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一、引言
在老猿CSDN的博文《构建VisualStudio2019+OpenCV4.3的C++ windows编译环境》中详细介绍了windows下怎么构建visual studio 2019+OpenCV4.3d的C++编译环境，换了国产电脑后，上述方法已经不能使用，需要寻求统信Linux下构建OpenCV的C++编译环境的方法，经过多次尝试，解决了一些遇到的坑，终于成功在统信UOS下构建了OpenCV的C++编译环境，下面就详细进行介绍。
二、下载OpenCV版本
版本的下载方法还是《构建VisualStudio2019+OpenCV4.3的C++ windows编译环境》介绍的方法，该方法不下载OpenCV的代码不要上GitHub，国内可以直接访问，比较方便。
老猿还是选择的4.3.0的版本，不过下载的操作系统版本不能是windows的版本，必须下载Linux下的版本，在网站上有zip版本和tar版本，老猿选择下载的zip版本，如图： 下载后，该zip文件名带空格和点，为了便于操作，老猿将其改名为“OpenCV430.zip”，解压该zip文件到自己想要安装的目录，默认解压到安装目录的“opencv-opencv-207f357”子目录，直接将该子目录改名为“OpenCV430”，在老猿的机器上完整的安装目录路径为：/home/openCV/OpenCV430，前面2层目录就是选定的安装目录。
解压后，在目录下能看到的文件列表如下：
可以看到，该目录下有个CMakeLists.txt文件，这就是cmake的配置文件，有关cmake的介绍请参考老猿在CSDN的博文《信创之国产浪潮电脑+统信UOS操作系统体验2：安装visual studio code和cmake搭建C++开发环镜》的介绍，这说明OpenCV的编译需要借助cmake进行。
三、进入终端并切换为root用户操作
为了执行相关操作，减少权限问题的影响，进入linux终端操作模式，并执行：
sudo -i
用于以root用户身份登录到系统，后续操作都是在root用户下操作。
四、安装依赖组件
opencv安装依赖很多组件，如果没有预先安装这些组件中的部分，就会导致opencv安装后执行时报错，因此需要预先安装这些组件：
apt install build-essential
apt install libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
apt install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev
apt install libjasper-dev
apt install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev
apt install libxvidcore-dev libx264-dev
apt install libatlas-base-dev gfortran
apt install ffmpeg
这里补充说明几点： 1、依赖库的安装必须在执行opencv安装的cmake之前； 2、这里是列出了所有应该提前安装的库，但可能有部分库已经存在了，例如ffmpeg在老猿机器上原来就有，另外有部分库可能统信没有，如在老猿机器上无法安装libjasper-dev； 3、执行上述指令是前面以root用户登录为基础的，如果没有以root用户登录，则需要在这些指令前增加sudo。
四、cmake处理
为了顺利执行cmake，并为后续步骤准备好条件，需要按如下步骤进行cmake处理。
4.1、新建build子目录
为了执行cmake，在/home/penCV/OpenCV430下新建子目录build（原因请参考老猿在CSDN的博文《统信UOS Linux环境下安装OpenCV遇到的各种问题及填坑指南》）。
4.2、ADE处理
ADE（Automatic Differentiation Engine）是OpenCV中的一个模块，用于自动计算图像处理算法的导数。它可以根据输入和输出之间的关系，自动计算算法的梯度，从而实现自动微分。在OpenCV的编译过程中，如果使用了gapi模块，会自动下载并编译ADE，以支持自动微分功能。
在执行cmake过程中会自动到GitHub下载当前OpenCV版本对应的ADE文件，但如果安装机器所在的网络环境允许访问GitHub，则可以跳过该步骤，本步骤是专门针对机器环境无法访问GitHub进行的。
具体处理过程请参考老猿在CSDN的博文《机器环境无法访问GitHub情况下linux安装OpenCV执行cmake无法下载ADE文件v0.1.1f.zip》的介绍。
4.3、执行cmake指令
ADE处理后，就可以进入真正的cmake执行了。
进入build子目录后执行如下命令：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv430 -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON ..
这个指令指定设定了如下内容：
安装OpenCV的发行版本（其实不指定CMAKE_BUILD_TYPE也是安装发行版本）指定其安装目录为/usr/local/opencv430，不指定的话默认安装目录为/usr/local由于CMakeLists.txt文件在build目录的父目录中，因此指定cmake的目录为..
