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Ubuntu20.04+GeForce RTX 2080 SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0編譯

2020-10-21 13:00:29

Ubuntu20.04+GeForce RTX 2080 SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0環境搭建

經過將近一個月的折騰，終於安裝、編譯成功，在此做一個記錄，以備日後快速搭建環境，也希望能給各位踩坑的小夥伴一點參考。

1.Ubuntu20.04系統安裝

1.1 製作系統磁碟

下載Ubuntu20.04系統映象和U盤啟動製作工具，使用UltraISO製作Ubuntu20.04系統磁碟。

  • 啟動UltraISO，點選「繼續試用」

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  • 「檔案」–>「開啟」，選擇下載好的Ubuntu映象

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  • 「啟動」–>「寫入硬碟映象」，磁碟驅動器選擇提前準備好的閒置U盤，先「格式化」U盤，然後「寫入」，等待寫入完成即可。

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1.2 安裝Ubuntu20.04系統

  • 插入第一步做好的系統磁碟，開機，出現主機板圖示時按下F11/F12(不同電腦和主機板有所差別，可以根據自己的電腦型號查詢)進入快速啟動項介面，選擇製做好的系統磁碟

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  • 在彈出的介面中選第一項「Ubuntu」

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  • Ubuntu20.04安裝前首先會檢測磁碟，等待檢測完成即可

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  • 選擇語言，個人建議如果安裝Ubuntu系統是用來做開發，語言最好選擇English，不要選中文，會避免以後很多不必要的麻煩
  • 點選"Install Ubuntu"

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  • "Keyboard layout"同樣選擇英文

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  • 如果有無線網路卡的話，會彈出連網的介面，這裡選擇不連線WIFI

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  • 「Updates and other software」介面，我選擇的是"Minimal installation"，這樣安裝過程會快一些，而且不會安裝一些不需要的軟體。(Normal installation會安裝web瀏覽器、公用程式、辦公軟體、遊戲和媒體播放器，Minimal installation只會安裝web瀏覽器和基本實用程式)

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  • 「Installation type」介面選擇「Something else」，自己進行分割區

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  • 分割區按以下順序進行：
    ！EFI一定要放在最前面

    • EFI：主分割區，建議不小於512M，這裡我分配了2G
    • 掛載點 / ：邏輯分割區，ext4紀錄檔檔案系統，用於存放系統，建議根據自己的磁碟大小分配的大一點，這裡我分配了200G(磁碟共1T)
    • swap(交換空間)：邏輯分割區，大小與電腦的真實記憶體大小一致，這裡我的是32G記憶體
    • 掛載點 /home ：邏輯分割區，ext4紀錄檔檔案系統，將剩餘空間全部分配給它

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  • 分割區完成後，安裝啟動引導器的裝置選擇整個磁碟，點選"Install Now"–>「Continue」

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  • 選擇時區，「Shanghai」

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  • 輸入使用者名稱和密碼

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  • 開始安裝，等待完成

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  • 安裝完成後，重新啟動

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  • 重新啟動後按提示拔出U盤後按確認鍵

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  • 進入登入介面，安裝成功

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  • 最小安裝後沒有office軟體

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1.3 更換國內映象源

注： 我的桌上型電腦裝完後無法上有線網，如果有同樣問題的小夥伴可以到github下載r8125的網路卡驅動，自行安裝，可以參考這篇文章

  • 開啟應用中心–>「Software & Updates」

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  • 「Download from」選擇「Other…」

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  • 找到"China"，選擇適合的源，也可以點選"Select Best Server"自動選擇

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  • 「Choose server」–>「Close」–>「Reload」

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  • 開啟終端「Ctrl + Alt + T」，輸入sudo apt-get update

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1.4 安裝fcitx輸入法

  • 解除安裝IBUS

sudo apt-get purge ibus

  • 開啟ubuntu軟體中心，搜尋fcitx，把帶企鵝圖示的軟體都裝上，這裡我沒有選擇fcitx5

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  • 安裝輸入法碼錶，這裡裝的五筆拼音

sudo apt-get install fcitx-table-wbpy

  • 其他輸入法如下：

    • 拼音：fcitx-pinyin、fcitx-sunpinyin、fcitx-googlepinyin、fcitx-sogoupinyin
    • 五筆：fcitx-table、fcitx-table-wubi、fcitx-table-wbpy

  • 防止出現兩個輸入法圖示

sudo apt remove fcitx-ui-classic

  • 選擇fcitx為系統輸入法，「設定」–>「Region & Language」–>「Manage Installed Languages」–>彈出的對話方塊選「Remind Me Later」–>"Keyboard input method system"選擇fcitx–>「close」

