引言

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它为开发人员提供了大量的计算机视觉和机器学习算法。在Ubuntu 18操作系统上，我们可以通过源码编译的方式安装和优化OpenCV，以满足不同项目的需求。本文将详细介绍如何在Ubuntu 18上源码安装和优化OpenCV。

安装环境准备

在开始安装之前，我们需要准备以下环境：

  • Ubuntu 18.04 LTS
  • CMake
  • Python 3.x（如果需要Python支持）
  • GCC编译器

以下是安装这些依赖的命令：

sudo apt update
sudo apt install cmake python3 python3-dev python3-pip
sudo apt install build-essential libopencv-dev

源码下载

从OpenCV官方网站下载源码包：

wget https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.5.zip
unzip 4.5.5.zip
cd opencv-4.5.5

编译和安装

在源码目录下，创建一个构建目录，然后使用CMake配置项目：

mkdir build
cd build
cmake ..

配置完成后，使用以下命令编译和安装OpenCV：

make -j4
sudo make install

-j4 参数表示使用4个并行线程进行编译，根据你的CPU核心数，可以适当调整。

配置环境变量

为了方便使用OpenCV，我们需要将其库文件路径添加到环境变量中：

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

在文件中添加以下内容：

/lib
/lib/x86_64-linux-gnu
/usr/lib
/usr/lib/x86_64-linux-gnu

然后执行以下命令更新环境变量：

sudo ldconfig

使用OpenCV

现在，我们已经成功安装了OpenCV，可以开始编写代码了。以下是一个简单的示例，展示如何使用Python和OpenCV读取图像：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('Example', image)

# 等待按键后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

保存这段代码为 opencv_example.py，然后运行：

python opencv_example.py

如果一切正常，你应该能看到一个包含图像的窗口。

优化OpenCV

为了提高OpenCV的性能，我们可以进行以下优化：

1. 多线程

OpenCV支持多线程，可以在CMake配置时启用：

cmake -DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -DOPENCV_BUILD_TBB=ON ..

2. 使用更快的算法

OpenCV提供了许多算法，其中一些比其他算法更快。在编写代码时，选择合适的算法可以提高性能。

3. 避免不必要的内存分配

在处理图像时，尽量避免不必要的内存分配，因为内存分配和释放是一个耗时操作。

4. 使用缓存

OpenCV提供了缓存功能，可以缓存某些计算结果，以减少重复计算。

总结

本文介绍了如何在Ubuntu 18上源码安装和优化OpenCV。通过以上步骤，你可以轻松地将OpenCV集成到你的项目中，并享受它提供的强大功能。