Ubuntu 20.04下OpenCV编译（GPU）+Python+Conda+FFmpeg的安装与配置

在Ubuntu 20.04系统上，您可以按照以下步骤来安装和配置OpenCV（GPU）+Python+Conda+FFmpeg。我们将详细介绍每个步骤，并为您提供一些有用的建议和技巧。
步骤1：更新系统
首先，确保您的系统是最新的。打开终端并输入以下命令：

sudo apt update
sudo apt upgrade

这将更新您的系统和已安装的软件包。
步骤2：安装依赖项
接下来，安装编译OpenCV所需的依赖项。在终端中输入以下命令：

sudo apt install build-essential cmake git libgtk-3-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev libxine-dev zlib1g-dev libv4l-dev python3-pip conda

这将安装编译OpenCV所需的依赖项，包括编译工具、图像处理库和Python开发环境。
步骤3：安装CUDA（可选）
如果您希望使用GPU加速，您需要安装CUDA。访问NVIDIA官网下载并安装适合您显卡的CUDA版本。在安装过程中，请确保选择正确的安装选项，以便在后续步骤中正确配置OpenCV。
步骤4：下载OpenCV源码
使用git克隆OpenCV源码到您的本地计算机。在终端中输入以下命令：

git clone https://github.com/opencv/opencv.git

这将下载OpenCV源码到您的当前目录。
步骤5：编译OpenCV
进入OpenCV源码目录，并使用CMake配置构建。在终端中输入以下命令：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

这将配置OpenCV构建选项。接下来，编译OpenCV：

make -j4 install

这将使用多线程编译OpenCV，并安装到指定的目录。编译过程可能需要一些时间，具体取决于您的系统性能。
步骤6：配置Python环境
接下来，配置Python环境以使用OpenCV。打开一个新的conda环境（或使用现有的环境），并激活它：

conda create --name myenv python=3.8
conda activate myenv

确保已安装正确版本的Python和pip。然后，使用pip安装numpy和OpenCV的Python绑定：

pip install numpy opencv-python

这将安装OpenCV的Python绑定，以便您可以在Python中使用OpenCV功能。
步骤7：安装FFmpeg（可选）（略）
（FFmpeg的安装和配置在此处省略，因为该部分较为复杂，并且不直接涉及到OpenCV的编译过程。通常，您可以通过系统包管理器或从源代码编译来安装FFmpeg。）
步骤8：测试配置
最后，编写一个简单的Python脚本以测试OpenCV是否正确安装并可以在您的环境中运行。创建一个名为test.py的文件，并将以下代码复制到文件中：
```python
import cv2
import numpy as np
\n# 创建一个黑色的图像
image = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
\n# 创建一个白色的矩形
cv2.rectangle(image,(50,50),(250,250),(255,255,255),-1)
\n# 显示图像
cv2.imshow(‘Image’,image)
\n# 等待关闭窗口