Én is kételkedtem a virtualenv-ben, és nagyon örültem, hogy enélkül élhetek:) Íme a parancsok, amelyeket mindkét oktatóanyagból átadtam, az OpenCV 3.1.0-hoz

általános dolgok

  sudo apt-get updatesudo apt-get Updatesudo rpi-updatesudo rebootsudo apt-get install build-essential git cmake pkg-configsudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-devsudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-devsudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-devsudo apt-get install libgtk2.0-devsudo apt-get install libatlas-base-dev gfortrancd ~ git klón https: // github. com / Itseez / opencv.gitcd opencvgit checkout 3.1.0cd ~ git klón https://github.com/Itseez/opencv_contrib.gitcd opencv_contribgit checkout 3.1.0  

Ha az OpenCV-t szeretné használni a python 2.7-sel:

  sudo apt-get install python2.7-devwget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.pysudo python get-pip.pypip install numpycd ~ / opencvmkdir buildcd buildcmake -D CMAKE_BUI LD_TYPE = RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr / local \ -D INSTALL_C_EXAMPLES = OFF \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = BE \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH = ~ / Opencv_Dom kód> 

Ha az OpenCV-t szeretné használni a Python 3-tal:

  sudo apt-get install python3-devwget https://bootstrap.pypa.io/get-pip .pysudo python3 get-pip.pypip install numpycd ~ / opencvmkdir buildcd buildcmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr / local \ -D INSTALL_C_EXAMPLES = OFF_START_EX_START_ES Modulok \ -D BUILD_EXAMPLES = BE a  make -j4  fájlból. Négyszer lassabb, de kerüljön néhány fordítási hibát (tanfolyam-forgatókönyv).
Még mindig kipróbálhatja a  make -j4  fájlt. Hibák esetén a  make clean  paranccsal távolítsa el a korábban összeállított anyagokat, majd futtassa a make fájlt. . A git klónozása helyett itt töltheti le a forrást tar.gz formátumban:  https://github.com/opencv/opencv/releases 

Hozzáadom a @ Technico.top által javasoltakat. Van egy másik módszer az OpenCV telepítésére emulációs szoftver segítségével a PC-re történő fordításhoz, amely nem igényel keresztkomplikációt. Ez azt jelenti, hogy telepíti a cél debian / ubuntu disztrót egy SD-kártyára, kibővíti a fájlrendszert, egyszer elindítja ellenőrizze, hogy minden működik-e vagy sem, majd a kártyaolvasóval csatlakoztassa az SD-kártyát a számítógépéhez. Látnia kell két partíciót, a linuxos fájlrendszer indítását és gyökerét.

• hozzon létre egy könyvtárat sdcard / , amely kiszolgáló lesz a fájlrendszerének csatlakozási pontjaként a SD-kártyák.
• Telepítse a qemu-static-user -ot (vagy a qemu-user-static -ot a Debian Stretch-ben), hogy karon alapuló hardvert emuláljon x86 CPU.
• csatolja a fizikai / proc fájlt az sd-root mappába: mount --bind / proc sdcard / proc
• ismételje meg a fenti lépést a tmp, sys, run, dev, dev / pts, home - ha több partíciód van. Ha csak két partíciója van, akkor ez így nézhet ki: sudo mount / dev / sdb1 sdcard / boot / és sudo mount / dev / sdb2 sdcard /
• a qemu bináris másolása az sdroot könyvtárba a cp / usr / bin / qemu-arm-static sdcard / usr / bin /
• chroot a gyökér fájlrendszerbe. ez elengedhetetlenül el fogja dobni a RaspberryPi által használt SD-kártyán, miközben a számítógépre van szerelve. amíg belép a sdcard / könyvtárba, futtassa a következő parancsot: chroot. / bin / bash --login .
• [Opcionális] Ezen a ponton el kell végezni a DNS bejegyzések mentését a resolv.conf fájlba vagy bármely más, a hálózathoz kapcsolódó rutinszerű műveletet.
• Most folytathatja a szokásos telepítési útmutató indítását. parancsot, hogy a chroot sheellben fog futtatni, például a apt install lehetővé teszi az opencv telepítését és fordítását a hardvertől függően.
• Érdemes megemlíteni, hogy létezik egy opencv3-setup nevű szkript, amely kezeli az összes letöltési és függőségi telepítést, ami megkönnyíti az összes feltétlenül szükséges csomag telepítését.
• make után és a telepítés parancsok sikeres végrehajtása, biztonságosan eltávolíthatja az SD-kártyát a umount / dev / sdb2 és a umount /dev/sdb1.
• használatával. SD-kártya az RPi-ben vagy bármely más célzott ARM SBC-ben, és ellenőrizze az OpenCV telepítését.

A Technico.top által említett -j4-es pont lassabb a málna pi-ben, de ha a módszerrel telepíti amiről kiderült, hogy az opencv telepítése nagyon gyors, van egy Intel i7 PC-m 16 GB RAM-mal, és nagyon gyorsan tudta telepíteni az opencv-t az SD-kártyára a hagyományos szövődményekhez képest, amelyekről a jelentések szerint 6-27 óra között mozog.

Referenciák- https://wiki.gentoo.org/wiki/Embedded_Handbook/General/Compiling_with_qemu_user_chroot - https://community.arm.com/iot/embedded/b / embedded-blog / posts / cross-compilation-for-kar