Ubuntu下安裝opencv真心不容易，原因在於很多人在ubuntu下一般都安裝了anaconda！下面是總結的安裝opencv並運行一個小程序的示例過程！如有錯誤，請讀者指出！
一、下載opencv
可以進入github下載，也可使用如下命令下載：
git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git
下載後，將opencv_contrib文件夾移動到opencv中去。
二、添加opencv所需要的依賴庫：
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
裏面有些東西諸如cmake、git、python-dec、python-numpy一般早都安裝好了，確定的話可以直接去掉。
三、編譯opencv
1.opencv目錄下，創建build文件夾
mkdir build
2.進入build目錄，執行cmake命令：
cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D ENABLE_CXX11=1 -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=True ..
需要支持GPU加速：
cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D ENABLE_CXX11=1 -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=True -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D WITH_CUDA=ON -D WITH_TBB=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D WITH_OPENMP=ON -D WITH_CUFFT=ON -D WITH_CUBLAS=ON ..
注意：上面的cmake命令必須按照我的執行。
3.使用make開始編譯
make -j8
-j8是同時使用8核CPU來執行編譯過程，這樣速度比較快，具體需要根據自己的電腦情況修改。
4.編譯install
sudo make install
然後在/usr/local/lib下可以看到編譯的結果。
5.卸載opencv
sudo make uninstall
6.手動卸載opencv
sudo rm -r /usr/local/include/opencv4
sudo rm -r /usr/local/include/opencv
sudo rm -r /usr/include/opencv
sudo rm -r /usr/include/opencv4
sudo rm -r /usr/local/share/opencv
sudo rm -r /usr/local/share/OpenCV
sudo rm -r /usr/share/opencv
sudo rm -r /usr/share/OpenCV
sudo rm -r /usr/local/bin/opencv*
sudo rm -r /usr/local/lib/libopencv*
sudo rm -r /usr/local/lib/pkgconfig/opencv4.pc
sudo rm -r /usr/local/lib/cmake/opencv4
四、配置環境
1.配置pkg-config路經
經過上面的步驟後，在/usr/local/lib/pkgconfig下生成了opencv4.pc文件，這個文件很重要，裏面記錄了OpenCV頭文件、庫文件的路經。需要進行如下配置：
#進入 bash.bashrc
sudo gedit /etc/bash.bashrc
#在文件最後添加如下內容
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
#更新
sudo updatedb
2.配置庫路經
#打開下列文件
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
# 添加lib路經
/usr/local/lib
# 更新
sudo ldconfig
NOTE：一切有關” cannot open shared object file: No such file or directory “的問題基本都可以通過上面的方式來解決（除非是操作系統裏確實沒有包含該共享庫(lib*.so.*文件)或者共享庫版本不對）
查看opencv版本號：
pkg-config --modversion opencv4
五、程序測試
1.編寫一個test.cpp文件，內容如下：
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
Mat img = imread("/home/dulingwen/Pictures/ai.jpg",0);
imwrite("/home/dulingwen/Pictures/aj.jpg",img);
return 0;
}
2.構建CMakeLists.txt文件
這個步驟，最簡單的方式是去opencv的文件夾裏直接複製一份過來，位置：/opencv/samples/cpp/example_cmake下，在裏面修改部分內容如下所示：
# cmake needs this line
cmake_minimum_required(VERSION 3.1)
# Enable C++11
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED TRUE)
# Define project name
project(opencv_test_project)
# Find OpenCV, you may need to set OpenCV_DIR variable
# to the absolute path to the directory containing OpenCVConfig.cmake file
# via the command line or GUI
find_package(OpenCV REQUIRED)