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  • 重新啟動系統

sudo reboot

  • 點選右上角出出現的企鵝圖示–>ConfigureFcitx

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  • 點選「+」–>去掉"Only Show Current Language"前面的勾–>下方搜尋方塊中輸入"wb"–>選擇"WubiPinyin"–>「OK」

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  • 至此，Ubuntu20.04安裝完成

2.NVIDIA顯示卡驅動安裝

2.1 檢視顯示卡型號並下載對應驅動

  • 檢視自己的顯示卡型號，終端輸入：lspci | grep -i vga，返回的是一個十六進位制的程式碼(如果有整合顯示卡需要先關掉集顯，圖中的顯示卡是1650 SUPER)

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  • 如果已經安裝了NVIDIA驅動，就會顯示顯示卡型號

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  • 開啟這個網站：The PCI ID Repository，在下方的輸入框中輸入十六進位製程式碼查詢相應的顯示卡型號

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  • 當然，如果已經安裝了NVIDIA的顯示卡驅動，也可以直接在終端輸入nvidia-smi檢視顯示卡型號及驅動等資訊

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  • 根據自己的顯示卡型號，到NVIDIA官網下載對應的驅動 (這裡的網址只是GeForce型別的驅動，如果是TITAN或Quadro等可以在這個網址下載，下載步驟類似)

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2.2 安裝NVIDIA顯示卡驅動

2.2.1 禁用nouveau驅動

  • nouveau是由第三方為NVIDIA顯示卡開發的一個開源3D驅動，Ubuntu預設整合了nouveau驅動，若不禁用，安裝時會報錯
  • nouveau禁止命令寫入檔案，開啟以下檔案

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.comf

  • 檔案末尾新增以下語句，儲存退出

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

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  • 呼叫指令禁止nouveau

echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf

  • 更新核心

sudo update-initramfs -u

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2.2.2 安裝NVIDIA驅動

  • 重新啟動系統

sudo reboot

  • 進入tty模式，這裡F1~F6都可以，我的是F2進入，輸入使用者名稱和密碼登入(注意這時小鍵盤不能用，我的電腦這裡報了一個音效卡的錯誤，按Ctrl+C強行關掉就行，不會影響後面的安裝)

ctrl + alt + F2

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  • 關閉lightdm

sudo service lightdm stop

  • 如果上面指令提示Failed to stop lightdm.service: unit lightdm.service not loaded.
    則先安裝lightdm：sudo apt install lightdm，彈出的界選擇lightdm，再用上面的指令關閉

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  • 繼續輸入

sudo init 3

  • 切換到下載的NVIDIA驅動安裝包所在目錄，賦予可執行許可權並安裝

cd ~/Download
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-455.28.run
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-455.28.run --no-opengl-files
注意：no前面是兩個橫槓，否則會導致安裝失敗

  • 接著會出現一些介面，按下面所示選擇安裝

1、An alternate method of installing the NVIDIA driver was detected. 選擇continue installation
這個應該是推薦你通過Ubuntu的「Software & application」中的「Additional Drivers」安裝驅動，不用管，繼續安裝在這裡插入圖片描述
2、The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue? 選擇 yes 繼續。
3、Would you like to register the kernel module sources with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later? 選擇NO繼續
4、Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up. 選擇 Yes 繼續
5、Install NVIDIA’s 32-bit compatibility libraries? 選擇No 繼續
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注1：如果提示找不到gcc和make，可以在命令列中安裝gcc和make後再安裝驅動

sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install make

注2：如果出現下面的錯誤提示，是因為bios的Secure Boot開啟了，需要進入bios關閉

The target kernel has CONFIG_MODULE_SIG set, which means that it supports cryptographic signatures on kernel modules. On some systems, the kernel may refuse to load modules without a valid signature from a trusted key. This system also has UEFI Secure Boot enabled; many distributions enforce module signature verification on UEFI systems when Secure Boot is enabled. Would you like to sign the NVIDIA kernel module?
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  • 上面的錯誤都排除掉，安裝完成

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  • 完成後輸入nvidia-smi檢視顯示卡資訊，如果顯示如下內容，說明安裝成功

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  • 重新啟動

sudo reboot

  • 重新啟動後開啟終端，輸入nvidia-smi

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  • 輸入nvidia-settings，如果如下圖顯示，說明安裝成功

