小生深知網路上樹莓派安裝opencv的教程層出不窮，但是基本上都是從其他地方copy的，而且copy的不完全，而且樹莓派下用lena.jpg測試opencv的教程很難找到。雖然網際網路的共享精神值得肯定，但是不負責任的共享對於急於使用樹莓派+opencv的童鞋是極為不負責任的，最近幫學弟在樹莓派3上配opencv3.0，本著科學需要負責和專業，希望大家能不再走彎路，畢竟一次編譯opencv短則10分鐘，長則幾小時，加快編譯速度對初學者來說也是個相對冷門的技術，本文作如下總結。

本文以樹莓派2/3安裝opencv3.0附加python2.7為例，介紹完整流程，請一次就執行完這些流程，期間可能有些步驟耗時很長，所以可以拿本書看看，或者用手機看個劇，整體耗時應該在一部電影的時間左右。

首先進入Raspberry Pi系統，確保樹莓派臉上網路，然後Ctrl + Alt +t開啟命令終端（直接點選終端圖示可能會卡），如果終端視窗沒有出現的話，從頂部工作列可以找到，點開就好。

首先是以下這幾條更新命令，每次單獨執行：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo rpi-update

sudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config

然後是以下這幾條命令安裝圖片工具包，每次單獨執行（網上有很多一起執行的，但是經常出現問題）

sudo apt-get install libjpeg8-dev

sudo apt-get install libtiff5-dev

sudo apt-get install libjasper-dev

sudo apt-get install libpng12-dev

ra後是視訊I/O包：

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

下面安裝GTK：

sudo apt-get install libgtk2.0-dev

然後安裝優化函式的包：

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
 

然後執行以下命令下載opencv3.0：

cd /home/pi
git clone https://github.com/Itseez/opencv.git

cd opencv

git checkout 3.0.0

然後安裝opencv_contrib：

cd /home/pi

git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git

cd opencv_contrib

git checkout 3.0.0

然後安裝python開發包：

sudo apt-get install python2.7-dev

然後安裝pip：

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python get-pip.py

然後安裝virtualenv virtualenvwrapper：

sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
sudo rm -rf ~/.cache/pip

 下面這個步驟不僅僅是命令了，開啟~/.profile檔案，我是使用vim開啟的：

sudo vim ~/.profile（如果不會用vim的話，請使用其他的文字編輯器）

開啟profile後，在這個檔案最後，新增以下內容後儲存退出：

# virtualenv and virtualenvwrapper
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python2.7
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

然後執行下面這個命令：

source  ~/.profile

然後建立虛擬工作環境並進入：

mkvirtualenv LC
workon LC

一定要確保進去剛剛建立的虛擬環境了，進入虛擬環境的標誌是進去後命令的最前面（綠字前面）都會增加“(LC)”。

下面在虛擬環境中安裝numpy：

pip install numpy
sudo rm -rf ~/.cache/pip/
pip install numpy

一定確保在剛剛的虛擬環境下進行以下操作，如果新開了一個命令列視窗，那麼就依次執行 source ~/.profile 命令和 workon LC 命令進入虛擬環境再執行以下操作。

執行以下命令來設定編譯：

cd ~/opencv
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
 -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
 -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
 -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
 -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
 -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

執行以下命令開始正式編譯opencv3.0：

make -j56（這個如果報錯就別寫-j56了，寫-j4，主要是為了強行加快opencv編譯速度）

編譯完後進行安裝：

sudo make install

安裝後進行相關配置：

sudo ldconfig

整個流程嚴格走下來就應該已經成功了，可以關掉這個命令列視窗了。

××××××××××××××××××××××××下面是測試opencv的流程×××××××××××××××××××××××××××××××

首先進入虛擬環境：

mkvirtualenv LC
workon LC

然後建立工作目錄：

mkdir ~/opencv-lena
cd ~/opencv-lena
vim DisplayImage.cpp（不會用vim的同學用其他文字編輯器）

然後在這個cpp中複製貼上進去以下程式碼：

#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv )
{
	if ( argc != 2 )
	{
		printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>\n");
		return -1;
	}
	Mat image;
	image = imread( argv[1], 1 );
	if ( !image.data )
	{
		printf("No image data \n");
		return -1;
	}
	namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );
	imshow("Display Image", image);
	waitKey(0);
	return 0;
}

下面建立CMake編譯檔案：

vim CMakeLists.txt

建立後在此檔案下寫入以下內容：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project( DisplayImage )
find_package( OpenCV REQUIRED )
add_executable( DisplayImage DisplayImage.cpp )
target_link_libraries( DisplayImage ${OpenCV_LIBS} )

然後儲存退出。

下面編譯：

cd ~/opencv-lena
cmake .
make

編譯完成後，從網上下載lena.jpg，或者隨便找張圖片，命名為lena.jpg，放在opencv-lena資料夾下。

然後執行程式：

./DisplayImage lena.jpg

如果能顯示出lena.jpg圖片，則測試成功，Cheers～