写在前面
- 若不关心 OpenCV 版本，可使用 apt 方式安装，本处不再赘述。
- 执行本篇每一个步骤前，推荐先执行 mkdir 新建文件夹后进入文件夹操作。
下载 OpenCV 源代码
OpenCV 源代码分为两部分，其中可选安装拓展算法 opencv_contrib。
OpenCV: https://github.com/opencv/opencv/releases
OpenCV_Contrib: https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
若直接使用 wget 下载可能会遇到下载速度过慢的问题，可以考虑在电脑上下载完成后使用 U 盘或 Samba 传输到树莓派。
下载完成后将两个文件解压到同一目录备用。此处以文章发布时 OpenCV 最新版本（4.5.2）为例。
$ cd ~ $ mkdir opencv_build && cd opencv_build $ wget https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.5.2.zip $ wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/tags/4.5.2.zip $ unzip opencv-4.5.2.zip $ unzip opencv_contrib-4.5.2.zip $ cd opencv-4.5.2
安装依赖
首先更新软件源并执行清理。
$ sudo apt update && sudo apt upgrade -y $ sudo apt-get dist-upgrade -y --autoremove
然后安装编译所需依赖。
$ sudo apt install -y \
build-essential \
cmake \
git \
pkg-config
$ sudo apt install -y \
gfortran \
libatlas-base-dev \
liblapacke-dev \
liblapack-dev \
libavcodec-dev \
libavformat-dev \
libswscale-dev \
libv4l-dev \
v4l-utils \
libxvidcore-dev \
libx264-dev \
libfontconfig1-dev \
libcairo2-dev \
libgdk-pixbuf2.0-dev \
libpango1.0-dev \
libgtk2.0-dev \
libgtk-3-dev \
libcanberra-gtk3* \
libhdf5-dev \
libhdf5-serial-dev \
libhdf5-103 \
libqtgui4 \
libqtwebkit4 \
libqt4-test \
python3-pyqt5 \
libgstreamer1.0-dev \
libgstreamer-plugins-base1.0-dev \
libjpeg-dev \
libtiff-dev \
libpng-dev \
libjasper-dev \
libtbb-dev \
libtbb2 \
python3-dev \
python3-pip \
python3-numpy
最后修复可能出错的安装。
$ sudo apt install -f
调整 swap 分区大小
在下一步的编译 OpenCV 中，由于树莓派的内存和 CPU 限制，cmake 可能会在编译至 100% 处时卡顿很久直到被系统杀死。解决的思路有两种，一种是利用 PC 机交叉编译（事实上 OpenCV 也推荐我们这样做，他们不推荐在任何嵌入式设备上进行编译），或是临时扩展 swap 分区大小。
当设备的物理内存用完时，操作系统将使用交换空间。尽管交换内存比物理内存慢很多，但在某些情况下它仍然很有用。首先打开 /etc/dphys-swapfile 修改交换文件配置。
$ sudo nano /etc/dphys-swapfile
在此文件中，找到 CONF_SWAPSIZE ，修改后面的数值为 2048 。
CONF_SWAPSIZE=2048
接着按下 CTRL+X ，输入 y 并回车，保存并退出。
最后重启交换文件服务。
$ sudo systemctl restart dphys-swapfile
开始编译 & 安装
首先回到第一步解压源码的目录，并进入 OpenCV 源码文件夹。创建并进入新文件夹后开始准备编译。新建 build 文件夹的目的是为了将源码和 cmake 产生的文件区分开来，以便编译错误后能很方便的删除缓存重新编译。
$ mkdir build && cd build
接着执行 cmake 。
- CMAKE_INSTALL_PREFIX 是最终OpenCV的安装位置
- OPENCV_ENABLE_NONFREE 指示是否开启Non-free的算法
- OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 指示扩展算法的源码文件夹
同时注意以下命令的输出，可以从中找到哪些模块没有配置成功。
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv4.5.2 \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/dimoj/opencv_build/opencv_contrib-4.5.2/modules \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D ENABLE_NEON=ON \
-D ENABLE_VFPV3=ON \
-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
-D CMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS=-latomic \
-D WITH_FFMPEG=ON \
-D WITH_TBB=ON \
-D BUILD_TBB=ON \
-D WITH_GSTREAMER=ON \
-D WITH_V4L=ON \
-D WITH_LIBV4L=ON \
-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
-D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=ON \
-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON ..
使用 make 开始编译源码，-j 后接的参数代表线程数，树莓派 3B+ 推荐 4 线程。
$ make -j4
待 make 执行完毕后，执行 sudo make install 开始安装。
$ sudo make install
至此，安装完成。
为 IDE 指定动态链接库路径
完成以上安装后，直接使用 cmake 编译源码能够成功运行，但在 IDE （例如 visual studio code ）中则会在运行时报错。
error while loading shared libraries: libopencv_core.so.2.4: cannot open shared object file: No such file or directory
这是因为编译器自己找不到安装后的 OpenCV 库的路径，所以需要告诉系统到指定的地方链接。sudo 编辑（或新建） /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf 。
$ sudo nano /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
加上动态链接库的位置（即上述 cmake 中参数 CMAKE_INSTALL_PREFIX 指定的路径中的 lib 文件夹）
/usr/local/opencv4.5.2/lib
接着按下 CTRL+X ，输入 y 并回车，保存并退出。
最后检查动态链接库是否生效。
$ sudo ldconfig -v
检查输出中是否有 OpenCV 路径。
