OpenCV, OpenCV Contrib のインストール，CUDA 対応可能（ソースコードを使用）（Ubuntu 上）

Ubuntu で，OpenCV 最新版をソースコードからビルドして，インストールする手順をスクリーンショット等で説明する．

ユースケース．OpenCVは「apt install opencv-dev」で簡単にインストールできるが，OpenCV の最新版を追いかけたい場合．自分の環境にあわせてビルドしたい（NVidia CUDA を使うなど）場合は，ソースコードからビルドする．

【目次】

前準備
Ubuntu で OpenCV のビルドとインストール（OpenCV サイトから最新版をダウンロード）

【関連する外部ページ】

OpenCV の公式ページ: https://opencv.org
GitHub の OpenCV のページ: https://github.com/opencv/opencv/releases

【サイト内の関連ページ】

OpenCV について [PDF] , [パワーポイント]
OpenCV のインストール，画像表示を行う C++ プログラムの実行手順: 別ページ »で説明
OpenCV 4 の Python プログラム: 別ページ »にまとめ
OpenCV 4 の C/C++ プログラム: 別ページ »にまとめている．

OpenCV

OpenCV は，実時間コンピュータビジョン (real time computer vision) のアルゴリズムと文書とサンプルコードの集まり．

2500 以上のアルゴリズム．
顔認識、物体認識、人間の動きの分類、カメラの動きの追跡、オブジェクトの動きの追跡、３次元モデルの抽出、ステレオカメラからの３次元点群の生成、イメージスティッチング、類似画像の検索、赤目の除去、眼球運動の追跡、ARの機能など
ライセンス: BSD ライセンス
インタフェース: C++, Python, Java, MATLAB
マシン: Windows, Linux, Mac OS, iOS, Android

前準備

Ubuntu のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは，端末で，次のコマンドを実行する．

Ubuntu のインストールは別ページ »で説明

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

C/C++ コンパイラー，make，パッケージツール，qt5-qmake のインストール

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y install build-essential gcc g++ make libtool texinfo dpkg-dev pkg-config
sudo apt -y install qt5-qmake

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストールのインストール（Ubuntu 上）

Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストール: 別ページ »で説明

Git, cmake, curl のインストール（Ubuntu 上）

インストールするには，端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui curl

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール（Ubuntu 上）

Python のインストールは行わない（Ubuntu のシステム Python を用いる．）

Python, pip のコマンドでの起動のまとめ．

Ubuntu のシステム Python を用いるとき， python, pip は，次のコマンドで起動できる．

python3 （Ubuntu のシステム Python）
sudo pip3 （pip 3）

Ubuntu での Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール: 別ページ »で説明

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -y install python-is-python3 python3-dev python-dev-is-python3 python3-pip python3-setuptools python3-venv build-essential

Ceres Solver のインストール（Ubuntu 上）

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y install  libceres-dev libceres2

Intel Performance ライブラリのインストール

Intel Performance ライブラリを使いたいときは，インストールしておく（必ずしもインストールする必要はない）

Inter Performance ライブラリのインストールは，別ページ »で説明

Ubuntu で OpenCV のビルドとインストール

前提ソフトウェア類

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y build-dep libopencv-dev
sudo apt -y install libgtk2.0-dev
sudo apt -y install openalpr openalpr-utils libopenalpr-dev
sudo apt -y install openni2-utils libopenni2-dev
sudo apt -y install libpcl-dev
sudo apt -y install libguava-java
sudo apt -y install python3-dev pylint3 flake8 python3-flake8
sudo apt -y install libjasper-dev libleveldb-dev liblmdb-dev 
sudo apt -y install libatlas-base-dev libopenblas-dev liblapack-dev libtbb-dev libeigen3-dev

OpenCV のバージョンの確認
次のページなどで，最新バージョンのバージョン番号を確認できる．
https://github.com/opencv/opencv

ソースコードのダウンロードと cmake の実行

端末で，次のコマンドを実行する．「-b 4.6.0」でバージョン指定している．「/usr/local/cuda-11.7」のところは，NVIDIA CUDA ツールキットをインストールしたディレクトリに読み替えること．

NVIDIA ドライバ (https://www.nvidia.com/download/index.aspx), NVIDIA CUDA ツールキット 11.7，NVIDIA cuDNN v8.2 のインストール: 別ページ »で説明

