Magician Yang's Blog | OpenCV的安装与实践

(updated at 2016.08.09)

OpenCV的安装

为了实践用Python和OpenCV创建一个图片搜索引擎的完整指南， (原文地址戳) 需要安装OpenCV，以下是安装流程以及报错解决。

安装环境是基于Ubuntu 14.04LTS和Python3.4，进行OpenCV 3.1.0的安装 (由于第二次安装是在Ubuntu 12.04的测试机上面，遇到更多坑，所以会增补一些可能遇到的问题)

具体安装参考文章Install OpenCV 3.0 and Python 3.4+ on Ubuntu来进行比较靠谱，OpenCV官网的安装指南缺失东西太多，比较坑爹，尤其是不要去网上找旧版本的安装指南

另外有一篇同样保姆级别的安装文章是针对Python2.7+的，见Install OpenCV 3.0 and Python 2.7+ on Ubuntu

以下将会摘录重要安装步骤

1.预先准备，安装各种依赖

升级系统环境

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade

安装用来编译OpenCV的工具包

$ sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config

注意此处cmake的安装其实不必要，因为直接安装的库里面的cmake版本总是很老，所以之后我们需要手动安装，后面会有安装指导。

安装其他相关必要或者有帮助的软件包以及lib

$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

注意对于debian7系统，gfortran安装会找不到合适依赖，没找到解决办法，只能换用debian8，这里直接安装就可以了

2.搭建虚拟环境和安装Python3.4

没搭建过虚拟环境的话需要预先安装

pip

$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
$ sudo python3 get-pip.py

virtualenv和virtualenvwrapper

$ sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper

注意需要修改文件~/.bashrc

# virtualenv and virtualenvwrapper
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

虚拟环境搭建

新的环境可以在Pycharm里面Settings的Project Interpreter直接对工程直接创建，记得选Python3.4 或者命令行创建

$ mkvirtualenv .cv

命令行进入虚拟环境 .cv

$ source .cv/bin/activate

安装Python&NumPy

$ sudo apt-get install python3.4-dev
$ pip install numpy

3.CMake安装

在按照那个保姆级别指南的步骤进行第三步前，我们还是重装一下最新版本的CMake吧此步骤非常非常重要。具体安装参考此博文

卸载老版本

$ sudo apt-get autoremove cmake

下载新版本，现阶段最高版本3.5

$ cd /usr/local
$ wget http://www.cmake.org/files/v3.5/cmake-3.5.0-Linux-i386.tar.gz

解压

$ tar zxvf cmake-3.5.0-Linux-i386.tar.gz

创建链接

$ ln -s /usr/local/cmake-3.5.0-Linux-i386/bin/* /usr/bin/

此时安装完成可以查看版本

$ cmake --version
$ cmake version 3.5.0

这里有一点需要注意，如果是ubuntu12.04系统，这里可能还是找不到cmake，虽然明明建立symbolic link了，却还是显示报错

bash: /usr/bin/cmake: No such file or directory

于是最后在网上找到一个类似提问，解决方案是需要安装ia32-libs，安装见这里，不过一般直接在命令行输入

sudo apt-get install ia32-libs

安装之后就能正常使用cmake了

4.HDF5安装

什么？还不能安装OpenCV？！是的，因为如果你现在就去装，编译到百分之九十四的时候你会发现……

fatal error: hdf5.h: no such file or directory

(╯°Д°)╯︵ ┻━┻等了半天就给我看这个！！！hdf5是个什么鬼玩意儿

当然网上对于这个报错的解决貌似都没有什么用，例如这个又或者是这个

是因为这个东西根本没装吧……所以以下是安装

去HDF5官网下一份或者用命令行随便下个老版本

$ wget https://support.hdfgroup.org/ftp/HDF5/current/src/hdf5-1.8.17.tar.gz

之后解压编译安装

$ tar -zxvf hdf5-1.8.17.tar.gz
$ cd hdf5-1.8.17
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ..
$ make
$ sudo make install

