Ubuntu下安装OpenCV(四): make编译

麟十一 2021-11-10

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第 26 篇 | LINSHIYI

这是Ubuntu下安装OpenCV系列的第四篇：make编译。全文共2个部分，分别对应OpenCV安装步骤的第5步和第6步。

第一部分(第5步)会执行make多线程编译，生成算法的目标文件(.o)。第二部分(第6步)使用make install命令，安装OpenCV算法的头文件、库文件、可执行程序等内容，这一部分还会展示debug版本和release版本库文件的区别。

本文以OpenCV3.4.10+contrib为例，在Ubuntu18.04下使用Debug模式进行源代码编译，所述方法同样适用于Ubuntu16.04系统。

目录--3. make编译

上图是这个系列的目录索引，之前的文章都在这里：

OpenCV配置攻略(一)：OpenCV, VC++和VS

OpenCV配置攻略(二): 安装包里都有什么(上) 本文主要介绍make编译这一步，推荐阅读2.4节(3)-(4)中有关CMake和make的部分

OpenCV配置攻略(二): 安装包里都有什么(下) make编译会生成一系列库文件，推荐阅读3.3节(3)-(6)中静态库和动态库的部分

Ubuntu下安装OpenCV(一): 准备工作

Ubuntu下安装OpenCV(二): CMake编译(上)

Ubuntu下安装OpenCV(三): CMake编译(下)

make编译

第五步: make编译, 生成算法模块的目标文件(.o)和其他文件
命令执行位置: 构建目录下, 与CMake编译生成的Makefile处于同一目录下
命令行:
$ sudo make
或
$ sudo make -j* (*指代计算机的线程数)
注意:
1. 可选择多线程或单线程进行编译

复制

完成了CMake编译，相当于生成了适用于不同系统的Makefile或工程文件。我们目前使用的是Ubuntu系统，所以CMake编译之后生成了Makefile文件，接下来就需要使用GNU make工具，通过读取Makefile中的内容实现整个项目的自动化编译。

这一步的命令行很简单，在构建目录下输入sudo make或者sudo make -j*即可执行编译任务(https://www.gnu.org/software/make/manual/make.html#Parallel)

GNU make knows how to execute several recipes at once. Normally, make will execute only one recipe at a time, waiting for it to finish before executing the next. However, the '-j' or '--jobs' option tells make to execute many recipes simultaneously.

这里的*指的是线程数，程序执行多线程编译时速度会比单线程编译更快。

5.1 查看线程数

如果不知道自己计算机的线程数，可以在计算机任意位置输入cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l 命令来查看：

查看计算机线程数

简单解读一下上文的命令。cat命令负责输出文件内容；之后的/proc/cpuinfo是一个文件，它记录了例如CPU个数、CPU厂商这类有关计算机CPU的信息，我们可以在计算机中直接打开这个文件查看里面的内容：

/proc/cpuinfo

接下来的符号"|"代表管道，它会将上一条命令的输出作为下一条命令的输入；grep命令可以查找文件中符合条件的字符串，我们在这里查找的是"processor"，这个变量指代计算机的逻辑CPU，从0开始标号；wc命令会输出文件的行数、字数和字节数，选项-l代表只显示行数。

所以，这条语句是由3条子语句和管道"|"连接而成：cat /proc/cpuinfo会输出cpuinfo文件的全部内容：

输出/proc/cpuinfo的内容

grep "processor"会从这些内容中提取出所有包含"processor"的语句，从标号可以看出，每一条语句都代表一个逻辑CPU；wc -l会输出这些语句的行数，也就是逻辑CPU的个数。

查看线程数的两条语句

从上图的命令行结果可以看出，我们从文件/proc/cpuinfo中提取出了8条包含"processor"的语句，也就是说我的系统中可用的线程数为8。

更详细的内容比如CPU个数、核数、超线程等内容就不再展开了，我们在这里只需要关注如何获取计算机上的线程数即可。

5.2 make编译

知道了线程数，就可以执行make编译了，我在构建目录debug下使用命令sudo make -j8进行编译。如果电脑性能不佳，也可以直接输入sudo make进行单线程编译。

make编译

make首次编译的时间会比较长，通过输出的内容可以发现，这一步主要是生成算法的目标文件(.o)，为下一步生成库文件做准备。有关目标文件的介绍在 OpenCV配置攻略(二): 安装包里都有什么(下) 3.3节中的第(3)部分。

make编译过程

make编译一般也是不会报错的。编译完成后，OpenCV算法的目标文件(.o)就都已经生成了。

make编译完成

还有一点，如果在上一步CMake编译时我们没有处理vgg_*.i和boostdesc_*.i系列文件下载失败的问题，那么在make这一步就会遇到报错。报错原因是程序在编译vgg.cpp和boostdesc.cpp时找不到需要引用的头文件：