# If the package has been found, several variables will
# be set, you can find the full list with descriptions
# in the OpenCVConfig.cmake file.
# Print some message showing some of them
message(STATUS "OpenCV library status:")
message(STATUS " config: ${OpenCV_DIR}")
message(STATUS " version: ${OpenCV_VERSION}")
message(STATUS " libraries: ${OpenCV_LIBS}")
message(STATUS " include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
# Declare the executable target built from your sources
add_executable(opencv_test_project test.cpp)
# Link your application with OpenCV libraries
target_link_libraries(opencv_test_project LINK_PRIVATE ${OpenCV_LIBS})
cmake的知識可以參考：cmake的一些基礎知識
3.編譯並運行
進入test.cpp所在目錄，輸入如下命令
cmake ./
make
也可以創建一個build文件夾，在這個文件夾裏執行編譯過程，這樣生成的一些中間文件會都保存在build文件夾中而不會與源文件混在一起，此時cmake命令如下：
cmake .. //兩個點表示從上一級文件夾中尋找CMakeLists.txt並執行
make
最後會生成一個名爲opencv_test_project的可執行程序，輸入如下命令即可執行它：
./opencv_test_project
根據程序，目錄/home/dulingwen/Pictures下會生成一個單通道的圖像，名爲aj.jpg，如果你能看到說明程序運行成功了！
4.使用命令行編譯：
這個我還不會，後面學會了再來完善！
六、安裝opencv-python
1.使用如下命令
pip install opencv-python
2.安裝opencv-contrib-python
opencv-pyhon中只是包含了opencv的主要模塊，很多比較新的高級的算法、某些不免費的算法如sift、surf特徵點算法沒有包含進去，如果你想使用這些功能，需要卸載opencv-python，然後安裝opencv-contrib-python。
pip install opencv-contrib-python
將自動安裝最新版本。
3.如何使用不免費的模塊？
non-free算法目前僅在opencv-contrib-python3.4.2.17及以下的版本中可以使用。當然opencv本身並不收費，只不過如果你是在商業項目中使用non-free算法，那就需要交費了，因爲算法的發明者申請並持有了該算法的專利。對於學生而言，平常的學習中一般還是會用到的：
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17
七、編譯過程中可能遇到的問題
問題1.如果遇到如下類似的問題，這個可能是權限導致的。
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.4.1.1: undefined reference to `TIFFReadRGBAStrip@LIBTIFF_4.0'
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.4.1.1: undefined reference to `TIFFReadDirectory@LIBTIFF_4.0'
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.4.1.1: undefined reference to `TIFFWriteEncodedStrip@LIBTIFF_4.0'
../../lib/libopencv_imgcodecs.so.4.1.1: undefined reference to `TIFFIsTiled@LIBTIFF_4.0'
......
建議修改命令爲：
sudo make -j8
但是也有可能是libtiff的庫與opencv所要調用的版本不同，建議重新安裝：
sudo apt-get uninstall libtiff5
sudo apt-get install libtiff5
問題2.IPPICV文件下載失敗。
IPPICV: Download: ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz
CMake Warning at cmake/OpenCVDownload.cmake:193 (message):
IPPICV: Download failed: 28;"Timeout was reached"
這個由於有牆，只好手動下載了，路經隱含在3rdparty/ippicv/ippicv.cmake中：
在第5行有：set(IPPICV_COMMIT "32e315a5b106a7b89dbed51c28f8120a48b368b4")
第47行有： "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv/"
兩者個結合加上文件名就是文件的下載路經了：
https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/32e315a5b106a7b89dbed51c28f8120a48b368b4/ippicv/ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz
下載好後在該文件中替換掉原來的路經即可
"/data/下載/opencv"
#"https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv/"
問題3.face_landmark_model.dat下載失敗
解決方法同上，這個文件的路經隱含在/opencv_contrib/modules/face/CMakeLists.txt中
下載路經爲：
https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/8afa57abc8229d611c4937165d20e2a2d9fc5a12/face_landmark_model.dat
然後在該文件中替換掉原來的路經即可：
"/data/下載/opencv/"
#"https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${__commit_hash}/"
當然隨着opencv版本更新，路經有可能會發生變化，但目前就是這個路經了
參考資料：
1.Accelerating OpenCV 4 – build with CUDA 10.0, Intel MKL + TBB and python bindings in Windows
2.Setting up Ubuntu 16.04 + CUDA + GPU for deep learning with Python
