OpenCV和cafee的编译安装

OpenCV和cafee的编译安装

初识OpenCV

为OpenCV构建编译环境

OpenCV是一个开源的跨平台计算机识别库，可以应用在物体识别、人脸识别、动作识别、图像分割等等方面的领域。在使用OpenCV做项目之前，我们首先需要配置环境，安装一些所需的包。可以在OpenCV的官网上查看安装指导，点击这里打开官方网站。下面是所需要的包（基于Linux系统）：

• GCC 4.4.x or later
• CMake 2.8.7 or higher
• Git
• GTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev)
• pkg-config
• Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later with developer packages (python-dev, python-numpy)
• ffmpeg or libav development packages: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev
• [可选] libtbb2 libtbb-dev
• [可选] libdc1394 2.x
• [可选] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev
• [可选] CUDA Toolkit 6.5 or higher

运行以下命令来完成上述包的安装：

 sudo apt-get install build-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

下载最新版本的OpenCV源码

点击这里下载最新版本的OpenCV

使用cmake编译OpenCV

• 为什么使用cmake和make编译而不是以往的gcc和g++来编译

  文本程序到可执行文件生成无论在什么平台大致分为以下几个部分：

  1.用编辑器编写源代码，如.c文件。

  2.用编译器编译代码生成目标文件，如.o。

  3.用链接器连接目标代码生成可执行文件，如.exe。

  同时我们知道编译和链接阶段是靠g++和gcc编辑器来完成，这两个编译阶段是相同的，但是链接阶段g++默认链接c++库，所以一般情况下用gcc编译c文件，而g++编译cpp文件。当然g++也可以编译c文件，而gcc编译cpp文件则需要在后面加上参数-lstdc++，作用就是链接c++库。

  但是如果项目比较大，像Opencv这种编译和链接的阶段的源文件太多，一个一个编译时就会特别麻烦，于是人们想到，为什么不设计一种类似批处理的程序，来批处理编译源文件呢，于是就有了make工具，它是一个自动化编译工具，你可以使用一条命令实现完全编译。但是你需要编写一个规则文件，make依据它来批处理编译，这个文件就是makefile，所以编写makefile文件也是一个程序员所必备的技能。

  对于一个大工程，编写makefile实在又是件复杂的事，于是人们又想，为什么不设计一个工具，读入所有源文件之后，自动生成makefile呢，于是就出现了cmake工具，它通过编写好的cmakelist文件（cmake所依据的规则，配置相应的变量）它能够输出各种各样所需要的makefile或者project文件,从而帮助程序员减轻负担。

  综上所述，我们可一总结出一个大的的项目的大致编译过程分为：

  项目原文件—cmakelist —cmake —makefile —make —生成可执行文件（make中则包含了多条链接以及gcc/g++编译语句）。

• 编译OpenCV

1、在OpenCV项目目录下新建一个build目录，这个目录用来存放生成的Makefile文件或project文件。输入如下命令：

 cd ~/opencv
 mkdir build
 cd build

2、配置cmake运行所需的参数和路径，从而CmakeLists.txt中的个别参数会相应的改动

• 在OpenCV官网的安装文档中提供的方法是使用如下命令来一一配置：

  cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local …

• 上述方式有些繁琐，还有另一种较为快捷的方式可以达到此目的：

  输入命令：apt install cmake-curses-gui

  cmake-curses-gui 是一种专门配置配置cmake运行所需的参数和路径的可视化程序

  3、安装好cmake-curses-gui后，在build目录下输入如下命令：

  ccmake …

  该命令的意思是到上一个目录下（即CmakeList.txt所在的目录下）运行出cmake-curses-gui的界面，修改对应的参数。
  这个项目中我们修改 CMAKE_INSTALL_PREFIX这个选项，即配置install路径（作用是将编译好的OpenCV执行文件放入其中，便于在其他项目中引入编译好的OpenCV）一般
  改到用户目录下/Home/username/install

  4、开始编译OpenCv

  输入命令：make -j6

  j后面的数字表示线程数

  5、编译完成后，创建install目录

  继续在build目录下，输入如下命令：sudo make install，系统就会根据CMAKE_INSTALL_PREFIX中的路径去创建install文件夹

  以上步骤就完成了OpenCV的编译

初识Caffe

为caffe构建编译环境

Caffe（卷及神经网络框架）全称为Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，它是一个清晰、高效的深度学习框架，它是开源的，核心语言是C++，它支持命令行、Python和Matlab接口，它既可以在CPU上运行也可以在GPU上运行。
Caffe可以应用在视觉、语音识别、机器人、神经科学和天文学。由于我的第一个实验是RoadDetector，识别图片中的目标，需要用到caffe这个深度学习框架。所以下面就是安装并编译caffe_ssd的步骤。

可以从caffe官网查看编译依赖包的安装指导，点击这里打开官方网站，根据安装指导，Ubuntu 17.04 以后的版本可以直接从源用apt安装caffe，由于这里使用Ubuntu 16.04，需要安装依赖包后手动编译，运行以下命令：

```bash
sudo apt install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt install libopenblas-dev
sudo apt install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
```

下载Caffe源码包

从Caffe的github页面下载源码包，点击这里打开github界面

使用cmake编译cafee

1、同OpenCV的编译基本一样，首先需要在caffe_ssd目录下新建一个build文件夹用来存放cmake生成的MakeFile文件或project文件

2、在build文件夹下输入如下命令：

ccmake …

跳转到cmake-curses-gui界面，更改编译选项：

• 将’BLAS’置为open

• 将’CMAKE_INSTALL_PREFIX’选项的值更改为 ~/caffe_ssd/build/install

• 将’OPENCV_DIR’选项的值更改到之前编译好的OpenCV文件夹下（一般在install目录下share中）

3、编译caffe，在build目录下输入如下命令：

make -j6

4、在build目录下输入如下命令：

make install

系统将会根据第2步通过ccmake更改’CMAKE_INSTALL_PREFIX’后的路径创建install文件夹，用于装编译好的caffe

以上步骤就完成了cafee的编译