5.OpenCV安装

终于……继续看保姆级教程第三步……

先从github下载最新的文件

目前是3.1.0版本的。注意一个非常坑爹的问题，就是这个opencv源码和下面那个opencv_contrib源码都要直接在～这个目录下拖，不要随便在别的目录下拖。否则编译的时候会出现找不到一些文件的状况，这里绝对不能随意发挥（其实应该是在cmake的时候可以指定路径，不过为了省去麻烦就……）

opencv

$ cd ~
$ git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
$ cd opencv
$ git checkout 3.1.0

opencv_contrib

$ cd ~
$ git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git
$ cd opencv_contrib
$ git checkout 3.1.0

到这里又要停一下，为什么不能快马加鞭去编译呢？因为，呵呵，cmake的结果是，即使局部成功了，最后在python里面输入import cv2的时候会报错没有这个模块。

>>> import cv2
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named cv2

也就是说这个OpenCV装了跟没装一样……

出现这个问题的原因是因为没有cv2.cpython-34m.so这个文件，有人问过这个问题Why cv2.so missing after opencv installed?，可惜下面的答案都不能解决实际问题。

我在cmake之后报告上面发现一个问题

pic-149

这个图和那个保姆级别教程里面的图对比，发现python3部分，只有Interpreter，没有Libraries和numpy

所以应该是因为OpenCV没有正常绑定python的libraries，导致了cv2.cpython-34m.so文件的缺失

于是我找到了这个问题CMake can not find PythonLibs，这个答案或者这个解决了我的困扰。

最终解决办法如下

打开opencv文件夹找到文件CMakeLists.txt，在前面加上一行set(Python_ADDITIONAL_VERSIONS 3.4)

此处也可以不修改文件，参考这个安装指导的cmake指令

当时安装14.04系统的时候做到这步之后就能正常出现保姆级教程里面那张图那样，可以找到python3相关的lib和numpy的路径了，但是在装测试机的时候死活找不到

此时在网上搜索发现大家会手动在cmake中加入参数协助查找路径，见这里的安装问题排查

也就是说正常步骤进行cmake需要加一行，具体如下，可以与下面的指令进行对比，其中python library的路径最好确认一下，不过大致是这个位置

$ cd ~/opencv
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.4m.so \
    -D PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.4m -DPYTHON_INCLUDE_DIR2=/usr/include/x86_64-linux-gnu/python3.4m \
    -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

然而，标准结局，还是不行……最后仔细研究了一下报错

-- Could NOT find PythonLibs: Found unsuitable version "3.4.5", but required is exact version "3.4.4" (found /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.4m.so)

发现症结就在于，测试机的系统环境python3.4是3.4.5的版本号，而由于工程里面的虚拟环境创建稍早，python是3.4.4的，这样都不行！！！网上有个人也出了类似问题。可以用下面两种方式检查当前python版本

$ python --version
$ /usr/bin/python3.4 -V

而第一次安装的机器上面就没有这个问题，两个位置的python都是3.4.3所以一次性通过了。

于是解决方法就只能是重新开个新的虚拟环境，其实在网上有人问过这种问题但是没觉得回答的人有什么好的解决方法，所以就重装吧……

$ virtualenv --no-site-packages -p python3.4 /path/to/environment/.env345
$ pip install -r requirements.txt

这时候我们回到正常步骤（原14.04安装时的cmake操作），请务必记住此时的编译是要在开着虚拟环境的情况编译的，这样我们才能去绑定虚拟环境里面的python3

$ cd ~/opencv
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
	-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
	-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
	-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
	-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
	-D BUILD_EXAMPLES=ON ..

此步骤在测试机上面安装的时候遇到一个别的问题（目测是网不太好导致的），就是安装不上一个第三方插件

CMake Error at 3rdparty/ippicv/downloader.cmake:77 (message):
  ICV: Failed to download ICV package: ippicv_linux_20151201.tgz.
  Status=28;"Timeout was reached"

呵呵，解决方法就是手动下载，参考这份教程里面有个下载地址

$ wget  https://raw.githubusercontent.com/Itseez/opencv_3rdparty/81a676001ca8075ada498583e4166079e5744668/ippicv/ippicv_linux_20151201.tgz

但是下完之后又发现报错

CMake Warning at 3rdparty/ippicv/downloader.cmake:56 (message):
  ICV: Local copy of ICV package has invalid MD5 hash:
  d9b734c6f53500d00398aadfbf5e04c8 (expected:
  808b791a6eac9ed78d32a7666804320e)

诡异的hash校验不正确的问题，后来找了个可靠的下载地址解决了问题，参见博客，提前下完之后把文件ippicv_linux_20151201.tgz丢到这个文件路径里面去~/opencv/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e

这样cmake中间可能出现的错误大部分都排查了

编译成功之后，我们继续……

$ make -j4

这里在14.04系统没再遇上错误，但是12.04系统时，一开始是一到这个位置就停

pic-189

在一个opencv安装教程里面找到了Common Problems

里面有个需要注意的地方——

Old version of GCC! Please make sure you have a recent version of GCC (I recommend 4.8.X or higher)

这个安装教程下面评论里面有人放一些报错跟我遇到的类似，博主的建议就是检查gcc/g++版本

于是查看了一下测试机的版本gcc -v，发现版本是4.6，而当初在14.04系统直接装的就是4.8。所以需要手动重装gcc和g++

参见安装指导或者这个代码，针对Ubuntu 12.04安装

$ sudo apt-get install python-software-properties
$ sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install gcc-4.8
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 50

$ sudo apt-get install g++-4.8
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 50

安装完了之后回头重新去cmake才行，不过默认还是使用gcc而不是gcc-8.4所以需要做个链接

$ sudo rm /usr/bin/g++
$ sudo ln -s /usr/bin/g++-4.XXX /usr/bin/g++

不过也可以选择不覆盖之前的gcc，参见这里

$ export CC=/usr/local/bin/gcc
$ export CXX=/usr/local/bin/g++

重新操作又遇到别的报错了，报错大致如下

/home/www-data/opencv/modules/imgcodecs/src/grfmt_webp.cpp: In member function ‘virtual bool cv::WebPEncoder::write(const cv::Mat&, const std::vector<int>&)’:
/home/www-data/opencv/modules/imgcodecs/src/grfmt_webp.cpp:258:93: error: ‘WebPEncodeLosslessBGR’ was not declared in this scope
             size = WebPEncodeLosslessBGR(image->ptr(), width, height, (int)image->step, &out);
                                                                                             ^
/home/www-data/opencv/modules/imgcodecs/src/grfmt_webp.cpp:262:94: error: ‘WebPEncodeLosslessBGRA’ was not declared in this scope
             size = WebPEncodeLosslessBGRA(image->ptr(), width, height, (int)image->step, &out);
                                                                                              ^
make[2]: *** [modules/imgcodecs/CMakeFiles/opencv_imgcodecs.dir/src/grfmt_webp.cpp.o] Error 1
make[1]: *** [modules/imgcodecs/CMakeFiles/opencv_imgcodecs.dir/all] Error 2
make[1]: *** Waiting for unfinished jobs....

这个问题是libwebp-dev没有安装的原因，请去参考官方文档安装一下

之后……

$ sudo make install
$ sudo ldconfig

最后OpenCV已经被安装到了/usr/local/lib/python3.4/site-packages/，我们需要绑定一下路径

$ cd ~/code/vacation-image-search-engine/.cv/lib/python3.4/site-packages/
$ ln -s /usr/local/lib/python3.4/site-packages/cv2.cpython-34m.so cv2.so

这样就能用cv2来引入模块了，在虚拟环境测试一下

pic-151

拓展阅读在linux环境下编译运行OpenCV程序的两种方法

这里也有个安装问题集锦OpenCV Installation Troubleshooting Guide

OpenCV的实践

代码调试

这个文章用Python和OpenCV创建一个图片搜索引擎的完整指南中的代码部分调试时有这么几个报错。

cv2.ellipse

报错

TypeError: ellipse() takes at most 5 arguments (8 given)

问题见<Python, openCV> How I can use cv2.ellipse?

