[OpenCV] Linux 환경에서 OpenCV 설치 및 사용

다음 프로젝트를 위해 리눅스 환경에서 OpenCV를 설치하고 사용하기 위한 설정을 진행한다. 필자의 환경은 WSL을 이용하며, VScode에서 WSL을 연동해 사용한다. 

 

우선 OpenCV를 사용하기 위한 필수 패키지를 설치한다. 

sudo apt install -y build-essential cmake git unzip pkg-config \
    libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev \
    libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \
    libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev \
    libgtk-3-dev libatlas-base-dev gfortran \
    python3-dev python3-pip

 

OpenCV 소스코드를 다운로드한다.

git clone -b 4.x https://github.com/opencv/opencv.git
git clone -b 4.x https://github.com/opencv/opencv_contrib.git

두 명령어를 터미널에서 실행해 OpenCV 및 OpenCV Contrib를 다운로드한다. 

 

-b 4.x는 OpenCV 4.x 최신 release 버전을 의미한다. 

 

다음으로 OpenCV 빌드 디렉터리를 생성한다. 

mkdir -p opencv/build
cd opencv/build

 

OpenCV와 추가 모듈(opencv_contrib)을 포함하여 빌드를 설정한다.

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
      -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \
      -D WITH_CUDA=OFF \
      -D BUILD_DOCS=OFF \
      -D BUILD_TESTS=OFF \
      -D BUILD_EXAMPLES=OFF \
      -D BUILD_PACKAGE=ON \
      ..

 

다음 명령어를 통해 빌드와 설치를 진행한다. 빌드에는 몇분 가량 걸린다.

make -j$(nproc)

$(nproc)는 사용 가능한 CPU 코어 수를 자동으로 계산하여 병렬 빌드를 수행한다.

 

sudo make install
sudo ldconfig

설치가 완료되면 다음 명령어로 버전을 확인한다. 

 

pkg-config --modversion opencv4

만약 pkg-config가 설치되어 있지 않다면 설치해준다.

 

sudo apt update
sudo apt install pkg-config

 

pkg-config가 OpenCV를 찾지 못하는 문제가 발생하였는데, 드물게 이런 경우가 발생하는 것 같다. 필자의 경우 해결방법을 찾다가 직접 opencv.pc를 생성해주었다.

 

mkdir -p /usr/local/lib/pkgconfig
sudo nano /usr/local/lib/pkgconfig/opencv4.pc

위 두 명령어를 통해 opencv4.cp 파일을 생성한다. 

 

그리고 파일에 다음 내용을 복사하여 저장한다.

prefix=/usr/local
exec_prefix=${prefix}
libdir=${exec_prefix}/lib
includedir_old=${prefix}/include/opencv
includedir_new=${prefix}/include/opencv4

Name: OpenCV
Description: Open Source Computer Vision Library
Version: 4.0.0
Libs: -L${libdir} -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs
Cflags: -I${includedir_new}

복사 후 저장 단축키 Ctrl + O, Enter, Ctrl + X

 

그리고 다음과 같이 환경변수를 설정해준다.

export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH
echo 'export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

설정 완료 후에 다음 명령어들을 통해 설정을 확인한다. 

 

pkg-config --modversion opencv4
ls /usr/local/include/opencv4
ls /usr/local/lib | grep opencv

무사히 설정이 완료되었다. 간단한 테스트 코드를 통해 확인해본다.

 

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main()
{
    // 이미지 생성 및 텍스트 추가
    cv::Mat img = cv::Mat::zeros(300, 300, CV_8UC3);
    cv::putText(img, "Hello OpenCV!", cv::Point(50, 150),
                cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 255, 255), 2);

    // 결과 창에 이미지 표시
    cv::imshow("Test Window", img);

    // 사용자 키 입력 대기
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

 

CmakeList.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.15)

# 프로젝트 이름
project(OpenCV_Test)

# C++ 표준 설정
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)

# OpenCV 설정
find_package(OpenCV REQUIRED)

# 실행 파일 설정
add_executable(main src/main.cpp)

# OpenCV 라이브러리 연결
target_link_libraries(main ${OpenCV_LIBS})

 

cmake ..

cmake ..는 CMakeLists.txt 파일을 읽고, 프로젝트 빌드를 위한 설정 파일(Makefile)을 생성한다. 

make

make는 CMake에 의해 생성된 Makefile을 읽고, 그 지시에 따라 소스 코드를 컴파일하고 링크한다. 생성된 실행 파일을 실행하면, 다음과 같이 OpenCV가 정상적으로 동작하는 것을 확인할 수 있다.

 

 

 

추가로, VScode에서 WSL을 사용할 경우 다음과 같이 IntelliSense를 재설정해주어야 한다. 

 

Ctrl + Shift + P를 눌러 Command Palette를 열고, C/C++: Edit Configurations (JSON)를 검색하여 실행 및 아래 내용 붙여넣기

{
    "configurations": [
        {
            "name": "Linux",
            "includePath": [
                "${workspaceFolder}/**",
                "/usr/local/include/opencv4"
            ],
            "defines": [],
            "compilerPath": "/usr/bin/gcc",
            "cStandard": "c17",
            "cppStandard": "c++17",
            "intelliSenseMode": "linux-gcc-x64"
        }
    ],
    "version": 4
}

이는 VSCode가 WSL 내에서의 작업을 지원하지만, IntelliSense는 별도의 헤더 파일 경로와 컴파일러 설정을 참조하기 때문이다. 그래서 VSCode는 오류를 감지하지만, WSL 내부에서 CMake를 사용해 빌드 및 실행하는 것은 정상적으로 동작하므로, WSL 환경 자체에는 문제가 없다.