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Ubuntu20.04编译安装opencv3.2和opencv_contrib-3.2

2023-11-06

图像特征提取中需要用到SIFT等算法，因此不得不安装从源码编译安装opencv_contrib，网上有很多教程，但是在不同的环境下多少会出现一些错误，针对Ubuntu20.04、gcc-7环境下对opencv+opencv_contrib编译、安装、测试总结如下：

一、依赖环境安装

sudo apt-get installbuild-essential 
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

二、opencv3.2和opencv_contrib-3.2下载

网上有很多的版本，我下载编译的原始版本为
https://github.com/hanxuan123/opencv3.2/tree/master/all
我修改及编译好的文件下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_41721951/85095064

三、cmake

cmake -D CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS=-lcblas -D WITH_TBB=ON -D WITH_OPENMP=ON 
-D WITH_IPP=ON -D WITH_CUDA=OFF -D ENABLE_CXX11=1 -D BUILD_EXAMPLES=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv32 
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/zhoudk/rgbdslam_catkin_ws/opencv3.2/opencv-3.2.0/opencv_contrib-3.2.0/modules 
-D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF ..

注意：
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX为opencv最后的安装路径
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH为opencv_contrib-3.2中的modules文件路径

cmake中可能会出现如下错误，错误及解决办法总结如下

1、cmake时可能因为网络原因出现ippicv_linux_20151201.tgz、protobuf-cpp-3.1.0.tar.gz、boostdesc_lbgm.i、vgg_generated_80.i等文件下载失败，在搜索相关文件下载即可，下载后放到相应文件夹即可。

2、opencv cmake编译中出现fatal error:stdlib.h:没有那个文件或目录，如下
在这里插入图片描述
解决方案：cmake命令中添加-DENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = OFF

3、CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.
Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files:
CUDA_nppi_LIBRARY (ADVANCED)
如下所示：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
解决方案参考：
https://blog.csdn.net/zqjackking/article/details/80546197
https://blog.csdn.net/u014613745/article/details/78310916
原因解析：
cuda9不再支持2.0架构
解决方案如下：

（1）opencv3.2文件夹下找到FindCUDA.cmake文件

1）找到行

find_cuda_helper_libs(nppi)

改为

find_cuda_helper_libs(nppial)
find_cuda_helper_libs(nppicc)
find_cuda_helper_libs(nppicom)
find_cuda_helper_libs(nppidei)
find_cuda_helper_libs(nppif)
find_cuda_helper_libs(nppig)
find_cuda_helper_libs(nppim)
find_cuda_helper_libs(nppist)
find_cuda_helper_libs(nppisu)
find_cuda_helper_libs(nppitc)

2）找到行

set(CUDA_npp_LIBRARY "${CUDA_nppc_LIBRARY};${CUDA_nppi_LIBRARY};${CUDA_npps_LIBRARY}")

改为

set(CUDA_npp_LIBRARY "${CUDA_nppc_LIBRARY};${CUDA_nppial_LIBRARY};${CUDA_nppicc_LIBRARY};${CUDA_nppicom_LIBRARY};${CUDA_nppidei_LIBRARY};${CUDA_nppif_LIBRARY};${CUDA_nppig_LIBRARY};${CUDA_nppim_LIBRARY};${CUDA_nppist_LIBRARY};${CUDA_nppisu_LIBRARY};${CUDA_nppitc_LIBRARY};${CUDA_npps_LIBRARY}")

3）找到行

    unset(CUDA_nppi_LIBRARY CACHE)

改为

    unset(CUDA_nppial_LIBRARY CACHE)
    unset(CUDA_nppicc_LIBRARY CACHE)
    unset(CUDA_nppicom_LIBRARY CACHE)
    unset(CUDA_nppidei_LIBRARY CACHE)
    unset(CUDA_nppif_LIBRARY CACHE)
    unset(CUDA_nppig_LIBRARY CACHE)
    unset(CUDA_nppim_LIBRARY CACHE)
    unset(CUDA_nppist_LIBRARY CACHE)
    unset(CUDA_nppisu_LIBRARY CACHE)
    unset(CUDA_nppitc_LIBRARY CACHE)
（2）找到文件 OpenCVDetectCUDA.cmake，修改以下几行
     ...
      set(__cuda_arch_ptx "")
      if(CUDA_GENERATION STREQUAL "Fermi")
        set(__cuda_arch_bin "2.0")
      elseif(CUDA_GENERATION STREQUAL "Kepler")
        set(__cuda_arch_bin "3.0 3.5 3.7")
      ...

