ubuntu20.04下安装，运行关于opencv的Python程序相关库

最初对ubuntu20.04以及opencv和python运行环境一窍不通，折磨了好几天，虚拟机重建了好几次，各个帖子的方法都跑遍了。最后终于装上，记录一下，免得搞忘。

先总结下之前的问题：推测之前的问题都在于我先入为主安装了vscode上的Python，但其实ubuntu20.04他是自带了Python3.8.10的，最后导致在程序运行中，可能是出现了python定位错误，运行环境不一致等情况，导致后面安装的诸如dlib库，scipy库等找不到对应运行环境和执行路径，从而导致编译程序不能正确调用对应库。

重新安装ubuntu20.04后，或者选择完全卸载vscode及其已经安装的组件内容。根据个人习惯选择语言。可以先进入ubuntu20.04自带的“语言支持”软件，先下载安装简体中文语言，并全机应用。

Ubuntu上的下载源默认为外国源，因此在国内下载的话速度会很慢。为了后续下载安装过程加快，我们需要更换为国内源。

Ubuntu20.04上可以通过“软件和更新”图标。选择“下载自”，并点击“选择最佳服务器”，会自动根据所在位置选择最快的服务器并配置下载源，可以大大提高下载速度和准确度。这里我选用的是腾讯源。

接下来就可以进行完成人脸重要组件的下载安装阶段了。

安装opencv

这里是参考了csdn上《ubuntu18.04安装opencv4.5.4》这篇文章。

首先确保有cmake和make编译工具，可用以下命令安装。

sudo apt-get installcmake
sudo apt-getinstall  make

一路按Y同意即可，若不确定是否安装过这两个编译工具，可以采用以下命令查看版本号，这类命令在ubuntu系统中是大同小异的。

sudo make --version
sudo cmake --version

至于为什么要安装make工具？make是一个自动化编译工具，但是它本身并没有编译和链接的功能，而是用类似于批处理的方式—通过调用makefile文件中用户指定的命令来进行编译和链接的。对于一个工程文件而言，我们使用make指令就能完全的编译整个工程的源文件，相比于使用gcc来编译，效率就大大提高了。但是需要编写一个规则文件，Make工具依据它来批量处理编译，这个文件就是Makefile文件。但是Makefile文件编写过程也很麻烦，于是需要用到cmake这一跨平台编译工具，辅助完成编写。当然，ubuntu系统发展至今逐渐完善，这些相关编译工具也是不断进行功能升级，更加方便快捷和自动化。

安装opencv依赖环境

sudo apt-get installbuild-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-devlibswscale-dev libtiff5-dev
sudo apt-get installlibcanberra-gtk-module
sudo apt-get installpkg-config
sudo apt-get installlibopencv-dev#很关键，否则程序总会报错，找不到include的头文件

这个过程也是由系统自动从下载源中抓取，下载，安装。一路按Y同意即可。

如果出现不能定位安装包一类的问题。可以从更换下载源，检查安装包名称是否发生变化等方面着手。当然也可以将报错信息复制出来，并搜索解决方案。

准备opencv4.5.4的安装包。

可以去官网下载，https://opencv.org/releases/，也可以选择我这个百度云链接。链接：

下载完成后，解压并复制到根目录。如果是从windows平台上下载的，也可以直接将压缩包从windows，通过拖动的方式，拖进虚拟机（vmware workstation已安装了vm-tools）根目录中。右键点击提取到即可。

编译并安装

解压完成后，进入opencv-4.5.4文件夹，在该目录下新建一个build文件夹（我已建好）。

新建完成后，进入build文件夹，打开终端执行cmake命令（这里就要用到cmake工具，不过也仅此而已，不需要你手动编写了）：已经选定了安装位置，

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

等待编译完成后执行命令

sudo make -j4      #-j4只是为了多线程编译，提高编译速度。耐心等待
sudo make install    #安装

环境配置

将opencv4.pc文件复制到pkgconfig文件夹里

sudo cp/usr/local/lib/pkgconfig/opencv4.pc /usr/lib/pkgconfig/

配置环境变量

sudo gedit/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf   #1.打开后可能是空文件，在文件内容最后添加/usr/local/lib
sudo ldconfig                                               #2.更新系统库
sudo gedit/etc/bash.bashrc     #3.配置bash，在末尾添加  PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig     source ~/.bashrc                           #4.更新bash文件
sudo updatedb

