重装ubuntu&装各种软件和库

Ubuntu启动盘

启动盘教程
镜像下载

更新软件源

直接打开应用"Software&Updates"，选择Source code 的 Download from : Server for China
或者直接替代文件 etc/apt/sources.list：

deb cdrom:[Ubuntu 16.04 LTS _Xenial Xerus_ - Release amd64 (20160420.1)]/ xenial main restricted
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security multiverse

apt-get update

输入法改为智能中文输入：

先进入设置里面的Region&Language, 在Manage Installed language里安装中文，然后把系统的语言改为中文，重启后就可以在Region&Language里的Input source里面添加智能中文输入。如果要将系统语言改为英文，就把Region&Language里的language 把English拉到最上面，再重启。

安装库 CMake

安装

sudo apt install cmake
cmake -version # 查看版本

使用方法

cd PROJECT_PATH
mkdir build
cd build
cmake

g++

安装

sudo apt-get install g++
g++ --version  # 版本

编译cpp文件

g++ Hello.cpp

执行

./ ***.out

Eigen

安装

sudo apt-get install libeigen3-dev

使用
不必用target_link_libraries, 因为它没有库文件，只需在CMakeLists中引入其头文件即可

# 添加Eigen头文件，地址不一定都是这个
include_directories("/usr/include/eigen3")
# 或者用find package 来搜索库
find_package(Eigen3 REQUIRED)
include_directories(${EIGEN3_INCLUDE_DIR})

测试是否已经安装有Eigen

sudo updatedb
locate eigen3

OpenGL

安装

# 编译器与基本的函式库
sudo apt-get install build-essential
# OpenGL Library
sudo apt-get install libgl1-mesa-dev
# OpenGL Utilities，一组建构于 OpenGL Library 之上的工具组，提供许多很方便的函式，使 OpenGL 更强大且更容易使用
sudo apt-get install libglu1-mesa-dev
# OpenGL Utility Toolkit， 立在 OpenGL Utilities 上面的工具箱，除了强化了 OpenGL Utilities 的不足之外，也增加了 OpenGL 对于视窗介面支援
sudo apt-get install freeglut3-dev

测试

#include 
void init(void)
{
    glClearColor(0.0, 0.0, 0.0, 0.0);
    glMatrixMode(GL_PROJECTION);
    glOrtho(-5, 5, -5, 5, 5, 15);
    glMatrixMode(GL_MODELVIEW);
    gluLookAt(0, 0, 10, 0, 0, 0, 0, 1, 0);
    return;
}
void display(void)
{
    glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
    glColor3f(1.0, 0, 0);
    glutWireTeapot(3);
    glFlush();
    return;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
    glutInit(&argc, argv);
    glutInitDisplayMode(GLUT_RGB | GLUT_SINGLE);
    glutInitWindowPosition(0, 0);
    glutInitWindowSize(300, 300);
    glutCreateWindow("OpenGL 3D View");
    init();
    glutDisplayFunc(display);
    glutMainLoop();
    return 0;
}

编译执行

gcc -o test test.c -lGL -lGLU -lglut
./test

Pangolin

安装依赖

sudo apt-get install libglew-dev
sudo apt-get install cmake
# 建议的依赖
sudo apt-get install libpython3.8-dev

下载Pangolin

git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git

编译安装Pangolin

cd [path-to-pangolin（Pangolin路径）]//打开解压后的Pangolin文件夹
mkdir build
cd build
cmake ..
make（或者用cmake --build .）
sudo make install (.h默认安装到了/usr/local/include）

使用

# CMakeLists中添加：
find_package(Pangolin REQUIRED)
tinclude_directories(${Pangolin_INCLUDE_DIRS})
target_link_libraries(xxxxxx ${Pangolin_LIBRARIES})

OpenCV

安装依赖

GCC 4.4.x or later
CMake 2.8.7 or higher
Git
GTK+2.x or higher, including headers: libgtk2.0-dev
pkg-config
Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later with developer packages: python-dev, python-numpy
ffmpeg or libav development packages: libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devlibvtk5-dev libjpeg-dev libtbb2 libtbb-dev libjasper-dev libopenexr-dev libtiff-dev

