树莓派安装OpenCV-4.1.0及Contrib_pencv(4.1.0) /home/share/opencv-4.1.0/modules/high

这里参考了前辈安装OpenCV 3的一些过程和方法：
在Raspberry Pi上安装OpenCV 3 + Python

安装前的系统环境准备

树莓派操作系统参数:
根用户: root@raspberrypi
系统版本: Raspbian 9.9 stretch
Linux内核版本: armv7l Linux 4.14.98-v7+

以上的版本都是发稿前，树莓派官方最新的系统。
建议您在安装前纯净安装 Raspbian 9.9 stretch，而不是从老版本升级而来，可能会有一些问题。

起步（拓展文件系统）

对于新安装的系统我们的第一步就是拓展文件系统，扩展您的文件系统以包含micro-SD卡上的所有可用空间：

// 打开树莓派配置
sudo raspi-config
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然后选择“高级选项”菜单项：

然后选择“扩展文件系统”：

选择A1 拓展系统文件选项后，我们需要对树莓派进行重启：

// 重启
sudo reboot
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重新启动后，您的文件系统应该已扩展为包含micro-SD卡上的所有可用空间。您可以验证该盘已被执行扩展 df -h 和检查的输出：

$ df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/root        30G  4.2G   24G  15% /
devtmpfs        434M     0  434M   0% /dev
tmpfs           438M     0  438M   0% /dev/shm
tmpfs           438M   12M  427M   3% /run
tmpfs           5.0M  4.0K  5.0M   1% /run/lock
tmpfs           438M     0  438M   0% /sys/fs/cgroup
/dev/mmcblk0p1   42M   21M   21M  51% /boot
tmpfs            88M     0   88M   0% /run/user/1000
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我这里使用的是32G的存储卡。小容量可以考虑卸载一些没有用的软件。

安装依赖项

从这里开始就正式的进入了安装OpenCV 4的进程，我们相对已有的软件包更新。

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
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然后我们需要安装一些开发人员工具，包括CMake，它可以帮助我们配置OpenCV构建过程：

sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
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接下来，我们需要安装一些图像I / O包，允许我们从磁盘加载各种图像文件格式。此类文件格式的示例包括JPEG，PNG，TIFF等：

sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
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正如我们需要图像I / O包一样，我们也需要视频I / O包。这些库允许我们从磁盘读取各种视频文件格式，以及直接使用视频流：

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
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OpenCV库附带一个名为highgui的子模块 ，用于向屏幕显示图像并构建基本GUI。为了编译 highgui模块，我们需要安装GTK开发库：

sudo apt-get install libgtk2.0-dev libgtk-3-dev
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OpenCV中的许多操作（即矩阵操作）可以通过安装一些额外的依赖项进一步优化：

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
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这些优化库对于资源受限设备（如Raspberry Pi）尤为重要。
最后，让我们安装Python 2.7和Python 3头文件，这样我们就可以使用Python绑定编译OpenCV：

sudo apt-get install python2.7-dev python3-dev
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如果您正在使用全新安装的操作系统，那么这些版本的Python可能已经是最新版本。

下载OpenCV源代码

现在我们已经安装了依赖项，让我们从官方的OpenCV存储库中获取OpenCV 的 4.1.0存档。
今后可以通过修改版本号，获取最新的源码。

$ cd ~
$ wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.zip
$ unzip opencv.zip
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我们需要完整安装 OpenCV 3（例如，可以访问SIFT和SURF等功能），因此我们还需要获取opencv_contrib存储库：

$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.0.zip
$ unzip opencv_contrib.zip
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如果你觉得太慢，那就直接去以上的网址直接下载后放到**~**目录下。

百度云盘：链接：https://pan.baidu.com/s/12DZbzZwkffzGv8qyQ21Mpw
提取码：4qpk

**注意：**确保 opencv和 opencv_contrib版本相同（在本例中为 4.1.0）。如果版本号不匹配，那么您可能会遇到编译时或运行时错误。

基于Python 3环境的安装

Python 2的环境太古老，我就不在给出安装的细节，总的来说，大同小异，我更建议大家过渡到Python 3上来。
在我们开始在Raspberry Pi 3上编译OpenCV之前，我们首先需要安装 pip，一个Python包管理器：

$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
$ sudo python get-pip.py
$ sudo python3 get-pip.py
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发出这些命令时，您可能会收到一条消息，指出pip已经是最新的，但最好不要跳过此步骤。

接下来，我会介绍一下virtualenv和virtualenvwrapper，这是一个虚拟环境和管理的软件，它可以创建一个与外界完全隔离的环境，有助于软件环境，版本的隔离，在实际的开发中尤为关键。

Python社区中的标准做法是使用某种虚拟环境，因此我强烈建议您执行相同的操作：

$ sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
$ sudo rm -rf ~/.cache/pip
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既然已经安装了 virtualenv和 virtualenvwrapper，我们需要更新 〜/.profile 。配置文件包含文件底部的以下行：

# virtualenv and virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
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在之前的教程中，我建议使用您最喜欢的基于终端的文本编辑器，如 vim， emacs或 nano来更新 〜/.profile 如果您对这些编辑器感到满意，请继续更新文件以反映上述更改。
否则，您应该只使用 cat和输出重定向来处理更新 〜/.profile ：

$ echo -e "\n# virtualenv and virtualenvwrapper" >> ~/.profile
$ echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.profile
$ echo "export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3" >> ~/.profile
$ echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.profile
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我们需要重新加载它以确保更改生效。你可以强制重新加载 〜/.profile ：

1. 注销然后重新登录。
2. 关闭终端实例并打开一个新实例
3. 或者我个人最喜欢的，只需使用 source命令：

source ~/.profile
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注意：我建议运行 source ~/.profile 。 每次打开新终端时的配置文件，以确保您的系统变量已正确设置。

创建Python虚拟环境

使用Python 3，需要使用此命令：

mkvirtualenv cv -p python3
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在这里我再次强调：在 cv中 Python的虚拟环境是完全独立的，隔离来自包括在下载Raspbian默认Python版本。全局环境中的任何Python包site- packages目录都不可用于 cv虚拟环境。同样地，安装在任何Pythonsite- packages的包不会可用于全局安装的Python。当您在Python虚拟环境中工作时，请记住这一点，这将有助于避免许多混乱和令人头疼的问题。

完成过后，我们运行一下命令，确保自己处于cv的环境中。

$ source ~/.profile
$ workon cv
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当你看到在根用户前有（cv）时，就说明已经进入cv环境。

如果没有，重复之前的两行命令。

在Raspberry Pi上安装NumPy

我们唯一的Python依赖是NumPy，一个用于数字处理的Python包：

pip install numpy
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这个过程可能会花去10分钟以上的时间，耐心等待。后面编译更久。

(重头戏来了）编译并安装OpenCV

仔细检查您是否在 cv虚拟环境中 ，如果没有，只需执行 workon cv：

一旦确保您处于 cv虚拟环境中，我们就可以使用CMake设置我们的构建：

$ cd ~/opencv-4.1.0/
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-4.1.0/modules \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
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现在，在我们进入实际编译步骤之前，请确保检查CMake的输出！

如果这是你第一个创建的虚拟环境，那么下面的路径与本文相同，如果不是，要注意记录packages path这一行，最终的so文件的放置，需要该路径。
在编译之前配置交换空间大小
在开始编译过程之前，应该 增加交换空间大小。这使OpenCV能够与 Raspberry PI的所有四个内核一起编译，而不会因内存问题而导致编译挂起。
打开 / etc / dphys - swapfile ，然后编辑 CONF_SWAPSIZE 变量：

# set size to absolute value, leaving empty (default) then uses computed value
#   you most likely don't want this, unless you have an special disk situation
# CONF_SWAPSIZE=100
CONF_SWAPSIZE=1024
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请注意，我已经注释掉100MB，并添加了1024MB。这是在Raspbian上使用多个内核进行编译的秘诀。

如果跳过此步骤，OpenCV可能无法编译。
要激活新的交换空间，请重新启动交换服务：

$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop
$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start
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注意：可以烧掉Raspberry Pi microSD卡，因为闪存的写入次数有限，直到卡不能工作。这是 强烈建议您更改此设置恢复到默认你完成编译和测试安装（见下文）时。
如果是对OpenCV 4版本的进行安装，在此之前要做一些小的处理，就是关于boostdesc和vgg文件缺失导致的编译失败问题。
首先我们要进入到/home/pi/opencv_contrib-4.1.0/modules/xfeatures2d/src目录下，将我百度云盘中的文件boostdesc+vgg_generated.rar解压后的文件放入，不要放弃他多余的东西，只要放入压缩包中的几个文件。

然后我们进入到/home/pi/opencv-4.1.0/modules/features2d/test目录下，将我百度云盘中的文件test_hpp.rar中的文件，解压后放入，不要放弃他多余的东西，只要放入压缩包中的几个文件。
然后，我们要对上面几个头文件所对应的cpp文件进行修改：
test_detectors_invariance.cpp文件修改如下：

//test_detectors_invariance.cpp
#include "test_precomp.hpp"
#include "test_invariance_utils.hpp" //修改后
#include "test_detectors_invariance.impl.hpp"//修改后
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test_detectors_regression.cpp文件修改如下：

#include "test_precomp.hpp"

namespace opencv_test { namespace {
const string FEATURES2D_DIR = "features2d";
const string IMAGE_FILENAME = "tsukuba.png";
const string DETECTOR_DIR = FEATURES2D_DIR + "/feature_detectors";
}} // namespace

#include "test_detectors_regression.impl.hpp" //修改后
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test_descriptors_regression.cpp文件修改如下：

#include "test_precomp.hpp"

namespace opencv_test { namespace {
const string FEATURES2D_DIR = "features2d";
const string IMAGE_FILENAME = "tsukuba.png";
const string DESCRIPTOR_DIR = FEATURES2D_DIR + "/descriptor_extractors";
}} // namespace

#include "test_descriptors_regression.impl.hpp" //修改后
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test_descriptors_invariance.cpp文件修改如下：

#include "test_precomp.hpp"
#include "test_invariance_utils.hpp"//修改后
#include "test_descriptors_invariance.impl.hpp"//修改后
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最后，我们现在准备编译OpenCV：

make -j4
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采用4线程去编译源码，速度会快很多。
一旦OpenCV 4完成编译，您的输出应该类似于我的下面：

我就借用别人3.3.0版本的编译结果图，我们的4.1.0也是一样的。
完成后，您需要做的就是在Raspberry Pi 3上安装OpenCV 3：

$ sudo make install
$ sudo ldconfig
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完成在Pi上安装OpenCV

我们的最后一步是将OpenCV绑定symlink到 Python 3.5的cv虚拟环境中：
这里的地址要参考Cmake时结果中packages path，第一次安装应该与本文一致。

$ cd /usr/local/lib/python3.5/site-packages/
$ sudo mv cv2.cpython-35m-arm-linux-gnueabihf.so cv2.so
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老实说，我不知道为什么，也许这是CMake脚本中的一个错误，但是在编译Python 3的OpenCV 4绑定时输出的文件命名为 cv2 .cpython - 35m - arm - linux - gnueabihf .so。(或某些变体）而不是简单的 cv2.so所以,我们要修改命名。

$ cd /usr/local/lib/python3.5/site-packages/
$ sudo mv cv2.cpython-35m-arm-linux-gnueabihf.so cv2.so
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最终：OpenCV 4绑定symlink到 Python 3.5的cv虚拟环境中

$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.5/site-packages/
$ ln -s /usr/local/lib/python3.5/site-packages/cv2.so cv2.so
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测试您的OpenCV 4安装

$ source ~/.profile 
$ workon cv
$ python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'4.1.0'
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从我自己的终端的屏幕截图中可以看出，OpenCV 4已成功安装在我的Raspberry Pi 3 + Python 3.5环境中：

总结

到这里安装就结束了，可以删除之前的源代码包，释放空间：

$ rm -rf opencv-4.1.0 opencv_contrib-4.1.0
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但是一定要确保安装成功，不然后果严重。

改回交换空间的大小。
打开 / etc / dphys - swapfile ，然后编辑 CONF_SWAPSIZE 变量：

# set size to absolute value, leaving empty (default) then uses computed value
#   you most likely don't want this, unless you have an special disk situation
CONF_SWAPSIZE=100
# CONF_SWAPSIZE=1024
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要恢复到较小的交换空间，请重新启动交换服务：

$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop
$ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start
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好了就这么结束了。