ubuntu 11.04安装OpenCV2.3
Step 1:安装必要的依赖包
Step 2:安装ffmpeg
1 cd ~ //进入用户主目录（即 ： home/你的计算机名/）
2 wget http://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-0.7-rc1.tar.gz //下载ffmpeg-0.7-rc1.tar.gz安装包，建议直接从网上下载 速度较快，这样第2步可以省略直接进入第3步
3 tar -xvzf ffmpeg-0.7-rc1.tar.gz //注意：按第2步下载时，ffmpeg包将在"home/你的计算机名/下载/"找到， 将其复制到 “ home/你的计算机名/”下；同样将先下载好的 ffmpeg包放在主目录下
4 cd ffmpeg-0.7-rc1
5 ./configure --enable-gpl --enable-version3 --enable-nonfree --enable-postproc --enable-libfaac --enable-libopencore-amrnb --enable-libopencore-amrwb --enable-libtheora --enable-libvorbis --enable-libxvid --enable-x11grab --enable-swscale --enable-shared
6 make //编译，此时虚拟终端的路径为：home/你的计算机名/ffmpeg-0.7-rc1/
7 sudo make install //安装
Step 3:安装OpenCV 2.3
1 cd ~
2 wget http://downloads.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.3/OpenCV-2.3.0.tar.bz2 //方法同Step 中的第2步
3 tar -xvf OpenCV-2.3.0.tar.bz2
4 cd OpenCV-2.3.0/
5 mkdir release //创建文件夹
6 cd release
7 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=OFF -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
8 make //编译，此时虚拟终端的路径为：home/你的计算机名/OpenCV-2.3.0/ release/
9 sudo make install
Step 4:添加库的路径
1 sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf //此时虚拟终端的路径为：用户主目录
2 sudo ldconfig 更新系统库
3 sudo gedit /etc/environment （或sudo gedit/etc/bash.bashrc）设置环境变量
Step 5:测试
1 cd ~/OpenCV-2.3.0/samples/c 进入OpenCV源代码目录中的sample
2 chmod +x build_all.sh
3 ./build_all.sh
4 ./facedetect --cascade="/usr/local/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --scale=1.5 lena.jpg
说明：1.注意字母和标点符号都是在英文状态下输入，否则会出现错误。
hellocv.cpp 一个简单的例子：
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char* argv[])
{
Mat img = imread("lena.jpg");
if(!img.data)
return -1;
namedWindow("Lena", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Lena", img);
waitKey();
return 0;
}
在hellocv.cpp文件所在目录放一张lena.jpg图片
执行命令：
g++ `pkg-config --cflags opencv` `pkg-config --libs opencv` hellocv.cpp -o hellocv