下载

OpenCV3.4.1 下载地址: https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.1.zip

编译安装

cd OpenCV解压后所在的路径
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install

配置环境变量

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
# 在文件中添加‘/usr/local/lib’
sudo ldconfig
sudo vim /etc/bash.bashrc
# 在文件尾添加：‘PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig export PKG_CONFIG_PATH’

查看opencv是否安装成功

pkg-config --cflags opencv  //头文件路径
pkg-config --libs opencv  //安装库路径

CMakeLists

project(imageBasics)
find_package( OpenCV REQUIRED )
add_executable(imageBasics imageBasics.cpp)
# 链接OpenCV库
target_link_libraries(imageBasics ${OpenCV_LIBS})

使用例子

#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
int main(int argc, char **argv) {
  // 读取argv[1]指定的图像
  cv::Mat image;
  image = cv::imread(argv[1]); //cv::imread函数读取指定路径下的图像

  // 判断图像文件是否正确读取
  if (image.data == nullptr) { //数据不存在,可能是文件不存在
    cerr << "文件" << argv[1] << "不存在." << endl;
    return 0;
  }

  // 文件顺利读取, 首先输出一些基本信息
  cout << "图像宽为" << image.cols << ",高为" << image.rows << ",通道数为" << image.channels() << endl;
  cv::imshow("image", image);      // 用cv::imshow显示图像
  cv::waitKey(0);                  // 暂停程序,等待一个按键输入

  // 判断image的类型
  if (image.type() != CV_8UC1 && image.type() != CV_8UC3) {
    // 图像类型不符合要求
    cout << "请输入一张彩色图或灰度图." << endl;
    return 0;
  }

  // 遍历图像, 请注意以下遍历方式亦可使用于随机像素访问
  // 使用 std::chrono 来给算法计时
  chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
  for (size_t y = 0; y < image.rows; y++) {
    // 用cv::Mat::ptr获得图像的行指针
    unsigned char *row_ptr = image.ptr(y);  // row_ptr是第y行的头指针
    for (size_t x = 0; x < image.cols; x++) {
      // 访问位于 x,y 处的像素
      unsigned char *data_ptr = &row_ptr[x * image.channels()]; // data_ptr 指向待访问的像素数据
      // 输出该像素的每个通道,如果是灰度图就只有一个通道
      for (int c = 0; c != image.channels(); c++) {
        unsigned char data = data_ptr[c]; // data为I(x,y)第c个通道的值
      }
    }
  }
  chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();
  chrono::duration time_used = chrono::duration_cast < chrono::duration < double >> (t2 - t1);
  cout << "遍历图像用时：" << time_used.count() << " 秒。" << endl;

  // 关于 cv::Mat 的拷贝
  // 直接赋值并不会拷贝数据
  cv::Mat image_another = image;
  // 修改 image_another 会导致 image 发生变化
  image_another(cv::Rect(0, 0, 100, 100)).setTo(0); // 将左上角100*100的块置零
  cv::imshow("image", image);
  cv::waitKey(0);

  // 使用clone函数来拷贝数据
  cv::Mat image_clone = image.clone();
  image_clone(cv::Rect(0, 0, 100, 100)).setTo(255);
  cv::imshow("image", image);
  cv::imshow("image_clone", image_clone);
  cv::waitKey(0);

  // 对于图像还有很多基本的操作,如剪切,旋转,缩放等,限于篇幅就不一一介绍了,请参看OpenCV官方文档查询每个函数的调用方法.
  cv::destroyAllWindows();
  return 0;
}

DBow3

下载

https://github.com/rmsalinas/DBow3.git

cmake编译安装

mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

可能报错

make[2]: *** 没有规则可制作目标“/usr/local/lib/libDBoW3.a”，由“feature_training” 需求。 停止。
make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:76：CMakeFiles/feature_training.dir/all] 错误 2
make: *** [Makefile:84：all] 错误 2

