Ubuntu22.04 Opencv4.5.1 CPU和GPU编译攻略,Opencv CPU和GPU编译保姆教程 亲自测试。

1、安装opencv依赖

安装时最好更换一下源。

sudo apt-get -y update

sudo apt-get -y install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

sudo apt-get -y install libgtk-3-dev gfortran openexr libatlas-base-dev python3-dev python3-numpy

sudo apt-get -y install libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev

sudo apt-get -y install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev libx264-dev

sudo apt-get -y install zlib1g-dev libwebp-dev libtiff5-dev libopenexr-dev libgdal-dev libv4l-dev libxine2-dev

sudo apt-key adv --recv-keys --keyserver keyserver.ubuntu.com 40976EAF437D05B5

sudo apt-key adv --recv-keys --keyserver keyserver.ubuntu.com 3B4FE6ACC0B21F32

sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"

sudo apt-get -y update

sudo apt-get -y install libjasper1 libjasper-dev libdc1394-dev

sudo apt-get -y install aptitude

sudo aptitude -y install libgtk-3-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev libgphoto2-dev

****切记先不要安装Anaconda,如果安装了,需要先把它的路径环境路径先注释掉!!!****

2、编译opencv库

2.1 CPU 库流程

准备opencv4.5.1代码

cd opencv4.5.1

mkdir build

cd build

//CPU 库编译

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -DWITH_FFMPEG=OFF -DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/soft/opencv451_cpu -DBUILD_opencv_world=ON -DBUILD_DOCS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_TESTS=OFF -DWITH_GSTREAMER=ON -DBUILD_TIFF=ON -DBUILD_TBB=ON -DWITH_EIGEN=ON -DWITH_OPENGL=ON -DBUILD_opencv_python_tests=OFF -DBUILD_opencv_python_bindings_generator=OFF ..

2.2 //GPU 库流程

2.2.1、下载cuda版本:cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

2.2.2、下载cudnn版本:cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz

**安装cuda和cudnn,参考:https://blog.csdn.net/weixin_49777848/article/details/131684172\*\*

2.2.3、添加Cuda路径

gedit ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin{PATH:+:{PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64{LD_LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}}

source ~/.bashrc

2.2.4、添加cudnn路径

sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include

sudo cp cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

2.2.5//GPU库编译

mkdir build

cd build

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -DWITH_FFMPEG=OFF -DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/soft/opencv451_cuda -DBUILD_opencv_world=ON -DBUILD_DOCS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_TESTS=OFF -DWITH_GSTREAMER=ON -DBUILD_TIFF=ON -DWITH_EIGEN=ON -DWITH_OPENGL=ON -DENABLE_FAST_MATH=ON -DWITH_CUDA=ON -DCUDA_FAST_MATH=ON -DCUDA_ARCH_BIN=7.5 -DWITH_CUBLAS=ON -DWITH_CUDNN=ON -DWITH_V4L=ON -DOPENCV_DNN_CUDA=ON -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib4.5.1/modules -DBUILD_opencv_python_tests=OFF -DBUILD_opencv_python_bindings_generator=OFF ..

make -j24

make install

2.3 可能错误:

错误一:

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8 is not a symbolic link

解决:

cd /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/

sudo ln -sf libcudnn_ops_infer.so.8.6.0 libcudnn_ops_infer.so.8.6

sudo ln -sf libcudnn_ops_infer.so.8.6 libcudnn_ops_infer.so.8

其他的一样的操作

3、例子调用(自己测试用,不方便公开)

3.1 把编译好的opencv lib和include库,在/soft/opencv451_cpu/ 和 /soft/opencv451_cuda/目录下,需要拷贝到测试用例对应的lib和include

如果用例在/home/VideoDiagnose下:

sudo cp -r /soft/opencv451_cpu/include/opencv4/opencv2 /home/VideoDiagnose/include

sudo cp /soft/opencv451_cpu/lib/libopencv_world* /home/VideoDiagnose/lib

cd /home/VideoDiagnose

sudo chmod -R 777 *

3.2 添加lib运行环境

sudo -i 先进入root模式

gedit /etc/ld.so.conf.d/VDXN.conf

添加,需要根据自己的实际路径添加:

/home/VideoDiagnose/lib

使其生效:

ldconfig

3.3 进入AlgTest目录下:

make

把生成的algTest拷贝到lib下,进入lib测试目录下,执行:

./algTest ./testData/9_对比度异常/

3.4 缺失的库在export_lib下

  1. opencv4.5.1代码下载地址:

链接: https://pan.baidu.com/s/1jZ-e3r__eZMXShy2XdLucA 提取码: 5zin

相关推荐
小ᶻᶻᶻ19 分钟前
如何有效管理技术债务:IT项目中的长期隐患
人工智能
Colddd_d37 分钟前
动手学深度学习(五)循环神经网络RNN
人工智能·rnn·深度学习
sp_fyf_202444 分钟前
人工智能-大语言模型-微调技术-LoRA及背后原理简介
人工智能·语言模型·自然语言处理
xuehaishijue1 小时前
射击靶标检测系统源码分享
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
Kenneth風车1 小时前
【机器学习(九)】分类和回归任务-多层感知机 (MLP) -Sentosa_DSML社区版
人工智能·算法·低代码·机器学习·分类·数据分析·回归
知来者逆1 小时前
ChemChat——大语言模型与化学的未来,以及整合外部工具和聊天机器人的潜力
人工智能·gpt·语言模型·自然语言处理·机器人·llm·大语言模型
AI领航者1 小时前
大型语言模型的结构性幻觉:不可避免的局限性
人工智能·语言模型·自然语言处理·llm·大语言模型·ai大模型·大模型幻觉
fydw_7151 小时前
PyTorch 池化层详解
人工智能·深度学习
奥利给少年1 小时前
深度学习——管理模型的参数
人工智能·深度学习
小羊在奋斗2 小时前
【C++】探秘二叉搜索树
c++·人工智能·神经网络·机器学习