改为

     ...
      set(__cuda_arch_ptx "")
      if(CUDA_GENERATION STREQUAL "Kepler")
        set(__cuda_arch_bin "3.0 3.5 3.7")
      elseif(CUDA_GENERATION STREQUAL "Maxwell")
        set(__cuda_arch_bin "5.0 5.2")
      ...

（3）cuda9中有一个单独的halffloat(cuda_fp16.h)头文件,也应该被包括在opencv的目录里，将头文件cuda_fp16.h添加至 opencv\modules\cudev\include\opencv2\cudev\common.hpp，即在common.hpp中添加#include <cuda_fp16.h>，重新生成即可 。

四、make

使用命令sudo make -j8
1、如果使用make -i8，可能会出现如下错误
Built target libprotobuf
make: *** [Makefile:163：all] 错误 2
在这里插入图片描述
解决方法：使用sudo make -j8
2、错误：make[2]: *** [modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/build.make:56: modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/__/src2/cv2.cpp.o] Error 1
make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:21149: modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/all] Error 2
make: *** [Makefile:138: all] Error 2
解决方案参考：https://www.likecs.com/show-204892088.html

解决办法如下：在路径opencv3.2/modules/python/src2路径下找到cv2.cpp文件

在730修改为PyString_AsString(obj)前添加(char *)
修改为如下所示

bool pyopencv_to(PyObject* obj, String& value, const char* name)
{
    (void)name;
    if(!obj || obj == Py_None)
        return true;
    char* str = (char *)PyString_AsString(obj);    //char* str = (PyString_AsString(obj)
    if(!str)
        return false;
    value = String(str);
    return true;
}

3、出现AVFMT_RAWPICTURE, CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER报错
解决方法：根据报错文件，将相应位置

AVFMT_RAWPICTURE 修改为 AVFMT_NOFILE；
CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER 修改为 AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER；

五、sudo make install

opencv最后安装在/usr/local/opencv32 路径下，如图
在这里插入图片描述

六、opencv及SIFT特征图像检测

#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
  
 using namespace std;
 using namespace cv;
  
 int main(int argc, char** argv) {
     
     cv::Mat img = cv::imread("rgb.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
 
     cv::Mat out_img,des;
     vector<cv::KeyPoint> pts;
     
     Ptr<xfeatures2d::SIFT> sift=cv::xfeatures2d::SIFT::create();
     sift->detectAndCompute(img,cv::noArray(),pts,des);
     //检测到的特征为pts,同时计算描述子为des
     // sift->detect(img,pts);//只进行检测特征
 /*
     Ptr<xfeatures2d::SURF> surf=cv::xfeatures2d::SURF::create();
     surf->detectAndCompute(img,cv::noArray(),pts,des);
     // surf->detect(img,pts);
 */
     cv::drawKeypoints(img,pts,out_img);
     
     cv::imshow("Image", out_img);
     //cv::imwrite("sift.png",out_img);
     cv::waitKey(0);
 
     return 0;
 }

CMakeLists.txt,当系统安装多个opencv时，通过find_package()指定需要的特定opencv版本，避免链接到其他版本。

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)

set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")
# 添加c++ 11标准支持
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11 -O2")

# 寻找OpenCV库,指定路径
find_package(OpenCV REQUIRED 
			PATHS /usr/local/opencv32   #指定了PATHS查找路径
			NO_DEFAULT_PATH)            #NO_DEFAULT_PATH表示不启用默认路径，即剔除掉系统路径
# 添加头文件
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

add_executable(siftTest siftTest.cpp)
target_link_libraries(siftTest ${OpenCV_LIBS})

sift特征提取结果如下
在这里插入图片描述

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