解决方法：将CMakeList.txt中的libDBow3.so改为libDBow3.a即可

李代数库Sophus

下载

git clone https://github.com/strasdat/Sophus.git

cmake编译安装

cd Sophus/
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

注意事项
在这里强调！不要回滚git checkout a621ff，否则会装成老版本的非模板sophus（网上大多教程都有回滚）千万不要回滚！！！！！且强调sudo make install一定要有！
因为sophus的使用必须依赖eigen库，因此先下载eigen，但是如果你有3.3以下的版本的eigen，那么请先卸载！

Ceres

安装依赖库

sudo apt-get install liblapack-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3 libgflags-dev libgoogle-glog-dev libgtest-dev

下载

https://github.com/ceres-solver/ceres-solver

编译安装

mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

g2o

安装依赖库

sudo apt-get install qt5-qmake qt5-default libqglviewer-dev-qt5 libsuitesparse-dev libcxsparse3 libcholmod3

下载

https://github.com/RainerKuemmerle/g2o

编译安装

mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

安装显卡驱动

查看显卡型号及推荐驱动版本

ubuntu-drivers devices

输出

model    : GP106M [GeForce GTX 1060 Mobile]  # 显卡型号
driver   : nvidia-driver-465 - distro non-free recommended  # 推荐驱动

打开应用Software&Updates,点击Additional Drivers，从列表里面选择推荐的驱动，然后Applying changes。
安装完毕，重启，输入命令如下命令，看到GPU显存等信息则说明驱动安装成功

nvidia-smi

CUDA

CUDA能安装的最高版本受到显卡驱动的限制，输入nvidia-smi，显示的信息中有 CUDA Version: 11.3，这是说CUDA最高只能到11.3

下载

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安装

安装系统和驱动版本选择CUDA版本，选择下载runfile(local)类型的文件：

sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run

安装选项中选择不安装驱动，只选择安装CUDA Toolkit

设置环境变量：

vim ~/.bashrc

添加

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.1
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH

查看版本

nvcc -V

cuDNN

版本
各GPU版本与CUDA对应版本
下载
下载对应版本的cuDNN(需要注册)
解压 cudnn

tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

安装
复制文件到CUDA Toolkit安装目录下

sudo cp /home/lyq/Library/cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.3.33/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-10.2/include/
sudo cp -P /home/lyq/Library/cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.3.33/cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.2/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.2/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-10.2/lib64/libcudnn*

查看cudnn版本

cat /usr/local/cuda-10.2/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Anaconda

下载

https://www.anaconda.com/products/individual

安装

进入下载文件.sh所在的目录

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

根据提示输入命令即可
注意：提示信息“Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]”，输入no
若报错“conda: command not found”

source ~/.bashrc

Pytorch(GPU版本)

查看cuda版本

nvcc -V

安装

命令安装官网

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
# CPU only
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly -c pytorch

如果报错：
用conda，出现了“Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.”选择更新conda:

conda update

本地安装
根据python版本、cuda版本选择下载, pytorchtorchvisiontorchaudiocudatoolkit 的版本要对应。

其它常用库

numpy==1.16.0
Keras==2.2.5
opencv-python==4.3.0.36
opencv-contrib-python==4.3.0.36
matplotlib==3.1.2
imgaug==0.4.0
h5py==2.10.0

conda源改为清华源

a. 指令添加

# 添加仓库
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
# 第三方源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

b. 直接添加到配置文件

vim ~/.condarc

将里面的channels的内容替换

channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
show_channel_urls: True

.condarc以点开头，一般表示 conda 应用程序的配置文件，在用户的家目录（windows：C:\users\username\，linux：/home/username/）。
但对于.condarc配置文件，是一种可选的（optional）运行期配置文件，其默认情况下是不存在的，
但当用户第一次运行 conda config命令时，将会在用户的家目录创建该文件。

加到配置文件

vim ~/.condarc

将里面的channels的内容替换

channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
show_channel_urls: True

.condarc以点开头，一般表示 conda 应用程序的配置文件，在用户的家目录（windows：C:\users\username\，linux：/home/username/）。
但对于.condarc配置文件，是一种可选的（optional）运行期配置文件，其默认情况下是不存在的，
但当用户第一次运行 conda config命令时，将会在用户的家目录创建该文件。

重装ubuntu&装各种软件和库

Linux相关栏目本月热门文章