Intel MKL を使いたいときは「-DUSE_MKL=ON」に設定する．このとき，「/opt/intel/compilers_and_libraries_2020.0.166/linux/mkl/include」のところは，Intel MKL の mkl.h があるディレクトリに読み替えること．Intel MKL のインストールのインストールは，別ページ »で説明

  cd /usr/local
  sudo rm -rf opencv
  sudo git clone --recursive -b 4.6.0 https://github.com/opencv/opencv.git
  sudo chown -R ${USER} /usr/local/opencv
  cd /usr/local
  sudo rm -rf opencv_contrib
  sudo git clone --recursive -b 4.6.0 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
  sudo chown -R ${USER} /usr/local/opencv_contrib
  cd /usr/local/opencv
  sudo rm -rf build
  sudo mkdir build
  sudo chown -R ${USER} /usr/local/opencv/build
  cd build
  CUDA_PATH="/usr/local/cuda-11.7" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-11.7/include -I/opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-11.7/lib64" \
  cmake .. -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
  -D BUILD_opencv_world=ON \
  -D BUILD_opencv_apps=ON \
  -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/usr/local/opencv_contrib/modules \
  -D OpenBLAS_INCLUDE_DIR=/usr/include/x86_64-linux-gnu \
  -D OpenBLAS_LIB=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libopenblas.so \
  -D WITH_PYTHON=ON \
  -D BUILD_opencv_python2=OFF \
  -D BUILD_opencv_python3=ON \
  -D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=python3 \
  -D WITH_MKL=ON \
  -D WITH_CUDA=ON \
  -D CUDA_FAST_MATH=ON \
  -D WITH_CUBLAS=ON \
  -D WITH_CUDNN=ON \
  -D WITH_NVCUVID=OFF \
  -D OPENCV_DNN_CUDA=OFF \
  -D BUILD_opencv_cudaimgproc=OFF \
  -D BUILD_EXAMPLES=ON \
  -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
  -D INSTALL_TESTS=ON \
  -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
  -D INSTALL_BIN_EXAMPLES=ON \
  -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON

補足説明

cmake の実行で「CMake Generate step failed. Build files cannot be regenerated correctly」と表示される場合がある．この場合にはgit の実行（２箇所ある）で「-b 4.6.0」のようにバージョン指定する（最新版を追いかけない）と解決する場合がある．
MKL (Intel Math Kernel Library) を使わないときは「-D WITH_MKL=OFF」

NVIDIA CUDA を使わないときは，次の設定を外す

  -D WITH_CUDA=ON \
  -D CUDA_FAST_MATH=ON \
  -D WITH_CUBLAS=ON \
  -D WITH_CUDNN=ON \
  -D WITH_NVCUVID=OFF \
  -D OPENCV_DNN_CUDA=ON \
  -D CUDA_ARCH_PTX=7.5 \
  -D BUILD_opencv_cudaimgproc=OFF \

cmake のオプションについては「ccmake ..」で確認できる

古いバージョンである OpenCV 3.4.1 を ubuntu 18.04 でビルドするとき「unsupported GNU version! gcc version later than 6 are not supported!」というエラーが出る場合がある. このエラーを回避するために，次のコマンドを実行する

CC=gcc-6 CXX=g++-6 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
      -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
      -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/tmp/opencv_contrib/modules \
      -D BUILD_opencv_python3=ON \
      -D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=python3 \
      -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

cmake の結果の確認
エラーメッセージが出ていないこと

ビルド

端末で，次のコマンドを実行する．

cd /usr/local/opencv/build
CUDA_PATH="/usr/local/cuda-11.7" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-11.7/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-11.7/lib64" \
make -j4

ビルドの結果の確認
エラーメッセージが出ていないことを確認
インストール
端末で，次のコマンドを実行する．
sudo make install sudo /sbin/ldconfig
インストールの結果の確認
エラーメッセージが出ていないことを確認
バージョン確認

バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある．
python3 -c "import cv2; print( cv2.__version__ )"

OpenCV を用いた画像表示の例

OpenCV で画像表示を行う C++ プログラム

ファイル名 a.cpp で保存．

#include<opencv2/opencv.hpp>

int main (int argc, char *argv[])
{
  cv::Mat bgr = cv::imread("/usr/local/share/opencv4/samples/data/fruits.jpg");
  cv::imshow("", bgr);
  cv::waitKey(0);
  cv::destroyAllWindows();

  return 0;
}

次のようなコマンドで実行

g++ -I/usr/local/include/opencv4 -o a.out a.cpp -L/usr/local/lib -lopencv_world
./a.out

ソースコードからビルドするときに「-D BUILD_opencv_world=ON」を付けなかったときは，次のようなコマンドで実行

g++ -I/usr/local/include/opencv4 -o a.out a.cpp -L/usr/local/lib -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs
./a.out

画像表示が行われる．画面をクリックし，なにかのキーを押して閉じる．

OpenCV で画像表示を行う Python プログラム

Python プログラムの実行

Windows では python （Python ランチャーは py）
Ubuntu では python3

Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

python

import cv2
CVSAMPLEDAT="/usr/local/share/opencv4/samples/data/"
bgr = cv2.imread(CVSAMPLEDAT + "fruits.jpg")
cv2.imshow("", bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画像が表示されるので確認．このあと，ウインドウの右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる