本文介绍以源码编译安装的方式，在Ubuntu 22.04上对OpenCV进行安装。
1.安装依赖工具与库
编译 OpenCV 需要以下依赖（以 Ubuntu 22.04 为例）：
基础编译工具
sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config
图像/视频处理依赖
OpenCV 依赖多种图像格式（JPEG、PNG、TIFF）和视频编解码库：
sudo apt install -y libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev # 图像格式
sudo apt install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev # 视频处理
sudo apt install -y libxvidcore-dev libx264-dev # 视频编解码
GUI 支持
若需使用 OpenCV 的 GUI 功能（如 imshow 显示图像），需安装窗口系统依赖：
sudo apt install -y libgtk-3-dev # GTK3 支持（推荐）
# 或 Qt 支持（如需更美观的界面）：sudo apt install -y qt5-default libqt5gui5 libqt5core5a libqt5widgets5
数学优化库（可选）
安装线性代数库（如 OpenBLAS、Eigen）可加速 OpenCV 的矩阵运算：
sudo apt install -y libopenblas-dev libeigen3-dev
2.下载 OpenCV 源码
步骤 1：克隆 OpenCV 与 opencv_contrib 仓库
OpenCV 主仓库包含核心功能，opencv_contrib 包含额外模块（如 SIFT、人脸识别、深度估计等），建议一同下载：
# 创建工作目录
mkdir -p ~/develop/opencv_build && cd ~/develop/opencv_build# 克隆 OpenCV 主仓库（默认最新分支，如需指定版本，加 -b 标签，如 -b 4.9.0）
git clone https://github.com/opencv/opencv.git# 克隆 opencv_contrib 仓库（版本需与 opencv 一致）
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
步骤 2：切换到指定版本（可选）
若需安装特定版本（如 4.9.0），进入仓库目录切换分支：
cd opencv && git checkout 4.9.0 && cd ..
cd opencv_contrib && git checkout 4.9.0 && cd ..
3.配置编译选项（CMake）
步骤 1：创建构建目录并进入
cd opencv && mkdir -p build && cd build
步骤 2：运行 CMake 配置编译选项
CMake 是 OpenCV 源码编译的核心工具，通过 -D 参数指定编译选项。以下是常用配置（根据需求调整）：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=DEBUG \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv_release \ # 安装路径-D INSTALL_CMAKE_CONFIG=ON \ # 安装 CMake 配置文件-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \ # 安装 Python 示例-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \ # 安装 C++ 示例-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/develop/opencv_build/opencv_contrib/modules \ # contrib 模块路径-D PYTHON_EXECUTABLE=$(which python3) \ # 指定 Python 解释器-D BUILD_EXAMPLES=ON \ # 编译示例-D WITH_QT=ON \ # 启用 Qt 支持（GUI 界面）-D WITH_OPENGL=ON \ # 启用 OpenGL 加速-D WITH_CUDA=OFF \ # 禁用 CUDA（如需 GPU 加速设为 ON，需提前安装 CUDA）.. # 指向 opencv 源码根目录（当前在 build 目录，故用 ..）
关键选项说明：
CMAKE_BUILD_TYPE：RELEASE（优化编译，默认）或DEBUG（调试模式）。INSTALL_CMAKE_CONFIG: 安装 CMake 配置文件， 让 CMake 项目可以像现代库一样自动find_package(OpenCV)。OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH：指定opencv_contrib/modules路径，启用额外功能。WITH_CUDA：若需 GPU 加速（如深度学习模型推理），设为 ON，需提前安装 CUDA Toolkit。WITH_QT/WITH_GTK：选择 GUI 后端（Qt 功能更丰富，需提前安装 qt5-default 等依赖）。
步骤 3：检查 CMake 输出
配置完成后，CMake 会输出支持的模块、依赖库等信息。确保关键依赖（如 Python、JPEG、FFmpeg）显示为 YES，否则需检查对应库是否已安装。
4.编译与安装
步骤 1：编译源码
使用 make 命令编译，-jN 选项指定并行编译线程数（N 建议设为 CPU 核心数，加速编译）：
make -j$(nproc) # $(nproc) 自动获取 CPU 核心数
编译过程耗时较长（5-30 分钟，取决于硬件性能）。
步骤 2：安装到系统#
编译完成后，执行 make install 将 OpenCV 安装到 /usr/local/opencv_debug（自定义路径）：
sudo make install
5.验证是否成功
编写CMakeLists.txt文件
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(hello_opencv)set(OpenCV_DIR "/usr/local/opencv_release/lib/cmake/opencv4")
find_package(OpenCV REQUIRED)add_executable(hello_opencv main.cpp)
target_link_libraries(hello_opencv ${OpenCV_LIBS})
编写main.cpp文件
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>int main() {cv::Mat mat(400, 600, CV_8UC3 , cv::Scalar(0, 255, 255));cv::imshow("Mat", mat);cv::waitKey(0);return 0;
}
运行程序：
6.参考资料
在 Linux 系统上安装 OpenCV：详细指南