前 言
总结一个经验，踩了不少坑。首先在网络上学习是很不系统的学习，因为某篇文章记录的他人在网路上学习的过程，也是他人所掌握的理论与实践知识。这时候就考验我们的独立思考能力，知其然，还要知其所以然。建议我们学习的时候尽量根据官方资料学习，同时做笔记的时候将参考资料记录下来，每个人的理解能力不一样，当他人看你的文章有什么不明白的地方还可以去原文中查看。如何系统的学习呢？
1.什么是OpenCV？
OpenCV是程序员钟爱的开源计算机视觉库，拥有强大的内置函数和开源社群。OpenCV配合便携开源廉价的树莓派，可以直接读取来自树莓派摄像头PiCamera的视频，进行人脸识别、边缘检测、语义分割、自动驾驶、图像识别等各种计算机视觉开发。很多优秀开源项目，比如谷歌人工智能框架Tensorflow和人脸识别开源项目face_recognition，都需要安装OpenCV作为运行前提。
2.项目所需设备
硬件：
- 树莓派 4B
- 树莓派摄像头模块（PiCam）
亚博智能 - 树莓派官方原装摄像头
语言和库：
- OpenCV
- Python 3
3.树莓派上安装OpenCV
如果您使用的是8GB卡，则可能使用了将近50％的可用空间，因此，一件简单的事情就是删除LibreOffice和Wolfram引擎以释放Pi上的一些空间：
$ sudo apt-get purge wolfram-engine
$ sudo apt-get purge libreoffice *
$ sudo apt-get clean
$ sudo apt-get autoremove
- remove – 卸载软件包
- autoremove – 卸载所有自动安装且不再使用的软件包
- purge – 卸载并清除软件包的配置
使用linux下的apt-get autoremove命令的心得体会
删除Wolfram Engine和LibreOffice之后，您可以回收将近1GB！
在树莓派4B 上安装OpenCV主要参考一下文章。下载安装依赖包的过程中踩坑很多：下载慢、国内源安装错误、安装libtiff5-dev库报错……唉~ 心累！！！
下载/安装OpenCV
按照文章1~3的教程下载opencv.zip ,出现了解压缩、压缩包路径一系列的问题，后面直接给我卡在cmake 编译 opencv，貌似很多人都卡在这了。
而导致编译报错的解决办法在网络上也查找了很多，有的是 cmake -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \ ，也有人说是opencv压缩包解压路径的问题 ……
这时候我开始怀疑是不是我的树莓派配置太低了？（Raspberry pi 1G/16G ） 想想可能性也不大呀，我首要的工作就是扩大文件系统，SD卡安装完系统后一大部分空间实际是未被分配的。
sudo raspi-config
df -h
后来选择采用文章4, 与前三篇文章不同的是，文章下载OpenCV采用的是git clone直接从 GitHub 克隆。
git clone -b 4.1.0 --recursive https://github.com/opencv/opencv.git
git clone -b 4.1.0 --recursive https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
这种方式的缺点是可能你需要等待一段时间 ？
一小会儿？
不不不……
是很长一段时间呀！！！
而且，中途又出现报错：
error: RPC failed; curl 18 transfer closed with outstanding read data remaining
fatal: the remote end hung up unexpectedly
fatal: early EOF
fatal: index-pack failed
git config --global http.postBuffer 524288000
不过，你要是嫌慢的也可以去官网直接下载完，再拷贝过来。我可是硬生生等了好几个小时的呀！不过下载过程中你可以多做点其他事情嘛~
- [1] 【博客园】树莓派(raspberry pi)] 02、PI3安装openCV开发环境做图像识别（详细版）
- [2] 【英文教程】在Raspberry Pi上安装OpenCV 4
- [3] 【简书】子豪兄教你在树莓派上安装OpenCV
- [4] 树莓派4的opencv4.1.0–python3.7的开发环境安装
参考资料