找不到.i文件

make install

第六步: 将make编译生成的目标文件打包，并安装算法的库文件、头文件、可执行程序等文件
命令执行位置: 构建目录下, 与CMake编译生成的Makefile处于同一目录下
命令行:
$ sudo make install
注意:
1. 库文件、头文件的安装位置是在CMake编译时，通过变量CMAKE_INSTALL_PREFIX进行设置的
2. 区分Debug和Release编译模式下生成的共享库之间的区别

复制

第六步也属于make编译，只不过它在make命令之后添加了一个选项 install，install选项会将执行程序所需的文件复制在目标目录下(https://www.gnu.org/software/make/manual/make.html#Goals)

Copy the executable file into a directory that users typically search for commands; copy any auxiliary files that the executable uses into the directories where it will look for them.

所以这一步的目的是将算法生成的库文件、头文件等内容安装到指定目录下。这里的指定目录是我们在第4步CMake编译时通过变量CMAKE_INSTALL_PREFIX设置的参数。

我之前设置的路径为/usr/local/opencv-3-4-10-debug，用户可以根据自己的喜好设置路径和文件名，不设置的话默认安装在/usr/local下。

CMake编译时设置CMAKE_INSTALL_PREFIX

6.1 make install

直接在构建目录下输入命令sudo make install即可完成这一步：

make install

检查输出信息可以发现，这一步将OpenCV算法的头文件(.hpp)、注释文件(.md、.txt)、库文件(.so)等都安装在了我设置的/usr/local/opencv-3-4-10-debug目录下，安装配置为"Debug"：

make install输出内容

这里的"Debug"也是在我们在CMake编译这一步设置的，只不过通过的是另一个变量CMAKE_BUILD_TYPE，如果不设置的话参数默认为Release：

CMake编译时设置CMAKE_BUILD_TYPE

6.2 安装结果

编译完成后我们就可以前往之前设置的路径下查看生成的文件了，使用cd命令进入/usr/local/opencv-3-4-10-debug目录下：

make install生成的文件

make install这一步一共会生成4个文件夹，分别为bin、lib、include和share。

bin文件夹下存放的都是OpenCV生成的可执行文件，包括级联分类器(opencv_annotation, opencv_traincascade等)、opencv版本(opencv_version)等。

我在这里使用命令./opencv_version运行了一下记录OpenCV版本的可执行文件，输出结果为3.4.10。

bin文件夹

有关级联分类器的用法见https://docs.opencv.org/master/dc/d88/tutorial_traincascade.html

第二个include文件夹下存放的是各个算法的头文件：

include文件夹

share文件夹

lib下存放的是库文件，在Linux/Unix下，格式为lib*.so.*的文件既是动态库也是导入库。

lib文件夹

我们在这一步生成的全都是动态链接库，如果想生成静态链接库，可以参考

https://docs.opencv.org/master/db/d05/tutorial_config_reference.html

6.3 debug和release版本库的区别

到目前为止，我们一直在使用Debug模式编译OpenCV源代码，make install这一步生成的也都是debug版本的库文件。如果使用Release模式编译代码，那么会生成release版本的库文件。

不过，Ubuntu下生成的Debug、Release或其他版本的库文件名称相同，单从文件名上很难区分出哪一个是debug版本的库，哪一个是release版本的库。

这一小节会通过命令readelf -S <file name>来展示不同版本的库的区别。readelf命令用于查看ELF格式的文件信息，常见的ELF文件就是Linux下的动态库(*.so)和静态库(*.a)。参数-S可以显示指定名称文件的节头(Section Headers)信息。

在命令行中输入readelf -H可以查看readelf命令可用的所有选项：

readelf命令可用选项

在之前的编译中，我将Debug模式编译生成的文件存放在了/usr/local/opencv-3-4-10-debug下，同理，我将Release模式编译生成的文件存放在了/usr/local/opencv-3-4-10-release下。Release模式的具体编译步骤在下下篇会详细展示。

先进入opencv-3-4-10-debug文件夹下，随便查看一个debug版本的动态库，我在这里选择的是libopencv_aruco.so：