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3.CUDA11.1安裝

  • 在NVIDIA開發者官網下載CUDA，選擇自己對應的系統和安裝方式，下方會出現對應的安裝指令，推薦使用runfile方式安裝，如果想安裝之前的版本，可以到這裡下載

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  • 下載cuda(如果是比較早的版本，需要把安裝檔案和所有修補程式檔案都下載，然後執行)

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

  • 下載完成後，進行安裝

sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

  • 輸入accept

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  • 因為之前已經安裝好了顯示卡驅動，安裝CUDA時不需要選擇顯示卡驅動，按回車即可取消前面的X，Install

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  • 最後會提示安裝未完成，是因為我們沒有選擇顯示卡驅動，不用管，只要顯示下面的內容就是安裝成功

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  • 新增環境變數，開啟profile檔案

sudo gedit /etc/profile

  • 在末尾處新增以下內容(注意不要有空格，不然會報錯)

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

  • 重新啟動電腦

sudo reboot

  • 測試CUDA是否安裝成功，按以下指令編譯、執行，如果顯示有關GPU的資訊，說明安裝成功

cd /usr/local/cuda-11.1/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
/deviceQuery

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  • 也可以輸入nvcc -V檢視CUDA版本

nvcc -V

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4.CUDNN8.0.4安裝

  • 到官網下載與CUDA11.1對應的CUDNN版本，下載CUDNN需要註冊NVIDIA開發者賬號
    注：建議高版本的cudnn下載deb安裝包進行安裝，直接安裝即可，不需要複製檔案

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  • 登入–>同意

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  • 下載cuDNN8.0.4

    • cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 x86_64

    • cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 x86_64

    • cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 x86_64

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  • 下載完成按以下順序分別安裝三個安裝包
  • 注：這裡一定要按順序安裝

sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.4.30-1+cuda11.1_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.4.30-1+cuda11.1_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.4.30-1+cuda11.1_amd64.deb

  • CUDNN安裝完成
    在這裡插入圖片描述

5.OpenCV4.4.0編譯

opencv安裝過程中會有很多檔案不能下載導致安裝失敗，如果有需要到文末百度雲下載。

5.1 安裝依賴包

sudo apt-get update -y # Update the list of packages
sudo apt-get remove -y x264 libx264-dev # Remove the older version of libx264-dev and x264
sudo apt-get install -y build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm
sudo apt-get install -y git gfortran
sudo add-apt-repository -y 「deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main」
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev
sudo apt-get install -y libtiff-dev
sudo apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-get install -y libxine2-dev libv4l-dev
sudo apt-get install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev
sudo apt-get install -y qt5-default libgtk2.0-dev libtbb-dev
sudo apt-get install -y libatlas-base-dev
sudo apt-get install -y libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev
sudo apt-get install -y libvorbis-dev libxvidcore-dev
sudo apt-get install -y libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev
sudo apt-get install -y x264 v4l-utils

安裝以上依賴我並沒有出錯，如果出現錯誤提示，這裡列出幾個錯誤及解決方案，具體參考這篇部落格

  • 錯誤一：

E: Unable to locate package libjasper-dev

  • 解決方法：

sudo add-apt-repository 「deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main」
sudo apt-get update
sudo apt-get install libjasper-dev

  • 錯誤二：

E: Unable to locate package libgstreamer0.10-dev\

  • 解決方法：

sudo apt install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

5.2 下載opencv-4.4.0和opencv_contrib-4.4.0

OpenCV 4.4.0:

https://github.com/opencv/opencv/tags

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OpenCV contrib 4.4.0

https://github.com/opencv/opencv_contrib/tags

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  • 下載完成後在主目錄下新建software目錄

cd ~
mkdir software

  • 解壓opencv到software

cd Download
tar -zxvf opencv-4.4.0.tar.gz -C /home/username/software
tar -zxvf opencv_contrib-4.4.0.tar.gz -C /home/username/software/opencv4.4.0

5.3 安裝OpenCV

5.3.1 Configure

  • 安裝cmake-gui

sudo apt-get install cmake-gui

  • 進入software/opencv-4.4.0目錄，新建build目錄，進入build目錄並執行cmake-gui

cd /home/username/software/opencv-4.4.0
mkdir build
cd build
cmake-gui …
注意：cmake-gui後面的兩個點不能丟

  • 彈出的CMake圖形化介面，確認上面的兩個路徑

/home/username/software/opencv-4.4.0
/home/username/software/opencv-4.4.0/build

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  • 點選Configure–>選擇Unix Makefiles–>Finish

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  • configure過程會下載一些檔案，一般因為網路問題會出現下面的錯誤