实际上述指令也可以使用：cmake …，不指定前面的两个变量参数，这样只是安装目录不同，同时无法生成opencv.pc文件（关于该文件请参考老猿在CSDN的博文《统信UOS Linux环境下安装OpenCV遇到的各种问题及填坑指南》的介绍）。
cmake执行完毕后最后给出信息如下：
-- Install to: /usr/local/opencv430
-- -----------------------------------------------------------------
--
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/openCV/OpenCV430/build
cmake执行后和执行前，/usr/local目录其实没有变化，下面是老猿机器上的/usr/local`下目录内容情况： 其中include目录下内容为空，lib目录下有如下两个子目录： 这两个子目录下只有几个空目录，没有任何文件。
五、执行make指令
cmake处理完成之后，在build目录下准备好了进行make的相关文件和目录，如图： 可以看到Makefile已经生成，此时就可以执行make指令了。
make的执行很慢，但提供了多线程并行执行的能力，老猿机器CPU为8核，因此编译指令为： make -j8 表示启动8个线程并行编译，编译过程花了17分钟，如果是单线程，可能要近2个小时。
编译完成后，在build目录下产生了大量文件和目录，bin目录下生成了一些执行文件，在lib目录生成了一些库文件，等等，此时可以执行bin目录下的一些程序进行测试。例如：
root@jwp:/home/openCV/OpenCV430/build/bin# ./opencv_version
4.3.0
六、安装
编译完成后，就可以安装OpenCV文件和库了，执行指令为：
make install
make install指令的用途是将编译生成的可执行文件、库文件和其他必要的文件安装到系统中的指定位置，并在系统中进行配置，以便其他程序可以使用这些文件。
在老猿机器上安装的路径就是前面cmake配置的/usr/local/opencv430，我们来看看该目录下的内容： 包括4个子目录，bin、include、lib、share，重点看看include目录： include目录下有2级子目录，include和OpenCV4目录下都只有一个子目录名，真正的头文件都存放在opencv2子目录下。
七、调整登录用户的shell环境配置
通过前面的步骤，整个OpenCV4.3在老猿的机器上就都安装成功了，按理来说后续就可以在应用程序中调用OpenCV库文件和头文件进行OpenCV编程了，但不同环境配置对编译指令的参数要求不同，具体请参考老猿在CSDN的博文《统信UOS linux下opencv应用编译时的头文件和库文件路径查找设置方法》的介绍。
老猿推荐使用环境变量和opencv.pc文件来简化编译指令的参数，为此需要将头文件路径、库文件路径以及opencv.pc文件路径都写入到登录用户主目录的“.bashrc”文件中，在老猿机器环境中，对应登录用户“.bashrc”关于opencv配置的有关换行变量内容如下：
administrator@jwp:~$ pwd
/home/administrator
administrator@jwp:~$ tail -n 6 .bashrc
export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/local/opencv430/include/opencv4:$CPLUS_INCLUDE_PATH
export C_INCLUDE_PATH=/usr/local/opencv430/include/opencv4:$C_INCLUDE_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv430/lib:$LIBRARY_PATH
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv430/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv430/lib:$LD_LIBRARY_PATH
administrator@jwp:~$
大家可以参考老猿的配置根据opencv安装路径调整上述配置内容，调整后重新登入终端生效，这样调整指令后，不用在g++编译指令中带-I和-L参数，也不用带-l参数来指定库文件，而是使用：\ pkg-config --libs opencv\参数，对所有opencv的应用都生效。 如老猿编译test.cpp，使用指令如下：
administrator@jwp:~/E_DRIVER/opencv/test$ g++ -o test test.cpp `pkg-config --libs opencv`
administrator@jwp:~/E_DRIVER/opencv/test$
注意：
make install安装完后，在安装目录（如/usr/local/opencv430）下的lib/pkgconfig目录下，生成的文件是opencv4.pc，这样的话上面编译指令的pkg-config --libs opencv应该为：pkg-config --libs opencv4，为了兼容，可以将opencv4.pc复制一份到opencv.pc；pkg-config --libs opencv一定要用符号`（这个字符称为可显示字符，不是单引号，一般键盘布局是在数字1前面，和波浪线共用一个键）首尾进行标记。
八、测试
完成以上工作后，opencv库的安装完成，具备opencv应用调用API进行图像处理的能力，程序就可以编译执行了。
为了验证环境的可用性，可以用下面的代码进行验证：
#include
int main()
{
// 读取图片
cv::Mat image = cv::imread("文件目录用途.png");
// 检查是否成功读取图片
if (image.empty()) {
std::cout << "无法读取图片" << std::endl;
return -1;
}
// 创建窗口并显示图片
cv::namedWindow("Image", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("Image", image);
// 等待按下任意键后关闭窗口
cv::waitKey(10000);
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}
执行指令：g++ -o test test.cpp pkg-config --libs opencv 进行编译，老猿的pc文件未改名，因此使用opencv4，具体执行情况如下：
administrator@jwp:~/E_DRIVER/opencv/test$ g++ -o test test.cpp `pkg-config --libs opencv4`
administrator@jwp:~/E_DRIVER/opencv/test$ ./test
在vscode中编译执行测试程序的界面截图如下：
九、小结
本文详细介绍了在统信UOS的linux操作系统环境下安装opencv库和构建opencv C++应用的编译环境的详细过程，通过下载安装包、调整cmake文件、执行cmake和make以及安装，调整环境变量等，最终构建了可以编译opencv C++应用程序的环境。
上述安装过程是老猿反复多轮测试之后总结出来的，其实在测试过程中中遇到了各种问题，通过解决这些问题，才最终成功，这些遇到的问题老猿已经记录，详细内容请参考老猿在CSDN的博文《统信UOS Linux环境下安装OpenCV遇到的各种问题及填坑指南》的介绍。
后记：
在编译安装opencv的过程中，看到这么庞大的工程通过cmake将其组织构建起来，检测并适配各种复杂环境，真的被这样的开源项目惊呆了，opencv是图像处理的利器，其项目的编译组织也值得吾辈之人好好学习。
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