如何在服务器中配置OpenCV

　　随着机器学习的发展，市面涌现了众多的机器视觉的开发工具，其中较为流行的就可以找到如下几种：MATLAB、OpenCV、WEKAMachineLearningWorkbench、Tensflow等，其中的OpenCV就受到了较多的关注，它与微软开发的万能开发工具VS以及香港服务器中实现了完美兼容，OpenCv的成功也使得机器学习在当今的产业界变得更加的流行，同时它在学校的教学中，企业的开发中以及科研院所的研发中有着举足轻重的地位。

　　OpenCV实现了许多对于机器视觉来说是必不可少的功能，例如：图像数据处理操作、矩阵/向量数据操作、线性代数运算、基本图像处理(去噪、角点检测、采样与插值、色彩变换、直方图)、运动分析。同时OpenCV提供了十分丰富的视觉处理算法，因为部分是以C语言编写的原因，OpenCV拥有极其出众的跨平台性，使得OpenCV的代码经过适当改写可以正常的运行在许多完全不同的系统中，例如：DSP系统和ARM嵌入式系统，同时运行效率十分高，由于它开源的特性，处理恰当，所以很多人用它来做算法的移植，这种移植在大学中经常作为相关专业的必学技能，同时一个库可能提供了一系列建模算法，例如：机器学习库，它们为一个机器学习项目中一个或多个步骤提供了特定的功能。

　　Opencv在Linux环境下的配置：

　　1从官网下载并安装cmake及一些依赖库

　　sudoapt-getinstallcmake

　　sudoapt-getinstallbuild-essentiallibgtk2.0-devlibavcodec-dev

　　libavformat-devlibjpeg.devlibtiff4.devlibswscale-devlibjasper-dev

　　2安装OpenCV

　　从官网下载opencv并进行解压，进入opencv的目录，执行以下命令。

　　cmake.

　　sudomake

　　sudomakeinstall

　　二、配置

　　1将opencv的库加入到路径，让系统可以快速的进行寻址：

　　sudogedit/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

　　末尾加入/usr/local/lib，保存退出

　　sudoldconfig#使配置生效

　　sudogedit/etc/bash.bashrc

　　末尾加入

　　PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig

　　exportPKG_CONFIG_PATH

　　保存退出

　　sudosource/etc/bash.bashrc#使配置生效

　　sudoupdatedb#更新database

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