Installation d'Opencv sur le système Linux

Question

Je suis une nouvelle abeille sous Linux et j'essayais d'installer OpenCV sous Linux. Je suivais le document donné dans le lien http://opencv.willowgarage.com/wiki/InstallGuide_Linux étape par étape, mais enfin échoué à trouver quelque chose comme ./cxcoretest. S'il vous plaît dites-moi si le guide donné est incohérent. Je pense que beaucoup de gens font face à des problèmes en essayant d'installer opencv sur leur système (en particulier les nouveaux apprenants Linux). Si quelqu'un peut écrire un bon guide d'installation pour l'apprentissage en gardant à l'esprit les apprenants, il fera une grande aide.

Voici les « ls » de mon dossier bin

3calibration      laplace 
adaptiveskindetector    latentsvmdetect 
bagofwords_classification   letter_recog 
bgfg_codebook      lkdemo 
bgfg_segm       matcher_simple 
blobtrack_sample     matching_to_many_images 
brief_match_test     meanshift_segmentation 
build3dmodel      minarea 
calibration      morfology_gpu 
calibration_artificial   morphology 
camshiftdemo      morphology2 
cascadeclassifier_gpu    motempl 
cascadeclassifier_nvidia_api_gpu mser_sample 
chamfer       multicascadeclassifier 
connected_components    multi_gpu 
contours       mushroom 
contours2       one_way_sample 
convert_cascade     opencv_createsamples 
convexhull      opencv_haartraining 
cout_mat       opencv_performance 
delaunay       opencv_stitching 
delaunay2       opencv_test_calib3d 
demhist       opencv_test_core 
descriptor_extractor_matcher  opencv_test_features2d 
detector_descriptor_evaluation opencv_test_gpu 
dft        opencv_test_highgui 
distrans       opencv_test_imgproc 
drawing       opencv_test_ml 
driver_api_multi_gpu    opencv_test_objdetect 
driver_api_stereo_multi_gpu  opencv_test_video 
edge        opencv_traincascade 
em        peopledetect 
facedetect      performance_gpu 
fback        points_classifier 
fback_c       polar_transforms 
ffilldemo       pyramid_segmentation 
filestorage      retinaDemo 
find_obj       segment_objects 
find_obj_calonder     select3dobj 
find_obj_ferns     squares 
fitellipse      starter_imagelist 
generic_descriptor_match   starter_video 
grabcut       stereo_calib 
hog_gpu       stereo_match 
houghlines      stereo_match_gpu 
image        stereo_multi_gpu 
imagelist_creator     surf_keypoint_matcher_gpu 
inpaint       tree_engine 
kalman       video_dmtx 
kinect_maps      video_homography 
kmeans       watershed 

Answer 1

Je suppose que vous avez construit les bibliothèques OpenCV en utilisant le guide d'installation de Linux. Les opencv_test_ * sont utiles pour tester l'installation d'opencv. En particulier, le binaire opencv_test_core qui exécute et valide tout va bien avec la bibliothèque de base. Ce binaire remplace l'exécutable cxcoretest. Dans le cas d'OpenCV2.3 (comme vérifié à partir de svn) vous devrez copier le dossier cv du fichier /2.3/opencv_extra/testdata dans votre dossier /2.3/opencv/release. Sinon, certains tests échoueront en raison de fichiers de données manquants. Comme opencv est une structure, les binaires restants proviennent de la section samples de la version opencv. Si vous avez compilé cette bibliothèque conformément aux instructions d'installation de Linux, elle est compilée en tant que bibliothèques liées dynamiquement. Vous les trouverez dans/usr/local/lib et les fichiers d'inclusion à des fins de développement dans/usr/local/include. Ce sont les dossiers de facto pour les bibliothèques compilées localement dans presque toutes les distributions Linux. Vous pouvez exécuter/sbin/ldconfig pour vous assurer que ces bibliothèques peuvent être liées au cours du développement.

Si vous utilisez Ubuntu, le fichier/usr/local est déjà dans le chemin ldconfig afin que l'éditeur de liens localise et enregistre automatiquement ces DLL (ou d'ailleurs). Sinon, veuillez lire le fichier man pour ldconfig et ldconf correspondant à votre distribution.

Answer 2

Mon idée est que le document n'a pas été mis à jour. Il y a quelque temps, le nom des bibliothèques a changé pour être plus spécialisé.

Je pense que vous devriez essayer d'exécuter opencv_test_core

Je sais que beaucoup de documents OpenCV est en quelque sorte difficile :). J'ai eu beaucoup de problèmes moi-même. La plupart d'entre eux parce que le document n'est pas toujours mis à jour comme il se doit.

BTW, c'est une bonne chose de ne pas simplement installer la libcv d'Ubuntu. Ceci est complètement obsolète!

Answer 3

Souvent, vous pouvez vous coincer dans un lapin lorsque vous installez des applications Linux, avec toutes les dépendances, etc. Je ne suis pas un expert moi-même, mais je me souviens que Mint est un spin-off d'Ubuntu. vaut la peine de googler comment installer OpenCV dans cette distribution comme point de départ. Ce lien semble utile: https://help.ubuntu.com/community/OpenCV

Answer 4

On dirait qu'il a été installé sur mon système. J'ai été capable de compiler et d'exécuter un programme simple. Le guide officiel doit être mis à jour. Il mentionne quelques tests (pour vérifier l'installation d'opencv) qui ne sont pas synchronisés avec la dernière version. Bien que certains tests échouent encore mais ressemble à cela peut être attribuée à un paquet particulier. Comme jelingrand a mentionné que des millions d'utilisateurs l'utilisent actuellement, je me demande pourquoi ils ne se plaignent pas/ne mettent pas à jour le guide d'installation. Si quelqu'un ici a le privilège de faire des corrections, s'il vous plaît, prenez-le.

Answer 5

La réponse donnée par Antony John est correcte mais la réponse est à partir de 2012 et je voudrais apporter une nouvelle approche au problème similaire rencontré par de nombreux développeurs.Docker est devenu célèbre dans la communauté des développeurs récemment et leur utilisation a amélioré le processus de développement/développement et de déploiement. Par conséquent, l'utilisation d'images Docker pour la configuration de l'environnement est un bon moyen de configurer opencv ou d'autres bibliothèques nécessitant un temps d'installation.

Vous pouvez utiliser opencv avec d'autres bibliothèques sk-learn en utilisant le Dockerfile. L'utilisation Docker pour l'environnement sont une bonne façon de réaliser des expériences de manière reproductible dans ce blog

Vous pouvez également essayer d'utiliser datmo dans un environnement de configuration de la commande et la machine suivre les projets d'apprentissage pour le rendre reproductible à l'aide datmo outil CLI.