，还提供了新的机器学习算法接口等。 知识点三：Ubuntu下安装OpenCV3.1.0 要在Ubuntu系统上安装OpenCV3.1.0，一般可以采用源码编译安装或者使用包管理器安装预编译的二进制包。以下是基于源码编译安装的一般步骤： 1. 系统依赖安装 首先需要安装OpenCV编译时依赖的系统库，通常包括但不限于以下命令： ``` sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev ``` 2. 下载OpenCV3.1.0源码 从OpenCV官方GitHub仓库或者官方网站下载OpenCV3.1.0的源码包。 3. 解压与编译 下载后解压源码包，然后在源码目录中创建一个名为`build`的目录，并进入该目录： ``` tar -xvf opencv-3.1.0.tar.gz cd opencv-3.1.0 mkdir build cd build ``` 在`build`目录中使用`cmake`配置编译环境，并指定安装路径： ``` cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. make -j$(nproc) sudo make install ``` 知识点四：OpenCV3.1.0新增功能 OpenCV3.1.0作为3.x系列的早期版本，引入了一些新的功能和改进： 1. DNN模块：提供了一些基础的神经网络框架支持，方便开发者进行深度学习相关的视觉处理任务。 2. 改进的机器学习接口：增加了更多的机器学习算法和接口的改进，提高了算法的易用性和运行效率。 3. 视频分析：在视频处理方面也有所增强，例如提供了视频文件分析的新方法和功能。 知识点五：OpenCV的标签使用 在编程开发中，标签（Tags）通常用于分类和检索信息。在OpenCV的标签使用方面，它可以帮助开发者快速找到特定版本的资源，也可以利用标签来寻找具有特定功能的代码示例或教程。在本资源中，标签"opencv3.1.0"就是用来标识特定版本的OpenCV安装包。 知识点六：压缩包子文件格式 "opencv3.1"很可能表示的是一个压缩文件的名称，这种文件格式通常用于将多个文件或文件夹压缩成一个较小的体积以便于存储和传输。在Linux环境下，常见的压缩文件格式包括tar.gz、tar.bz2、zip等，这些格式的文件通常使用如tar、gzip、bzip2、unzip等工具来压缩和解压。 知识点七：OpenCV在Ubuntu上的适用性 Ubuntu是基于Debian的Linux发行版，因其稳定性和易用性，广泛用于桌面、服务器和云计算环境。OpenCV由于其强大的功能和良好的跨平台支持，非常适合在Ubuntu系统上进行安装和开发。无论是在学术研究还是实际应用中，Ubuntu配合OpenCV都能够提供稳定高效的工作平台。