小生深知网络上树莓派安装的教程层出不穷，但是基本上都是从其他地方copy的，而且copy的不完全，而且树莓派下用lena.jpgopencv的教程很难找到。虽然互联网的共享精神值得肯定，但是不负责任的共享对于急于使用树莓派+opencv的童鞋是极为不负责任的，最近帮学弟在树莓派3上配opencv3.0，本着科学需要负责和专业，希望大家能不再走弯路，毕竟一次编译opencv短则10分钟，长则几小时，加快编译速度对初学者来说也是个相对冷门的技术，本文作如下总结。
本文以树莓派2/3安装opencv3.0附加python2.7为例，介绍完整流程，请一次就执行完这些流程，期间可能有些步骤耗时很长，所以可以拿本书看看，或者用手机看个剧，整体耗时应该在一部电影的时间左右。
首先进入Raspberry Pi系统，确保树莓派连上网络，然后Ctrl + Alt +t打开命令终端（直接点击终端图标可能会卡），如果终端窗口没有出现的话，从顶部任务栏可以找到，点开就好。
"~" 符号树莓派键盘打不出来 用笔记本SSH连上去操作
首先是以下这几条更新命令，每次单独执行：
1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get upgrade
3. sudo rpi-update
然后执行安装opencv的构建相关命令：
1. sudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config
然后是以下这几条命令安装图片工具包，每次单独执行（网上有很多一起执行的，但是经常出现问题）
1. sudo apt-get install libjpeg8-dev
2. sudo apt-get install libtiff5-dev
3. sudo apt-get install libjasper-dev
4. sudo apt-get install libpng12-dev
然后是视频I/O包：
1. sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
下面安装GTK：
1. sudo apt-get install libgtk2.0-dev
然后安装优化函数的包：
1. sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
然后执行以下命令下载opencv3.0：
1. cd /home/pi
2. git clone https://github.com/opencv/opencv.git
3. cd opencv
4. git checkout 3.0.0
然后安装opencv_contrib：
1. cd /home/pi
2. git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
3. cd opencv_contrib
4. git checkout 3.0.0
然后安装开发包：
1. sudo apt-get install python2.7-dev
然后安装pip：
1. wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
2. sudo python get-pip.py
然后安装virtualenv virtualenvwrapper：
1. sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
2. sudo rm -rf ~/.cache/pip
下面这个步骤不仅仅是命令了，打开~/.profile文件，我是使用vim打开的：
1. sudo nano ~/.profile（"~"符号树莓派键盘打不出来 用笔记本SSH连上去）
打开profile后，在这个文件最后，添加以下内容后保存退出：
1. # virtualenv and virtualenvwrapper
2. export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python2.7
3. export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
4. source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
然后执行下面这个命令：
1. source ~/.profile
然后创建虚拟工作环境并进入：
1. sudo mkvirtualenv LC
2. workon LC
一定要确保进去刚刚创建的虚拟环境了，进入虚拟环境的标志是进去后命令的最前面（绿字前面）都会增加"(LC)"。
下面在虚拟环境中安装numpy：
1. pip install numpy
2. sudo rm -rf ~/.cache/pip/
3. pip install numpy
一定确保在刚刚的虚拟环境下进行以下操作，如果新开了一个命令行窗口，那么就依次执行 source ~/.profile 命令和 workon LC 命令进入虚拟环境再执行以下操作。
执行以下命令来设置编译：
1. cd ~/opencv
2. mkdir build
3. cd build
4. cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
5. -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
6. -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
7. -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
8. -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
9. -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
执行以下命令开始正式编译opencv3.0：
1. make -j56（这个如果报错就别写-j56了，写-j4，主要是为了强行加快opencv编译速度）我建议直接写成make -j4
编译完后进行安装：
1. sudo make install
安装后进行相关配置：
1. sudo ldconfig
整个流程严格走下来就应该已经成功了，可以关掉这个命令行窗口了。
网上很多打开摄像头的实例都是基于USB 摄像头的，很少介绍原装CSI摄像头的，我们需要做一下如下修改
sudo nano /etc/modules-load.d/ modules.conf
在最后添加一行 bcm2835-v4l2
意思是在系统启动之后加载bcm2835-v4l2这个模块
然后重启，会发现/dev/下面发现video0设备节点，opencv就能正常调用了
××××××××××××××××××××××××下面是测试opencv的流程×××××××××××××××××××××××××××××××
cd opencv/samples/python2/
sudo python video.py
出现视频框 完美结束
接下来 就可以跟我一起学做人脸识别门禁系统 人脸追踪