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Ubuntu, comment installer OpenCV pour python3?

Je veux installer OpenCV pour python3 dans Ubuntu 16.04. Fist j'ai essayé de courir Sudo apt-get install python3-opencv et c’est ainsi que j’installe à peu près l’ensemble de mes python. Cela n’a pas permis de trouver un référentiel. L’installation ne fonctionne toutefois pas si je fais Sudo apt-get install python-opencv _ Le problème avec ceci est que, en n’ajoutant pas les trois à python il s’installe pour python 2 que je n’utilise pas. Je ne voudrais vraiment pas que ce soit Je dois également l’installer avec pip3 et il n’a pas pu le trouver non plus.

pythonopencvubuntu
24
chasep255

Eh bien, ce sera une longue réponse, alors commençons:

Étape 1: Installez les prérequis: Mettez à niveau tous les packages pré-installés:

$ Sudo apt-get update
$ Sudo apt-get upgrade

Installez les outils de développement utilisés pour compiler OpenCV 3.0:

$ Sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config

Installez les bibliothèques et les packages utilisés pour lire divers formats d’images et de vidéos à partir du disque:

$ Sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff5-dev libpng-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

Installez GTK pour pouvoir utiliser les fonctionnalités de l’interface graphique d’OpenCV:

$ Sudo apt-get install libgtk2.0-dev

Installez les packages utilisés pour optimiser diverses fonctions dans OpenCV, telles que les opérations de matrice:

$ Sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

Étape 2: Configuration Python (Partie 1)

Télécharge pip, un Python, installé pour Python 3:

$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
$ Sudo python3 get-pip.py

Utilisons notre nouvelle installation pip3 pour configurer virtualenv et virtualenvwrapper:

$ Sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper

Maintenant, nous pouvons mettre à jour notre fichier ~/.bashrc (place au bas du fichier):

# virtualenv and virtualenvwrapper
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
$ source ~/.bashrc
$ mkvirtualenv cv

Étape 2: Configuration Python (Partie 2)

nous devrons installer les en-têtes et les fichiers de développement Python 3.4+:

$ Sudo apt-get install python3.4-dev

OpenCV représente les images sous forme de tableaux NumPy. Nous devons donc installer NumPy dans notre environnement virtuel cv:

$ pip install numpy

Étape 3: Construisez et installez OpenCV 3.0 avec Python 3.4+ liaisons 

$ cd ~
$ git clone https://github.com/opencv/opencv.git
$ cd opencv
$ git checkout 3.0.0
$ cd ~
$ git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
$ cd opencv_contrib
$ git checkout 3.0.0

Temps d'installation de la construction:

$ 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 ..

Commençons le processus de compilation OpenCV:

$ make -j4

En supposant qu'OpenCV 3.0 soit compilé sans erreur, vous pouvez maintenant l'installer sur votre système:

$ Sudo make install
$ Sudo ldconfig

Étape 4: Sym-link OpenCV 3.0

Si vous avez atteint cette étape, OpenCV 3.0 doit maintenant être installé dans /usr/local/lib/python3.4/site-packages/.

Ici, nos liaisons OpenCV sont stockées sous le nom cv2.cpython-34m.so

Cependant, pour utiliser OpenCV 3.0 dans notre environnement virtuel cv, nous devons d’abord créer une liaison symétrique avec OpenCV dans le répertoire site-packages de l’environnement cv, comme ceci: (Assurez-vous de prendre note de cv2.cpython-34m.so)

$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python3.4/site-packages/
$ ln -s /usr/local/lib/python3.4/site-packages/cv2.cpython-34m.so cv2.so

Remarquez comment je change le nom de cv2.cpython-34m.so en cv2.so - il en est ainsi Python peut importer nos liaisons OpenCV en utilisant le nom cv2.

Étape 5: Testez OpenCV 3.0 et Python 3.4+ install (+ = ()) 

$ workon cv
$ python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.0.0'

J'espère que ça t'as aidé. Aussi, crédit à Adrian Rosebrock sur son post . Cela a fonctionné pour moi comme un charme.

45
Vtik

J'ai trouvé ça:

https://pypi.python.org/pypi/opencv-python

OpenCV sur roues

'Packages OpenCV non officiels pour Python.'

L'installation était indolore pour Ubuntu 16.04

pip3 install opencv-python

Vérifiez l'installation

python3
Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) 
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.2.0'

Je ne sais pas pourquoi cela n'a pas été mentionné. Peut-être est-il nouvellement disponible?

38
Trevor

Utilisation de conda dans un environnement python3:

Commencez par installer conda dans un environnement python3 et activez-le si vous n’avez pas encore:

conda create --name py3k python=3
source activate py3k

Vous pouvez maintenant installer opencv dans l’environnement conda:

pip install pillow
conda install -c menpo opencv3=3.1.0

Pour importer en Python:

import cv2
3
k26dr

En supposant que vous ayez installé Python3.x, je l'ai résolu en procédant comme suit:

1: Installer les paquets latéraux requis pour OpenCV avec Ubuntu (uniquement validé pour: Ubuntu 16.04):

apt-get update
apt-get install -y libglib2.0.0 libsm6
apt-get install libxext6
apt-get install -y libxrender-dev

2: Installez OpenCV sur python3.x:

pip3 install opencv-contrib-python
2
Robin

Cela est dû au fait que vous avez plusieurs installations de python sur votre ordinateur.Vous devez faire de python3 la valeur par défaut, car il s’agit par défaut de python2.7.

1
makoulis
Sudo pip3 install opencv-python opencv-contrib-python
0
Js541

Le crédit est dû à la réponse acceptée comme étant correcte pour Ubuntu 16.04, cependant, dans Ubuntu 18.04 et versions ultérieures Python) 3 liaisons pour la bibliothèque OpenCV (Open Computer Vision) peuvent être installées à partir des référentiels par défaut Ubuntu avec la commande suivante:

Sudo apt install python3-opencv

Open Computer Vision Library est une collection d’algorithmes et d’exemples de code permettant de résoudre divers problèmes de vision par ordinateur. La bibliothèque est compatible avec IPL (bibliothèque de traitement d'image d'Intel) et, si elle est disponible, peut utiliser IPP (primitives intégrées de performance d'Intel) pour de meilleures performances.

0
karel