CV图算子的使用依赖于OpenCV，因此使用CV图算子前需要完成OpenCV编译操作。

搭建OpenCV环境。

安装OpenCV环境所需的相关依赖，其中，Python安装的版本需为3.2及以上版本。

yum install -y binutils cmake git pkgconfig gcc gcc-c++ lapack ffmpeg libjpeg-* python3-devel python3-numpy

使用CV图算子提供的加速算子需先完成OpenCV 4.10.0源码的patch修改操作。
1. 获取OpenCV源码包。
  下载地址：https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.10.0.zip
2. 从压缩包BoostKit-kp_cv_***.zip解压得到kcv.patch和kcv_AIOP.patch文件。
3. 可根据需要优化的函数在OpenCV源码目录下应用patch文件。
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  unzip /home/opencv-4.10.0.zip && cd /home/opencv-4.10.0
  - cvtColor、dilate、GaussianBlur、merge、remap、resize函数的优化需要应用kcv.patch文件。
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    git apply /home/kcv.patch
  - convertTo、threshold、warpAffine、contourArea、countNonZero函数的优化需要应用kcv_AIOP.patch文件。
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    git apply /home/kcv_AIOP.patch

在“opencv”目录下执行cmake命令，生成相关makefile文件。

mkdir build
cmake -S . -B build \
    -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D CMAKE_CXX_FLAGS="-O3  -march=armv8-a" \
    -D CMAKE_C_FLAGS="-O3  -march=armv8-a" \
    -D BUILD_opencv_python3=ON\
    -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
    -D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python3) 

编译安装OpenCV。
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cd build make -j && make install
此时可以正常调用优化后的OpenCV。

故障排除

问题一：shll等汇编指令提示“Error: invalid shift amount at operand 3 -- 'shll v22.4s,v19.4h,#8'”等信息。

解决方法：安装ffmpeg依赖和libjpeg相关包。
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yum install ffmpeg libjpeg-*
问题二：Python通过import cv2找不到cv2。
解决方法：cv2没正确安装到Python的sitepackage，cmake指定Python路径后，执行cmake需要看到如图1所示信息才为正确。如图2所示则为安装错误示例。

图1 cv2正确安装回显信息

 图2 cv2未被正确安装回显信息
问题三：安装过程中提示“typing_stubs_generation.nodes.type_node.TypeResolutionError: Failed to resolve alias "GProtoArg" exposed as "GProtoArg"”，详细信息如下所示。

解决方法：网络问题，无法访问Github网站下载ADE包。

ADE包主要用于自动微分，增强OpenCV在深度学习和机器学习方面的功能，尤其是在需要梯度计算的场景中，不影响KPCV库使用。
问题四：DNN模块提示“[modules/dnn/CMakeFiles/opencv_dnn.dir/build.make: 2530: lib/libopencv_dnn.so.4.10.0] Error 1”，详细信息如下所示。

解决方法：KPCV不涉及DNN模块，因此编译时候通过增加编译选项：-DBUILD_opencv_dnn=OFF将DNN模块屏蔽。

OpenCV安装说明

故障排除