ubuntu中Python3.5怎么配置OpenCV3.2

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1.OpenCV下載

首先創建一個空的文件夾，進入文件夾執行如下命令,如我創建的文件夾是opencv-python

cd opencv-python
git clone https://github.com/opencv/opencv.git

也可以直接進入網址OpenCV_Download下載

使用git下載后應有一個名字為opencv的文件夾，進入文件夾執行如下命令：

cd opencv
mkdir build
cd build

2.編譯opencv源碼

使用cmake編譯opencv源碼，在編譯前請確認所有的依賴項已經正確安裝，可執行如下命令：

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

如果項目已經安裝會自動略過，如果項目沒有安裝則會安裝。

在使用cmake編譯階段系統是64位還是32位在這個地方執行的命令是不同的

我的電腦比較渣，裝的是32位的系統，這里以32位系統的編譯命令為主，同樣介紹64位的編譯命令，理論上除了文件路徑其他應該一樣，但是沒有經過驗證，請慎重！！！

以上執行完畢后，32位執行如下命令進行編譯

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local PYTHON3_EXECUTABLE = /usr/bin/python3 PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python3.5 PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/i386-linux-gnu/python3.5m PYTHON_LIBRARY = /usr/bin/i386-linux-gnu-python3/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include/ ..

對于64位系統，cmake命令中的可選項即PYTHON_INCLUDE_DIR等在官方指導文件中可以通過下列提示具體查看

PYTHON2(3)_EXECUTABLE = <path to python>
PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python<version>
PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/x86_64-linux-gnu/python<version>
PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython<version>.so
PYTHON2(3)_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/lib/python<version>/dist-packages/numpy/core/include/

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local PYTHON3_EXECUTABLE = /usr/bin/python3 PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python3.5 PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/x86_64-linux-gnu/python3.5m PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu-python3/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include/ ..

64位或32位系統編譯opencv只在cmake命令有差別，cmake執行完之后分別執行如下命令

make
sudo make install

如果沒有出錯的話，至此使用python3開發opencv的開發環境就已經配置完成了。寫個小程序試一下：

示例代碼

import cv2
srcImage = cv2.imread('lena.jpg')
cv2.imshow('Python3', srcImage)
cv2.waitKey(0)

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