如果updatedb命令找不到，说明缺少mlocate包，执行

sudo apt-get install mlocate  #继续安装即可

如果当前用户权限不够，请先进入root

安装测试

pkg-config opencv4--modversion

响应出版本号即为成功

也可以进如opencv文件夹中的官方示例（samples）,我的路径为/opencv-4.5.4/samples/cpp/example_camke

可直接运行一下命令

cmake .
make
./opencv_example

如果打开是以下界面，但是是黑屏，恭喜你，至少opencv是安装成功了。

但笔记本自带摄像头未打开，可以考虑检查这几个方面

1.虚拟机→可移动设备→要开启自带摄像头

2.windows下：运行→services→vmware usb 使其要处于启动状态

3.要注意usb兼容性，虚拟机→设置→usb控制器，usb2.0不行试usb3.0

4.终端错误是can’t open cameraby index，要考虑在命令行前加上sudo，提高权限

解决这些问题应该就可以了。

也可在/cpp文件夹中，选择你想编译运行的示例

g++ A.cpp -o B`pkg-config –cflags –libs opencv4`#输出执行文件B可完成文件编译，再使用 
./B # 即可完成执行，此处A和B均是你选择的文件

参考《ubuntu18.04安装opencv》

https://blog.csdn.net/Murray__/article/details/121729438?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=Ubuntu18.04%E5%AE%89%E8%A3%85Opencv4.5&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-1-121729438.142^v74^wechat_v2,201^v4^add_ask,239^v2^insert_chatgpt&spm=1018.2226.3001.4187

从pip3，setuptools，cmake编译工具等工具库重新安装，

安装pip3，python中所需要的各种工具库，工具包可以用pip工具统一管理。如果安装的python3版本，则建议使用pip3工具，对python3更加适配，避免不必要的麻烦。

命令为

sudoapt install python3-pip
sudopip3 –version    #  检查pip3安装版本

正好适合ubuntu20.04自带的python3.8版本，尤其要注意这些工具包之间的版本适配。否则可能出现明明装上了工具包，却还是不断报错缺少工具包。

安装dlib库

pip3 install dlib

成功安装dlib-19.24.0

继续安装numpy，

如上，pip3工具的下载源也是国外的，所以在国内下载就会很慢。我们先给pip3统一换个国内源，自动写入以下文件

pip configset global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

同样用pip3安装指令，下载速度快了很多，最终安装版本是numpy-1.24.2，

pip3安装scipy，注意版本适应

sudopip3 install scipy

Ps：

也可以通过whl文件进行安装（具体方式站内大佬都有很多讲述），whl文件其实就是包编译好的文件格式，细心的同学也许已经发现了在使用pip安装scipy库的时候就是下载的whl文件来进行安装的，那为啥还需要单独使用whl文件来安装包呢？

单独下载whl文件来进行安装，是因为有时候使用pip安装包的时候，下载并不是whl文件而是源码，下载完源码之后需要在本地进行编译成whl文件然后再进行安装，但是有时候因为本地的环境问题会导致编译出错，有的错误解决起来会比较麻烦，这时候采用whl文件来进行安装能够避免这类问题的发生。另外采用whl文件独立安装，还可以选择scipy的对应版本，解决版本冲突带来的各种问题。

另外，pip3安装scipy时，似乎会一并安装合适版本的numpy。如果这两个工具包之间版本不合适，似乎会影响最终的安装结果。

最后python下运行opencv，需要相关的cv2模组。

cv2模组在pip3中名为opencv-python 因此