Cómo instalar OpenCV en CentOS 8

OpenCV (Biblioteca de visión por computadora de código abierto) es una biblioteca de visión por computadora de código abierto con enlaces para C ++, Python y Java y es compatible con todos los principales sistemas operativos. Puede aprovechar el procesamiento multinúcleo y cuenta con aceleración de GPU para operaciones en tiempo real.

OpenCV se utiliza para una amplia gama de aplicaciones, incluido el análisis de imágenes médicas, unir imágenes de Street View, videos de vigilancia, detectar y reconocer rostros, rastrear objetos en movimiento, extraer modelos 3D y mucho más.

Este artículo describe cómo instalar OpenCV en CentOS 8. Para instalar la última versión estable de OpenCV desde la fuente, desplácese hacia abajo hasta la sección Instalación de OpenCV desde la fuente de este tutorial. Elija una de las opciones de instalación que mejor se adapte a sus necesidades.

Instalar OpenCV desde el repositorio de CentOS #

Los paquetes de OpenCV están disponibles en los repositorios estándar de CentOS 8, pero no hay enlaces para Python.

Instale los paquetes de OpenCV escribiendo:

sudo dnf install opencv opencv-devel

Una vez completada la instalación, verifique que exista la biblioteca OpenCV ejecutando:

pkg-config --modversion opencv

3.4.1

Instalación de OpenCV desde la fuente #

Construir la biblioteca OpenCV desde la fuente le permite tener la última versión disponible. Se optimizará para su sistema en particular y tendrá control total sobre las opciones de compilación.

Realice los siguientes pasos para instalar la última versión de OpenCV desde la fuente:

1. Instale las dependencias requeridas y opcionales:

   sudo dnf install epel-release git gcc gcc-c++ cmake3 qt5-qtbase-devel \    python3 python3-devel python3-pip cmake python3-devel python3-numpy \    gtk2-devel libpng-devel jasper-devel openexr-devel libwebp-devel \    libjpeg-turbo-devel libtiff-devel tbb-devel libv4l-devel \    eigen3-devel freeglut-devel mesa-libGL mesa-libGL-devel \    boost boost-thread boost-devel gstreamer1-plugins-base

2. Clone los repositorios de contribución de OpenCV y OpenCV:

   mkdir -p ~/opencv_build && cd ~/opencv_buildgit clone https://github.com/opencv/opencv.gitgit clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git

   Al momento de escribir, la versión predeterminada en los repositorios de github es la versión 4.2.0. Si desea instalar una versión anterior de OpenCV, vaya a opencv y opencv_contrib directorios y ejecute git checkout <opencv-version>

3. Una vez que se complete la descarga, cree un directorio de compilación temporal y cambie a él:

   cd ~/opencv_build/opencv && mkdir build && cd build

   Configure la compilación de OpenCV con el siguiente comando de CMake:

   cmake3 -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \    -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \    -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_build/opencv_contrib/modules \    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

   La salida se verá como a continuación:

   -- Configuring done
   -- Generating done
   -- Build files have been written to: /home/vagrant/opencv_build/opencv/build

4. Inicie el proceso de compilación ejecutando el siguiente comando:

   make -j8

   Modifica el -j bandera de acuerdo a su procesador. Si no sabe la cantidad de núcleos en su procesador, puede encontrarla escribiendo nproc .

   La compilación puede tardar varios minutos o más, según los recursos de su sistema.

5. Instale las bibliotecas de OpenCV con:

   sudo make install

6. Crear enlace simbólico opencv4.pc archivo al /usr/share/pkgconfig directorio y ejecute ldconfig para reconstruir la memoria caché de las bibliotecas.

   sudo ln -s /usr/local/lib64/pkgconfig/opencv4.pc /usr/share/pkgconfig/sudo ldconfig

   Compruebe la versión de OpenCV escribiendo:

   pkg-config --modversion opencv4

   4.3.0

7. Para verificar Python cv2 ejecución del módulo:

   python3 -c "import cv2; print(cv2.__version__)"

   4.3.0-dev