官方文档里面可以看到有两个同名函数,导致了这个问题

cv2.ellipse(img, center, axes, angle, startAngle, endAngle, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) → None
cv2.ellipse(img, box, color[, thickness[, lineType]]) → None

由答案可知，这个实践里面代码运行环境应该是python2.7，所以原来代码中的除法得到的是int类型的数值，传入该函数之后，函数辨认为因此在python3.4下，除号应该改变，代码应该变更为

(axesX, axesY) = (int(w * 0.75) // 2, int(h * 0.75) // 2)

OpenCV 3.0 官方文档椭圆绘制和针对python的椭圆绘制示例

cv2.normalize

报错

Traceback (most recent call last):
  File "index.py", line 32, in <module>
    features = cd.describe(image)
  File "/home/wulinfang/code/vacation-image-search-engine/pyimagesearch/colordescriptor.py", line 43, in describe
    hist = self.histogram(image, cornerMask)
  File "/home/wulinfang/code/vacation-image-search-engine/pyimagesearch/colordescriptor.py", line 60, in histogram
    hist = cv2.normalize(hist).flatten()
TypeError: Required argument 'dst' (pos 2) not found

修改文件colordesciptor.py里面

hist = cv2.normalize(hist).flatten()

为

hist = cv2.normalize(hist, hist).flatten()

虽然OpenCV官方文档2.4上面没有要求第二个参数，但是3.1.0不加第二个参数不能运行。

代码应用流程（简要总结）

代码通过四个步骤实现图像的搜索：定义图像描述符，索引化数据集，定义相似矩阵，搜索

1.定义图像描述符

通过pyimagesearch.colordescriptor.py里面定义的类ColorDescriptor实现。

目前作者将图片划分了五个区域，设定了计算对应区域的像素值占比的方法，主要是针对了风景照片的特点。

此处可以根据自身需求进行修正。

2.索引化数据集

在index.py里面实现，对已有的相册中图片挨个套用步骤1的方法，生成每幅图的特征向量值，将整个相册的信息存入一个.csv文件中

通过命令行指令实现——

$ python index.py --dataset dataset --index index.csv

其中--dataset后面跟需要分析的存储图片路径，--index后面跟输出的.csv文件路径，要求存储的每个图片名必须唯一

最后可以用命令行查看成功索引化的图片数量

$ wc -l index.csv

此处有关命令行指令可以根据实际需求应用

3.定义相似矩阵

在pyimagesearch.searcher.py中定义类Searcher,输入步骤2生成的.csv文件，调用里面的search方法时还需要再输入测试图片的特征值，之后会将测试图片和.csv文件的数据逐行对比测试图和相册图的图像特征，计算出的结果（图片相似度）存入字典。

最后对字典的值进行升序排序，相似度数值越高，表示两幅图像差别越大

该方法参数limit决定了输出结果图片的数量。

4.搜索

用search.py进行整合调用，调用步骤1的图像特征值计算方法，对测试图片生成特征值。然后调用步骤3，输出对比结果，最后根据对比结果挨个进行匹配的图片读取展示。

命令行操作——

$ python search.py --index index.csv --query queries/108100.png --result-path dataset

其中--index后跟已生成的.csv文件路径，--query后跟测试图片路径，--result-path后跟相册图片路径，用来最后展示时使用

实践应用

OpenCV读取文件

上面文章中读取本地路径的文件使用以下代码

image = cv2.imread(imagePath)

但是直接由文件来读的话不用这种方式，参见作者另一篇博客Convert URL to image with Python and OpenCV

resp = urllib.request.urlopen(url)
np_image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8")
image = cv2.imdecode(np_image, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

resp为文件就可以，如果从云端数据库获得也是同理，这里就不用cv2.imread而是用cv2.imdecode

需要注意的是，OpenCV不能读gif文件，如果输入gif文件虽然不会报错但是得到的image就会是个空值，这样再放入

ColorDescriptor((8, 12, 3)).describe(image)

这里就会出现如下报错

OpenCV Error: Assertion failed ((scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F)) in ipp_cvtColor, file /home/www-data/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp, line 7646
Traceback (most recent call last):
  File "<console>", line 1, in <module>
  File "/alidata1/com.bugua/web/bg_search/services/similar_img/test.py", line 25, in img_test
    q_features = f.color_features(image)
  File "/alidata1/com.bugua/web/bg_search/services/similar_img/feature.py", line 31, in color_features
    features = self.cd.describe(image_file)
  File "/alidata1/com.bugua/web/bg_search/services/similar_img/descriptor.py", line 24, in describe
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.error: /home/www-data/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:7646: error: (-215) (scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F) in function ipp_cvtColor

使用imghdr.what可以检查gif格式，之后采用了分帧转png来解决问题，参考gifextract.py

OpenCV的安装与实践

16 Mar 2016 . category: tech . Comments #python #opencv