Linux环境下配置Google Test、TBB、OpenMP和OpenCV（转）

最近逐渐把开发环境从Windows转到Linux下，原因是Visual Studio提供的环境太庞大，总感觉看不到全貌，并且对于C++11的支持实在是太慢了。而在Linux下，有非常大的选择空间，编辑器可以选vim或 者emacs，两者都是顶级的文本编辑器（不仅仅是文本编辑器）。编译器可以选g++或者clang，两者对于C++11的支持已经几乎完整了。另外还有 各种优秀的工具可以选择，可以用autotools或者cmake来build工程，用gdb进行调试，用cppcheck做静态类型检查（也可以配置到 VS中），用valgrind对程序进行动态分析。这就是Linux的好处，各种优秀的工具随你组合，VS是个巨无霸，感觉程序员的创造力受到了限制。

这两天把VS上的工程全部移植到Linux上，全部用g++配合makefile进行编译，因为代码规模不是特别大，所以makefile是直接手 写的。移植的过程中，一些第三方的库要配置，包括Goolge Test（Google的C++测试框架）、TBB（Intel的C++多线程库）、OpenMP（开放标准的并行程序指导性注释）和OpenCV（一个 跨平台的计算机视觉库）。所以把配置的过程记录下来，方便以后查阅，也希望能够给大家提供一些参考。

一、配置Google Test

现在gtest的最新版本是1.6.0，按以下步骤下载和安装：

wget https://googletest.googlecode.com/files/gtest-1.6.0.zip unzip gtest-1.6.0.zip  cd gtest-1.6.0 g++ -I./include -I./ -c ./src/gtest-all.cc  ar -rv libgtest.a gtest-all.o

注意：这边其实就是产生了libgtest.a文件，以后需要用的时候，就把这个静态库拷贝到对应的工程下，链接的时候加上它就可以了，如：

g++ –o target source1.o source2.o libgtest.a

另外，把gtest-1.6.0下面的include/gtest目录拷贝到全局头文件目录，如：

cp -r include/gtest/ /usr/local/include/

在用到gtest的文件中，用#include <gtest/gtest.h>指令就可以让编译器找到gtest的头文件了。

比如我写了一个比较几个常用排序的算法的测试：

#include <gtest/gtest.h>    // 引入gtest头文件  #include "QuickSort.h" #include "InsertionSort.h" #include "HeapSort.h"  using namespace CodeMood;  TEST(SortingTest, insertion_sort)    // 用TEST宏定义一个测试用例，括号里的两个参数起标识作用 {     vector<int> vec = generate_random();         TIME_STD(test_sorting(insertion_sort, vec));     EXPECT_TRUE(is_sorted(begin(vec), end(vec)));    // 待验证的性质 }  TEST(SortingTest, heap_sort) {     vector<int> vec = generate_random(1);     TIME_STD(test_sorting(heap_sort, vec));     EXPECT_TRUE(is_sorted(begin(vec), end(vec))); }  TEST(SortingTest, quick_sort) {     vector<int> vec = generate_random();         TIME_STD(test_sorting(quick_sort, vec));     EXPECT_TRUE(is_sorted(begin(vec), end(vec))); }  TEST(SortingTest, std_sort) {     vector<int> vec = generate_random();         TIME_STD(std::sort(begin(vec), end(vec)));     EXPECT_TRUE(is_sorted(begin(vec), end(vec))); }  int main(int argc, char* argv[]) {     ::testing::InitGoogleTest(&argc, argv);    // 初始化gtest     return RUN_ALL_TESTS();                    // 运行所有测试用例 }

用法很简单，从上面的例子应该就知道怎么用了，这边不具体说明用法，有兴趣的自己Google。运行结果如下：

其中TIME_STD是我自定义的一个记录函数运行时间的一个宏，gtest本身也是带时间统计的，总体来说两者时间还是差不多的。

 

二、配置TBB

TBB最新版本是4.1，按以下步骤下载安装：

wget http://threadingbuildingblocks.org/sites/default/files/software_releases/source/tbb41_20130314oss_src.tgz mkdir -p /opt/intel cd /opt/intel tar zxvf ~/tbb41_20130314oss_src.tgz cd tbb41_20130314oss gmake

上面的操作之所以放在/opt下面，是因为想把TBB装在/opt/intel目录下，然后用环境变量的方式让编译器找到这个位置，这是TBB推荐的做法。

以上这些步骤完成之后，会在tbb41_20130314oss目录下产生build目录，里面是编译出来的结果，然后：

cd build

看到里面有两个目录：linux_ia32_gcc_cc4.8.1_libc2.12_kernel2.6.32_debug和 linux_ia32_gcc_cc4.8.1_libc2.12_kernel2.6.32_release，分别是debug和release版本。

