在 Linux 环境下编译安装 OpenCV 4.8.x 需要安装一系列依赖库。以下是详细的步骤说明，并附上每个依赖库的作用解释。

---

1. 环境准备

操作系统

• 推荐使用 Ubuntu 20.04/22.04 或其他基于 Debian 的 Linux 发行版。

编译器

• GCC 9 或更高版本（默认已安装）
• CMake 3.5.1 或更高版本（用于配置和生成构建文件）

Python（可选）

• Python 3.6 或更高版本
• NumPy（用于 Python 绑定）

---

2. 安装依赖库

以下是 OpenCV 4.8.x 编译所需的依赖库及其作用：

2.1 基本编译工具

sudo apt update
sudo apt install build-essential cmake git pkg-config

• build-essential：包含 GCC 编译器和基本的开发工具（如 make）。
• cmake：用于配置和生成 OpenCV 的构建文件。
• git：用于下载 OpenCV 源码。
• pkg-config：用于管理编译时的库路径和链接选项。

2.2 图像编解码库

sudo apt install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libopenjp2-7-dev

• libjpeg-dev：JPEG 图像格式支持。
• libpng-dev：PNG 图像格式支持。
• libtiff-dev：TIFF 图像格式支持。
• libopenjp2-7-dev：JPEG 2000 图像格式支持。

2.3 视频编解码库

sudo apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libavutil-dev

• libavcodec-dev：视频编解码支持（FFmpeg 的一部分）。
• libavformat-dev：视频容器格式支持（FFmpeg 的一部分）。
• libswscale-dev：视频缩放和颜色空间转换支持（FFmpeg 的一部分）。
• libavutil-dev：FFmpeg 的工具库，提供通用功能。

2.4 GUI 支持

sudo apt install libgtk-3-dev

• libgtk-3-dev：GTK 图形界面库，用于 OpenCV 的窗口显示和用户交互。

2.5 线性代数库

sudo apt install libopenblas-dev libatlas-base-dev liblapack-dev gfortran

• libopenblas-dev：高性能线性代数库，用于矩阵运算。
• libatlas-base-dev：优化的线性代数库。
• liblapack-dev：线性代数库，用于高级数学运算。
• gfortran：Fortran 编译器，用于编译某些数学库。

2.6 多线程支持

sudo apt install libtbb2 libtbb-dev

• libtbb-dev：Intel TBB（Threading Building Blocks）库，用于多线程并行计算。

2.7 GStreamer 支持

sudo apt install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

• libgstreamer1.0-dev：GStreamer 多媒体框架，用于视频流处理。
• libgstreamer-plugins-base1.0-dev：GStreamer 基础插件。

2.8 Python 绑定支持(可选)

sudo apt install python3-dev python3-numpy

• python3-dev：Python 3 开发头文件和库。
• python3-numpy：NumPy 库，用于 Python 绑定的矩阵运算。

---

3. 下载 OpenCV 源码

# 下载 OpenCV 和 OpenCV Contrib 源码
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git

# 切换到 4.8.x 版本
cd opencv
git checkout 4.8.x
cd ../opencv_contrib
git checkout 4.8.x

---

4. 配置 CMake

# 创建构建目录
cd ../opencv
mkdir build
cd build

# 配置 CMake
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
      -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \
      -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
      -D BUILD_opencv_python2=OFF \  # 禁用 Python 2 绑定
      -D BUILD_opencv_python3=OFF \  # 禁用 Python 3 绑定
      -D BUILD_opencv_python_bindings_generator=OFF \  # 禁用 Python 绑定生成器

可选配置

• 启用 CUDA 支持：

  -D WITH_CUDA=ON \
  -D CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda \
  -D CUDA_ARCH_BIN="7.5" \  # 根据 GPU 架构设置
  -D WITH_CUDNN=ON \
  

• 启用 OpenCL 支持：

  -D WITH_OPENCL=ON \
  

• 启用 VTK 支持：

  -D WITH_VTK=ON \
  -D VTK_DIR=/path/to/vtk/build \  # 指定 VTK 安装路径
  

• 启用 Python 支持：

  -D BUILD_opencv_python3=ON \
  -D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python3) \
  -D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
  -D PYTHON3_LIBRARY=$(python3 -c "import distutils.sysconfig as sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBDIR'))") \
  -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=$(python3 -c "import numpy; print(numpy.get_include())") 
  

---

5. 编译和安装

# 编译（根据 CPU 核心数调整 -j 参数）
make -j$(nproc)

# 安装
sudo make install

---

6. 验证安装

C++ 验证

#include <opencv2/core.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    std::cout << "OpenCV version: " << cv::getVersionString() << std::endl;
    return 0;
}

编译并运行：

g++ -o test_opencv test_opencv.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv4`
./test_opencv

Python 验证

import cv2
print("OpenCV version:", cv2.__version__)

---

7. 常见问题

1. 缺少依赖库：
   • 根据 CMake 输出的错误信息安装缺失的依赖库。
2. CUDA 支持问题：
   • 确保已安装 CUDA Toolkit 并正确配置环境变量。
3. Python 绑定问题：
   • 确保 Python 和 NumPy 已正确安装，并在 CMake 中正确配置路径。