Ubuntu环境下搭建darknet、opencv和mysql的详细步骤

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下载需积分: 13 | 9KB | 更新于2024-08-26 | 57 浏览量 | 举报收藏

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"该文档是关于在Linux系统中搭建darknet、opencv以及mysql开发环境的步骤指南，主要涉及Ubuntu操作系统的安装、NVIDIA驱动及CUDA工具包的配置、cudnn的安装、Qt依赖包的安装，以及opencv的编译与安装。" 在搭建这个环境的过程中，首先需要确保你的计算机硬盘有足够的空闲空间来容纳即将安装的各种软件和库。接下来，通过UltraISO等工具制作一个Ubuntu操作系统的启动盘，然后进行安装。安装完成后，为了进行深度学习相关的开发，需要安装必要的编译工具，如使用`sudo apt-get install build-essential`命令安装基础编译依赖包。对于NVIDIA驱动的安装，需要先进入文本模式（通过`sudo init 3`），然后再进行驱动的安装。安装完毕后，安装对应的NVIDIA开发者工具包CUDA，并设置环境变量，例如设置CUDA路径为 `/usr/local/cuda-10.1`。同时，需要更新`PATH`、`LD_LIBRARY_PATH`以及`CUDA_HOME`。接着，安装cudnn，这是一个用于加速深度学习计算的重要库。这通常包括解压下载的cudnn文件，然后将包含头文件的目录和库文件分别复制到CUDA的include和lib64目录下，并赋予相应的读取权限。安装Qt的依赖包是为了支持图形用户界面的开发，可以通过运行`sudo apt-get install libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev`、`sudo apt-get install libqt4-dev`以及`sudo apt-get install libcanberra-gtk-module`来安装必要的库。最后，是opencv的编译和安装。opencv是一个强大的计算机视觉库，需要安装一系列的依赖项，如`python-dev`、`python-numpy`、`libtbb2`、`libtbb-dev`、`libjpeg-dev`、`libpng-dev`、`libtiff-dev`以及`libdc1394-22-dev`。这些依赖项涵盖了图像处理和视频处理所需的组件，确保opencv可以正确编译和运行。以上步骤完成后，你的系统将具备运行darknet、opencv项目和连接MySQL数据库的能力，可以进行深度学习模型的训练、图像处理和数据库交互。记得在每个步骤后检查系统的状态，确保所有软件和库都已成功安装并配置。

1.硬盘需要预留空白区
2.使用UltraISO制作启动盘
3.安装Ubuntu操作系统
4.安装基础编译依赖包 sudo apt-get install build-essential
5.安装NVIDIA的驱动(先进入文本模式,然后sudo init 3 ,然后安装.)
6.安装对应版本的NVIDIA开发者工具包(cuda ,然后修改cuda的环境变量)
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

7.安装cudnn
先解压，然后复制cuDNN内容到cuda相关文件夹内
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 注意，解压后的文件夹名称为cuda ,将对应文件复制到 /usr/local中的cuda内
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

8.安装qt的依赖包
sudo apt-get install libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev ，sudo apt-get install libqt4-dev
sudo apt-get install libcanberra-gtk-module

11.opencv3.4编译和安装：
sudo apt-get install -y build-essential
sudo apt-get install -y cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
The following command is needed to process images:
sudo apt-get install -y python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev
To process videos:
sudo apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
sudo apt-get install -y libxvidcore-dev libx264-dev
更新ffmpeg,可选