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前面说过opencv和python模块的安装，版本是基于opencv 2的，这篇主要说一下opencv3的安装过程以及相关依赖问题的解决，同样opencv3的安装包在官网上可以下载，最新稳定版是3.3.0，下载之后安装包为：opencv-3.3.0.zip；opencv3的安装包比2大了2倍以上，改动很大，支持的扩展也很多，具体官网上列出如下：
这些依赖部分简单说明如下：
1). gcc一般系统都会有
2). cmake要手动安装并且版本要大于2.8.12，安装过程之前也写过
3). git这个不是必须的，根据需要安装
4). GTK不需要也可以不装，需要的话去官网下载包编译即可
5). pkg-config一般系统自带
6). python默认用系统的2.7最好提前安装一下numpy，具体过程前面安装opencv2都说过
7). ffmpeg依赖，opencv视频处理部分是基于ffmpeg的，所以如果想用opencv3来处理视频那么必须安装ffmpeg依赖，并且不能下载官网上最新的ffmpeg，opencv调用的是比较老的系统版本，待会会说明怎么使用yum安装
8). 其他依赖 比如libjpeg或者libpng等，这些尽量都要安装上，用默认的yum源就可以
9). CUDA GPU支持，如果有GPU并且驱动和CUDA Toolkit都已经正确安装，那么opencv会自动支持
下面开始安装，解压安装包并进入：
unzip opencv-3.3.0.zip cd opencv-3.3.0/ mkdir build
这里为了不污染源码环境，要求必须在新目录中编译，现在如果直接开始编译那么中间会下载ippicv_2017u2_lnx_intel64_20170418.tgz并且非常慢，这个如果需要可以提前下载好，如果不需要可以屏蔽，下载地址是：http://www.linuxfromscratch.org/blfs/view/svn/general/opencv.html 进入下载即可，配置方法如下：
首先编辑ippicv.cmake文件 vim 3rdparty/ippicv/ippicv.cmake 然后找到ocv_download这个函数部分，URL下面有一个下载链接，我这里修改如下：
配置成上面这个前提本机要启动一个服务器，比如apache，nginx或者python自带的都行，python自带的启动要在上面那个tgz所在的同一目录启动，启动命令是： python -m SimpleHTTPServer 80 另外apache或者nginx的web目录中也要放入上面下载的文件才可以，具体目录都可以自己定义的，只要能下载到就可以，另外如果不用就更简单了，随便修改一下原来的下载域名下载不到即可，修改完之后保存并退出，这时候编译时下载就很快了
然后如果需要ffmpeg支持，那么需要安装相关的库，安装过程如下：
# 安装epel扩展源 yum -y install epel-release # 添加扩展源 yum localinstall --nogpgcheck https://download1.rpmfusion.org/free/el/rpmfusion-free-release-7.noarch.rpm https://download1.rpmfusion.org/nonfree/el/rpmfusion-nonfree-release-7.noarch.rpm rpm --import http://li.nux.ro/download/nux/RPM-GPG-KEY-nux.ro rpm -Uvh http://li.nux.ro/download/nux/dextop/el7/x86_64/nux-dextop-release-0-1.el7.nux.noarch.rpm # 安装ffmpeg依赖 yum -y install ffmpeg ffmpeg-devel
现在ffmpeg依赖就安装好了，如果没有网络的话，建议现在一台有网的计算机上安装收集到具体的rpm包，然后再复制过去安装即可，当然如果不使用opencv的视频处理库，而是直接使用ffmpeg解码，那么上面步骤就完全不需要了
现在ippicv和ffmpeg都准备好了，那么可以开始安装opencv3了
执行cmake配置：
cd build/
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv3 ..
上面如果CMAKE_INSTALL_PREFIX安装目录不指定，默认是安装到/usr/local下和系统放一块，完成之后可以查看支持的相关扩展，没问题执行编译并安装：
make -j4 make install
执行完就安装成功了，关于python的支持配置和之前完全一样，复制cv2.so模块到python库目录下即可；另外ffmpeg支持测试如下：
首先进入解压好的源码目录，不是安装目录，然后再执行 cd samples/cpp/example_cmake/ 进入示例目录，会看到里面有一个example.cpp文件，在原来基础上修改如下：
1 #include "opencv2/core.hpp" 2 #include "opencv2/imgproc.hpp" 3 #include "opencv2/highgui.hpp" 4 #include "opencv2/videoio.hpp" 5 #include <iostream> 6 7 using namespace cv; 8 using namespace std; 9 10 int main() 11 { 12 cout << "Built with OpenCV " << CV_VERSION << endl; 13 Mat image; 14 VideoCapture capture("/root/test.mp4"); 15 if(capture.isOpened()) 16 { 17 cout << "Capture is opened" << endl; 18 for(int i = 0;i < 10;i++) 19 { 20 capture >> image; 21 if(image.empty()) 22 break; 23 char image_name[6]; 24 sprintf(image_name, "%d.jpg", i); 25 imwrite(image_name, image); 26 } 27 } 28 else 29 { 30 cout << "No capture" << endl; 31 } 32 return 0; 33 }
上面的代码很简单就是从视频中解出来10帧图片，视频文件自己找一个测试即可，编辑完成之后执行下面命令编译：
cmake . make
如果执行编译没什么问题，那么现在应该生成了一个opencv_example的可执行程序，然后 ./opencv_example 执行即可，正常应该可以生成0.jpg~9.jpg这10张图片
到这里opencv3环境就安装好了
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原文地址：http://www.cnblogs.com/freeweb/p/7509480.html
