opencv 源码编译

opencv自己编译

之前用树莓派做人脸识别，台式机用的64位ubuntu训练模型，树莓派用的32位raspi系统使用。
以下提供给大家参考：
️以下内容为快速安装的方式，无需自己编译哟！此方法很方便

一般化快速安装环境

1. 依赖安装

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install libhdf5-dev libhdf5-serial-dev
sudo apt-get install libqtgui4 libqtwebkit4 libqt4-test python3-pyqt5
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libjasper-dev

2. 翻墙下载此内容：点我下载
3. cd到下载的内容位置进行安装：

sudo pip3 install opencv_contrib_python-3.4.3.18-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

直接import就可以玩了

对于一般的小伙伴来说，以上安装opencv方案已经完美了
但对我来说，其结果是啪啪啪打脸，因为我使用的sklearn训练的模型在跨系统下根本不能兼容。报错如下：(此错误为python读取模型文件的错误，不是opencv的错哟！)

ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'ITYPE_t' but got 'long long'

我尝试过将model文件转换成可以序列的json，也总是失败，一怒之下，直接把树莓派刷成了专门适用于树莓派4b8g的ubuntu server 64bit系统
(现在时间为2020-10-27，ubuntu mate还没有4b版本的系统，官方测试版raspi64bit垃圾)
然而此ubuntu server系统为aarch64,没有这类opencv环境或者whl文件可以用，因此需要自己使用opencv源码进行编译！

自己编译opencv由此开始：

================下面开始真正的操作===========================
利用apt-get先把上面️中的依赖下一遍

1. 下载你想要的opencv源码和opencv-contrib源码(两个都得有！！)，如果git clone速度慢，可以直接去github或者官网去下，

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

2. 进入opencv目录进行如下操作：

cd opencv
mkdir build
cd build

3. 构建项目，注意参数的地址一定要对应你自己电脑(树莓派)上的python位置和环境，小编为了便于观看和理解，擅自给每条指令加了回车，所以使用的时候需要去掉回车，用空格切分：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release 
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 
-D OPENCV_EXTRA_MODULES=../../opencv_contrib/modules 
PYTHON3_EXECUTABLE = /usr/bin/python3
PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python3.5
PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/arm-linux-gnueabihf/python3.5m
PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libpython3.5m.so
PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /home/pi/.local/lib/python3.5/site-packages/numpy/core/include/
..

4. 开始编译，此过程超级漫长！我的小树莓派用了2个多小时吧！

make -j4
sudo make install

5. 刷新动态库

sudo ldconfig

以上顺利的话编译完成了，进入python3之后使用import cv2进行测试，如果报某moudle找不到，根据信息进行pip3 install进行下载即可。