前言
最近基於輕舟無人小車上在做車道線檢測和紅綠燈小車，但是其板子是ARM 64的，為了能夠在ubuntu18.04下的melodic版本的ROS1中使用opencv-contrib相關的函數，只能自己編譯，當然，編譯的版本是OpenCV4.5.0和3.4，但是高版本的失敗了，只能嘗試編譯3.4，最終成功了。使用的python版本是2.7.17和3.6.9。
過程
1、OpenCV3.4庫的下載
由於Github地址下載較慢，可以使用：
1）使用碼雲直接導入Github的庫，直接下載，很快的；(推薦)
2）使用外網服務器下載好（需要買國外的v*p*s），使用skicka上傳至Google雲盤，然后用v*p*n下載到本地；
Github地址：
https://github.com/opencv/opencv
https://github.com/opencv/opencv_contrib
碼雲地址：
https://gitee.com/shaominhao/opencv
https://gitee.com/shaominhao/opencv_contrib
兩種下載方式：
方法一：直接命令下載對應版本的OpenCV：
#github命令下載 git clone -b 3.4 https://github.com/opencv/opencv git clone -b 3.4 https://github.com/opencv/opencv_contrib #gitee命令下載 git clone -b 3.4 https://gitee.com/shaominhao/opencv git clone -b 3.4 https://gitee.com/shaominhao/opencv_contrib
以github為例，下載過程如下：
方法二：在選擇對應的版本分支后，下載zip壓縮包。
PS：
第一次使用git命令直接下載到本地，沒注意指定版本，結果OpenCV庫下載了500M+，第二次指定3.4版本直接下載zip包，只有80M+。
2、依賴包的安裝
OpenCV的編譯安裝需要依賴其他的一些包和庫，看了很多博客，大致都是一樣，這里寫兩個常見的：
方法一（博主使用該方法，推薦）：
# Build tools: sudo apt-get install -y build-essential cmake # GUI (if you want to use GTK instead of Qt, replace 'qt5-default' with 'libgtkglext1-dev' and remove '-DWITH_QT=ON' option in CMake): sudo apt-get install -y qt5-default libvtk6-dev # Media I/O: sudo apt-get install -y zlib1g-dev libjpeg-dev libwebp-dev libpng-dev libtiff5-dev libjasper-dev libopenexr-dev libgdal-dev # Video I/O: sudo apt-get install -y libdc1394-22-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev libx264-dev yasm libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libv4l-dev libxine2-dev # Parallelism and linear algebra libraries: sudo apt-get install -y libtbb-dev libeigen3-dev # Python: sudo apt-get install -y python-dev python-tk python-numpy python3-dev python3-tk python3-numpy
方法二（只適合ubuntu18.04的代碼，在參考文獻【2】中，按該方法安裝是分Ubuntu18.04和16.04的）：
sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev libgtk-3-dev libgtkglext1-dev libgstreamer1.0-dev libavresample-dev libgphoto2-dev libopenblas-dev libatlas-base-dev doxygen libgstreamer-ocaml-dev libgstreamer-plugins-bad1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer-plugins-good1.0-dev libgstreamer1.0-dev libgstreamermm-1.0-dev libtesseract-dev liblept5 libleptonica-dev liblapacke-dev libgstreamer-opencv1.0-0 libgstreamer-plugins-bad1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer-plugins-good1.0-dev libgstreamerd-3-dev libgstreamermm-1.0-dev libv4l-dev libprotobuf-dev libhdf5-dev libgflags-dev python3-numpy
方法一中的問題記錄：
在安裝libjasper-dev時，沒辦法找到對應的包，可能是原本的下載源里沒有這個包的資源：
#添加清華源
sudo add-apt-repository "deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ xenial main multiverse restricted universe"
#更新源
sudo apt update
#下載libjasper-dev及其依賴包
sudo apt install libjasper1 libjasper-dev
3、編譯配置
1）如果是下載的zip壓縮包，將opencv和opencv-contrib解壓，同時opecv-contrib放到opencv目錄下；
2）在opencv目錄下新建一個build的目錄用於存放編譯后的文件；
3）在/usr/local下新建目錄opencv342用於最后安裝OpenCV（非root模式記得使用sudo執行）；
步驟1）和2)的示例如下：
PS：這里contrib包名有所不一樣，博主改過了，同時多了個toinstall目錄，里面存放之后臨時編譯需要下載的文件(如編譯所需的face_landmark_model.dat)。
4）在正式進入編譯OpenCV的流程之前，需要設置好編譯前的配置。
方法一：使用cmake的gui界面進行編譯選項配置。（博主使用該種方法進行配置，推薦）
（1）安裝cmake-gui界面：
sudo apt-get install cmake-qt-gui
（2）使用cmake-gui命令打開界面：
寫好編譯的地址（步驟1）中解壓opencv的目錄路徑）和編譯完以后存放的地址（步驟2）新建的build目錄路徑），點擊左下角的configure，就會出現如下很多紅色的選項。
PS:此處博主默認Unix MakeFiles下的Use default native compilers執行generate。
參考部分博客中選項配置之后，博主選擇追加勾選上的選項有：
CMAKE_BUILD_TYPE設置為Release；
CMAKE_INSTALL_PREFIX設置為opencv342目錄所在的地址
OPENCV_PYTHON3_VERSION打勾！！！！
OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH設置為contrib包里的modules目錄下的路徑，（博主的是/home/image/opencv-3.4/opencv/opencv_contrib-3.4/modules）
WITH_LIBV4L（支持USB WebCam）、WITH_OPENGL、WITH_OPENMP打勾
PS：由於博主暫時無CUDA使用需求，所以編譯時未選擇CUDA支持，如有需要使用OpenCV調用網絡模型在GPU中進行推理的需求，可以參考方法二的相關命令進行配置。
配置后的結果圖：
（3）點擊2-3次左右的configure來消除所有的紅色選項，如果全部變白，說明可以點擊旁邊的generate了。
最后生成的結果如下：
方法二：可以使用命令直接編譯時配置（此處參考文獻【2】）。
(1)不使用CUDA支持的編譯命令：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv342 \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.4.2/modules \ -D WITH_LIBV4L=ON \ -D WITH_CUDA=OFF \ -D WITH_TBB=ON \ -D WITH_OPENMP=ON \ -D WITH_OPENGL=ON ..