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  • 這是因為下載ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz這個檔案時出錯，需要手動從github下載該檔案，下載連結如下

https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/tree/ippicv/master_20191018/ippicv
注：其他opencv版本如果不知道對應的檔案，可以先Configure一次，完成後檢視紅色資訊會找到對應的版本，從官網下載對應的檔案即可，可以參考這篇部落格

  • 將下載好的檔案放在/home/username/software/opencv-4.4.0/3rdparty/ippicv目錄下，並且開啟該目錄下的ippicv.cmake檔案，將第42行的網址註釋掉，改為

「file:/home/username/software/opencv-4.4.0/3rdparty/ippicv/」

  • 儲存後退出

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  • 重新Configure，沒有紅色錯誤，成功

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5.3.2 Generate

  • Configure完成後，對4個地方進行修改：

    • CMAKE_BUILD_TYPE處選擇Release，如果沒有選項手動輸入即可；下方的CMAKE_INSTALL_PREFIX保持預設路徑/usr/local
      在這裡插入圖片描述

    • OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH處選擇/home/username/software/opencv-4.4.0/opencv_contrib-4.4.0/下的modules目錄

    • OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG選項打勾，這一項是用來生成opencv.pc檔案，很重要
      在這裡插入圖片描述

    • BUILD_opencv_world選項打勾，預設是不勾選的，勾選後最後只會產生一個庫檔案
      在這裡插入圖片描述

  • 直接Generate通常會失敗，同樣是因為下載檔案出錯

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  • 所以我們提前下載好，下載失敗的檔案有：

boostdesc_lbgm.i
boostdesc_bgm.i
boostdesc_bgm_bi.i
boostdesc_bgm_hd.i
boostdesc_binboost_064.i
boostdesc_binboost_128.i
boostdesc_binboost_256.i
vgg_generated_48.i
vgg_generated_64.i
vgg_generated_80.i
vgg_generated_120.i
face_landmark_model.dat

  • 前面11個檔案對應opencv_contrib-4.4.0目錄下的/modules/xfeatures2d/中的檔案，最後一個檔案face_landmark_model.dat對應的是opencv_contrib-4.4.0目錄下的/modules/face/中的檔案
  • 前7個檔案的下載連結：

https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/tree/contrib_xfeatures2d_boostdesc_20161012

  • 第8個到第11個檔案的下載連結：

https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/tree/contrib_xfeatures2d_vgg_20160317

  • 11個檔案下載完成後全部複製到/home/username/software/opencv-4.4.0/opencv_contrib-4.4.0/modules/xfeatures2d/src目錄下，然後進入home/username/software/opencv-4.4.0/opencv_contrib-4.4.0/modules/xfeatures2d/cmake目錄中
  • 開啟download_boostdesc. cmake檔案，把第27行的網址註釋掉，改為

「file:/home/username/software/opencv-4.4.0/opencv_contrib-4.4.0/modules/xfeatures2d/src/」

在這裡插入圖片描述

  • 同樣的，開啟download_vgg.cmake檔案，把第21行的網址註釋掉，改為

「file:/home/username/software/opencv-4.4.0/opencv_contrib-4.4.0/modules/xfeatures2d/src/」

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  • 最後一個檔案face_landmark_model.dat的下載連結是：

https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/8afa57abc8229d611c4937165d20e2a2d9fc5a12/face_landmark_model.dat
這個連結不太好用，直接上網路硬碟下載

  • 下載後放入home/username/software/opencv-4.4.0/opencv_contrib-4.4.0/modules/face目錄下，開啟該目錄下的CMakeLists.txt檔案，把第19行的網址註釋掉，改為

「file:/home/username/software/opencv-4.4.0/opencv_contrib-4.4.0/modules/face/」

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  • 重新Generate，出現Configuring done和Generating done後，確認沒有紅色報錯

在這裡插入圖片描述

5.3.3 帶CUDA編譯

  • 在搜尋方塊中輸入cuda，出現的所有選項都打勾

在這裡插入圖片描述

  • 搜尋test，出現的所有選項都取消勾選

在這裡插入圖片描述

  • 選項ENABLE_FAST_MATH上打勾

在這裡插入圖片描述

  • 再次點選Configure，出現Configuring done後，確認沒有紅色錯誤，確認找到CUDA和cuDNN

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  • 這時會出現一些新的選項，首先在CUDA_FAST_MATH選項後打勾

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  • 搜尋cuda，確認所有選項都打勾

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  • 再次Generate，出現Configuring Done和Generating Done後，確認沒有報錯，確認找到CUDA和cuDNN，退出cmake-gui。

