🔧 Как собрать OpenCV для Python в Ubuntu: пошаговое руководство

Как собрать OpenCV для Python в Ubuntu

Для сборки OpenCV для Python в Ubuntu, вам потребуется выполнить несколько шагов:

1. Установка необходимых зависимостей

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config
sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

2. Загрузка исходного кода OpenCV

cd ~
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/master.zip
unzip opencv.zip

3. Загрузка исходного кода OpenCV_contrib (необязательно)

cd ~
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/master.zip
unzip opencv_contrib.zip

4. Установка и настройка Python

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-dev python3-pip
sudo pip3 install numpy

5. Сборка и установка OpenCV

cd ~/opencv-master
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-master/modules \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
make -j$(nproc)
sudo make install
sudo ldconfig

После завершения всех шагов, вы должны иметь установленные OpenCV для Python в Ubuntu.

Как собрать OpenCV для Python в Ubuntu

Добро пожаловать в эту подробную инструкцию по тому, как собрать OpenCV для Python в операционной системе Ubuntu. OpenCV - это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, которая предоставляет широкий спектр функций для обработки изображений и видео.

Шаг 1: Установка зависимостей

Перед началом процесса сборки OpenCV нам необходимо установить несколько зависимостей. Откройте терминал и выполните следующую команду:

sudo apt-get update

После обновления списка пакетов выполните следующую команду для установки необходимых зависимостей:

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

Также установите пакеты, необходимые для работы с изображениями:

sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev

И, наконец, установите пакеты, необходимые для работы с видео:

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

Шаг 2: Скачивание исходного кода OpenCV

Теперь, когда все зависимости установлены, мы можем перейти к скачиванию исходного кода OpenCV. Создайте новую директорию, где будет храниться исходный код OpenCV, и перейдите в нее с помощью команды:

mkdir opencv

Затем перейдите в созданную директорию с помощью команды:

cd opencv

Теперь мы готовы загрузить исходный код OpenCV. Выполните следующую команду:

git clone https://github.com/opencv/opencv.git

После завершения загрузки перейдите в директорию OpenCV с помощью команды:

cd opencv

Шаг 3: Сборка OpenCV

Теперь мы можем приступить к сборке OpenCV. Создайте новую директорию для сборки с помощью команды:

mkdir build

Затем перейдите в созданную директорию с помощью команды:

cd build

Теперь мы можем начать процесс сборки. Выполните следующую команду:

cmake ../

После завершения процесса конфигурации выполните следующую команду для компиляции и сборки:

make

Этот процесс может занять некоторое время в зависимости от мощности вашей системы. После завершения сборки выполните следующую команду для установки OpenCV:

sudo make install

Шаг 4: Проверка установки

Теперь, когда мы успешно установили OpenCV, давайте проверим его работу. Создайте новый Python-скрипт и введите следующий код:

import cv2

# Загрузка изображения
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

# Показ изображения
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Замените `'path_to_image.jpg'` на путь к изображению на вашей системе. Запустите скрипт и вы должны увидеть открытое изображение в окне.

В заключение

Поздравляю! Теперь вы знаете, как собрать OpenCV для Python в операционной системе Ubuntu. Вы можете использовать эту мощную библиотеку для обработки изображений и видео в своих проектах.

Удачи в освоении компьютерного зрения с помощью OpenCV!