（2）使用CUDA支持的編譯命令：
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv342 \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.4.2/modules \ -D WITH_LIBV4L=ON \ -D WITH_CUDA=ON \ -D ENABLE_FAST_MATH=ON \ -D CUDA_FAST_MATH=ON \ -D WITH_CUBLAS=ON \ -D WITH_NVCUVID=ON \ -D CUDA_GENERATION=Auto \ -D WITH_TBB=ON \ -D WITH_OPENMP=ON \ -D WITH_OPENGL=ON ..
問題記錄：
如果在generate過程中無法下載文件face_landmark_model.dat（此處參考文獻【3】）：
data: Download: face_landmark_model.dat Try 1 failed CMake Warning at cmake/OpenCVDownload.cmake:202 (message): data: Download failed: 28;"Timeout was reached" For details please refer to the download log file: /home/xidian/opencv_3.4/build/CMakeDownloadLog.txt Call Stack (most recent call first): opencv_contrib/modules/face/CMakeLists.txt:13 (ocv_download) CMake Warning at opencv_contrib/modules/face/CMakeLists.txt:26 (message): Face: Can't get model file for face alignment.
先單獨把這個文件下載下來：
https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/8afa57abc8229d611c4937165d20e2a2d9fc5a12/face_landmark_model.dat
方法一：翻一下牆，再下載；
方法二：網盤鏈接: pan把.bai我du.co刪m/s/1LsM掉TDXi0ar0再wNEG9下MGQ載eGg 提*取*碼: qs1m
然后把報錯的opencv_contrib/modules/face/CMakeLists.txt中的下載文件鏈接替換為本地地址，之后重新configure就行，如下示例是博主的存儲地址：
"file:///home/image/opencv-3.4/opencv/toinstall/"
4、編譯及安裝
1）在build文件的目錄下，使用以下命令：
make -j3
此處的數字可以改，表示使用幾個線程進行編譯，我這里板子是4核的，就開了3個線程進行編譯。
這里時間很長，中間可以中斷，之后續借繼續編譯。
編譯得到結果:
問題記錄：
我在編譯opencv4.5.0卡在了85%，這個問題找不出原因，后來就改為了低版本的opencv編譯。
[ 85%] Building CXX object modules/python3/CMakeFiles/opencv_python3.dir/__/src2/cv2.cpp.o c++: internal compiler error: Killed (program cc1plus) Please submit a full bug report, with preprocessed source if appropriate. See <file:///usr/share/doc/gcc-7/README.Bugs> for instructions. modules/python2/CMakeFiles/opencv_python2.dir/build.make:62: recipe for target 'modules/python2/CMakeFiles/opencv_python2.dir/__/src2/cv2.cpp.o' failed make[2]: *** [modules/python2/CMakeFiles/opencv_python2.dir/__/src2/cv2.cpp.o] Error 4 CMakeFiles/Makefile2:21798: recipe for target 'modules/python2/CMakeFiles/opencv_python2.dir/all' failed make[1]: *** [modules/python2/CMakeFiles/opencv_python2.dir/all] Error 2 make[1]: *** Waiting for unfinished jobs.... [ 85%] Linking CXX shared module ../../lib/python3/cv2.cpython-36m-aarch64-linux-gnu.so [ 85%] Built target opencv_python3 Makefile:162: recipe for target 'all' failed make: *** [all] Error 2
5、安裝
編譯完成后進行安裝：
sudo make install
安裝很快完成.
我們需要把python2和python3的鏈接文件拷貝分別拷貝到python2和python3環境中(參考文獻【4】)。
其中python2的文件名叫cv2.so，在build/lib或者是build/lib/python2下，要將其拷貝到/usr/lib/python2.7/dist-packages下（具體路徑可以看cmake-gui中PYTHON2_PACKAGES_PATH確定）；
python3的文件名叫cv2.cpython-36m-aarch64-linux-gnu.so，在build/lib/python3下，要將其拷貝到/usr/lib/python3.6/dist-packages下（參考PYTHON3_PACKAGES_PATH）；
之后就能正常使用opencv了。
結果圖
參考的博客：
[1]https://blog.csdn.net/weixin_41053564/article/details/81254410
[2]https://blog.csdn.net/DumpDoctorWang/article/details/82259357?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.pc_relevant_is_cache&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.pc_relevant_is_cache
[3]https://blog.csdn.net/qq_34806812/article/details/82501999
[4]https://blog.csdn.net/qq_36275734/article/details/81158966