在這裡插入圖片描述

5.3.4 make

  • 開啟終端，進入build目錄

cd /home/username/software/opencv-4.4.0/build
make
注：這裡可以多執行緒編譯，不過直接make出問題的概率小一點
多執行緒：
(1)檢視CPU核心數：nproc
(2)make -j16

  • 等待一段時間，100%完成即可

在這裡插入圖片描述

  • 執行：

sudo make install

再次出現100%，就成功了。

在這裡插入圖片描述
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5.3.5 設定環境變數

  • 開啟opencv.conf檔案，在檔案尾末新增/usr/local/lib

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

  • 設定庫：

sudo ldconfig

  • 新增環境變數，開啟bash.bashrc檔案

sudo gedit /etc/bash.bashrc

  • 在檔案尾末新增以下內容

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH

儲存後退出，source一下

source /etc/bash.bashrc

到此，帶有CUDA的OpenCV4.4.0就安裝完成了，可以用以下命令檢視opencv的版本：

pkg-config --modversion opencv

接下來我們測試一下opencv。

6.OpenCV測試程式

  • 在主目錄下新建Projects目錄，用於存放工程程式碼，新建opencv_test工程目錄，在工程目錄下建立main.cpp原始檔和CMakeLists.tst檔案

cd ~
mkdir Projects/opencv_test -p
cd Projects/opencv_test
touch main.cpp CMakeLists.txt

  • 在CMakeLists.tst中新增如下程式碼：
cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(opencv_test)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)

find_package(OpenCV)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

message(STATUS "OpenCV library status:")
message(STATUS "    config: ${OpenCV_DIR}")
message(STATUS "    version: ${OpenCV_VERSION}")
message(STATUS "    libraries: ${OpenCV_LIBS}")
message(STATUS "    include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")

add_executable(opencv_test main.cpp)
target_link_libraries(opencv_test ${OpenCV_LIBS})
  • 在main.cpp中新增如下程式碼：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char** argv) {
    cv::Mat src = cv::imread("../1.jpeg");
    if (src.empty()) {
        std::cout << "could not load image..." << std::endl;
        return -1;
    }
    cv::namedWindow("input image", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    cv::imshow("input image", src);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}
  • 準備一張小貓咪的圖片放在opencv_test目錄下，目錄結構如下圖

—opencv_test
 |__ build
 |__ 1.jpeg
 |__ CMakeLists.txt
 |__ main.cpp

  • 編譯、執行程式碼：

mkdir build
cd build
cmake …
make
./opencv_test

執行結果如下：
在這裡插入圖片描述

7.YOLO v3測試

下載darknet：github連結

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet

下載權重檔案(YOLO權重檔案下載很慢，已經下好放在百度雲，有需要到文末下載)：

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

修改Makefile檔案：

GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=1
OPENCV=1

將ARCH後面的-gencode arch=compute_30,code=sm_30刪掉

ARCH= -gencode arch=compute_35,code=sm_35
    -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] /
    -gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52] /
    -gencode arch=compute_61,code=[sm_61,compute_61]

執行YOLO v3：

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

檢測結果如下：
在這裡插入圖片描述在這裡插入圖片描述注1：如果遇到類似"error: ‘IplImage’ does not name a type"和"error: ‘CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH’ was not declared in this scope"的錯誤，可以參考這篇部落格

注2：如果使用官網的darknet，可能會出現"error:‘CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT’ undeclared(first use in this function);did you mean ‘CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_DIRECT’"這樣的錯誤，這是因為CUDNN版本的問題，可以參考這篇部落格，用本文給出的darknet連結應該不會報這個錯

注3：「error: conversion from ‘cv::Mat’ to non-scalar type ‘IplImage’ {aka ‘_IplImage’} requested」，參考這篇部落格

參考

  1. Linux(Ubuntu)系統檢視顯示卡型號
  2. 安裝ubuntu18.04分割區設定
  3. Ubuntu安裝 Realtek R8125 驅動
  4. Ubuntu18.04安裝fcitx輸入法
  5. Ubuntu18.04安裝NVIDIA顯示卡驅動
  6. Ubuntu16.04下安裝NVIDIA顯示卡驅動
  7. Ubuntu 18.04設定OpenCV 4.2.0
  8. ubuntu安裝opencv無法下載IPPICV的問題 ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz
  9. 百度雲連結: https://pan.baidu.com/s/1mUNoZeuPXOt-BihZb_LrVw
    密碼: 5hqk