如何让编译器找到这个位置呢？推荐的做法是在~/.bashrc中添加这么几行：

如果使用release版本：

source /opt/intel/tbb41_20130314oss/build/linux_ia32_gcc_cc4.8.1_libc2.12_kernel2.6.32_release/tbbvars.sh export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib

如果使用debug版本：

source /opt/intel/tbb41_20130314oss/build/linux_ia32_gcc_cc4.8.1_libc2.12_kernel2.6.32_debug/tbbvars.sh export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib

关键在于tbbvars.sh，里面其实就是设置环境变量的过程，包括CPATH、LIBRARY_PATH和LD_LIBRARY_PATH，但是这个脚本直接将这三个环境变量设置为tbb的编译目录，而不是添加到当前的环境变量之后，所以需要注意一下。

在使用的时候，加上必要的头文件#include <tbb/xxxx.h>，并且需要通过-ltbb选项进行链接。下面是我用TBB里面的parallel_sort进行排序的的代码：

#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <numeric> #include <cassert> #include <chrono> #include <iomanip> #include <tbb/task_scheduler_init.h> #include <tbb/parallel_sort.h>  using namespace std;  const int SIZE = 10000000;  #define TIME_STD(X) { \     auto t0 = chrono::high_resolution_clock::now(); \     {X;} \     auto t1 = chrono::high_resolution_clock::now(); \     cout << setw(10) << fixed << (double)chrono::duration_cast<chrono::nanoseconds>(t1-t0).count() / (double)1000000000 << "ms " << #X << endl; \ }  int main(int argc, char* argv[]) {     vector<int> vec_int(SIZE);     iota(begin(vec_int), end(vec_int), 0);     srand(0);     random_shuffle(begin(vec_int), end(vec_int));          //TIME_STD(sort(begin(vec_int), end(vec_int)));     TIME_STD(tbb::task_scheduler_init _; tbb::parallel_sort(begin(vec_int), end(vec_int)));     assert(is_sorted(begin(vec_int), end(vec_int)));      return 0; }

makefile是这样的（本文中其它地方的例子的makefile和这个大体类似，所以只在这个地方贴出来）：

OBJS = ParallelSort.o CPPFLAGS = -Wall -std=c++11 -O2 LDFLAGS = -ltbb ParallelSort: ${OBJS}      g++ ${LDFLAGS} -o $@ ${OBJS} ParallelSort.o: ParallelSort.cpp     g++ ${CPPFLAGS} -c ParallelSort.cpp -o $@ clean:     rm -f ParallelSort ${OBJS}

parallel_sort的效率显然比std::sort高，根据核心数的多少略有不同，大家可以自己试一试。

 

三、配置OpenMP

OpenMP其实并不需要配置，多数C++编译器都是内在支持了，要注意的是，如果程序使用OpenMP指令，在源程序里面要加上#include <omp.h>，编译和链接的时候要加上-fopenmp选项，否则会有警告甚至是错误，比如：undefined reference to `omp_get_num_threads'。

 

四、配置OpenCV

OpenCV的最新版本为2.4.5，下载地址：http://superb-dca3.dl.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.4.5/opencv-2.4.5.tar.gz。

安装方式主要参考：http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html。

因为OpenCV是图形库（视觉库），所以依赖于很多包，包括：

GCC 4.4.x or later；

CMake 2.6 or higher，cmake相当于autotools，但是易用性和友好性更佳；

GTK+2.x or higher；

Git（如果用git方式下载源码的话）；

pkgconfig；

Python 2.6 or later；

ffmpeg；

还有可选的libjpeg，libpng，libtiff等。

依赖包都装好了以后：

wget http://superb-dca3.dl.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.4.5/opencv-2.4.5.tar.gz tar zxvf opencv-2.4.5.tar.gz cd opencv-2.4.5 mkdir release cd release cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. make make install

这样opencv就编译安装好了。

要注意的是要确保LD_LIBRARY_PATH中包含了/usr/local/lib，这样编译器才能连接到动态库。编译链接的时候，还需要加上这样的选项：

编译时：`pkg-config opencv --cflags opencv`

链接时：`pkg-config opencv --libs opencv`

如果编译和链接放在一起：`pkg-config opencv --libs --cflags opencv`。

贴出一段很有意思的代码：

#include <omp.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/nonfree/features2d.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/legacy/legacy.hpp>  using namespace std;  #define NUMBER 100   #define DELAY 5   char wndname[] = "Drawing Demo";      CvScalar random_color(CvRNG* rng)   {       int icolor = cvRandInt(rng);       return CV_RGB(icolor&255, (icolor>>8)&255, (icolor>>16)&255);   }    int test() {     int line_type = CV_AA; // change it to 8 to see non-antialiased graphics       int i;       CvPoint pt1,pt2;       double angle;       CvSize sz;       CvPoint  ptt[6];       CvPoint* pt[2];       int  arr[2];       CvFont font;       CvRNG rng;       int width = 1000, height = 700;       int width3 = width*3, height3 = height*3;       CvSize text_size;       int ymin = 0;       // Load the source image       IplImage* image = cvCreateImage( cvSize(width,height), 8, 3 );       IplImage* image2;          // Create a window       cvNamedWindow(wndname, 1 );       cvZero( image );       cvShowImage(wndname,image);       cvWaitKey(DELAY);          rng = cvRNG((unsigned)-1);       pt[0] = &(ptt[0]);       pt[1] = &(ptt[3]);          arr[0] = 3;       arr[1] = 3;          for (i = 0; i< NUMBER; i++)       {           pt1.x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt1.y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt2.x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt2.y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;              cvLine( image, pt1, pt2, random_color(&rng), cvRandInt(&rng)%10, line_type, 0 );           cvShowImage(wndname,image);           if(cvWaitKey(DELAY) >= 0) return 0;       }          for (i = 0; i< NUMBER; i++)       {           pt1.x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt1.y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt2.x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt2.y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;              cvRectangle( image,pt1, pt2, random_color(&rng), cvRandInt(&rng)%10-1, line_type, 0 );           cvShowImage(wndname,image);           if(cvWaitKey(DELAY) >= 0) return 0;       }          for (i = 0; i< NUMBER; i++)       {           pt1.x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt1.y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           sz.width =cvRandInt(&rng)%200;           sz.height=cvRandInt(&rng)%200;           angle = (cvRandInt(&rng)%1000)*0.180;              cvEllipse( image, pt1, sz, angle, angle - 100, angle + 200,                      random_color(&rng), cvRandInt(&rng)%10-1, line_type, 0 );           cvShowImage(wndname,image);           if(cvWaitKey(DELAY) >= 0) return 0;       }          for (i = 0; i< NUMBER; i++)       {           pt[0][0].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[0][0].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt[0][1].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[0][1].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt[0][2].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[0][2].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt[1][0].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[1][0].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt[1][1].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[1][1].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt[1][2].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[1][2].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;              cvPolyLine( image, pt, arr, 2, 1, random_color(&rng), cvRandInt(&rng)%10, line_type, 0 );           cvShowImage(wndname,image);           if(cvWaitKey(DELAY) >= 0) return 0;       }          for (i = 0; i< NUMBER; i++)       {           pt[0][0].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[0][0].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt[0][1].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[0][1].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt[0][2].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[0][2].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt[1][0].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[1][0].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt[1][1].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[1][1].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;           pt[1][2].x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt[1][2].y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;              cvFillPoly( image, pt, arr, 2, random_color(&rng), line_type, 0 );           cvShowImage(wndname,image);           if(cvWaitKey(DELAY) >= 0) return 0;       }          for (i = 0; i< NUMBER; i++)       {           pt1.x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt1.y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;              cvCircle( image, pt1, cvRandInt(&rng)%300, random_color(&rng),                     cvRandInt(&rng)%10-1, line_type, 0 );           cvShowImage(wndname,image);           if(cvWaitKey(DELAY) >= 0) return 0;       }          for (i = 1; i< NUMBER; i++)       {           pt1.x=cvRandInt(&rng) % width3 - width;           pt1.y=cvRandInt(&rng) % height3 - height;              cvInitFont( &font, cvRandInt(&rng) % 8,                       (cvRandInt(&rng)%100)*0.05+0.1, (cvRandInt(&rng)%100)*0.05+0.1,                       (cvRandInt(&rng)%5)*0.1, cvRound(cvRandInt(&rng)%10), line_type );              cvPutText( image, "Testing text rendering!", pt1, &font, random_color(&rng));           cvShowImage(wndname,image);           if(cvWaitKey(DELAY) >= 0) return 0;       }          cvInitFont( &font, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 3, 3, 0.0, 5, line_type );          cvGetTextSize( "OpenCV forever!", &font, &text_size, &ymin );          pt1.x = (width - text_size.width)/2;       pt1.y = (height + text_size.height)/2;       image2 = cvCloneImage(image);          for( i = 0; i < 255; i++ )       {           cvSubS( image2, cvScalarAll(i), image, 0 );           cvPutText( image, "OpenCV forever!", pt1, &font, CV_RGB(255,i,i));           cvShowImage(wndname,image);           if(cvWaitKey(DELAY) >= 0) return 0;       }          // Wait for a key stroke; the same function arranges events processing       cvWaitKey(0);       cvReleaseImage(&image);       cvReleaseImage(&image2);       cvDestroyWindow(wndname);        return 0; }  int main(int argc, char* argv[]) {     test();     return 0; }

运行效果：

怎么样，很酷吧？

OK，四个环境的配置就写完了！吃饭去~

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