环境：Windows10 WSL Ubuntu 18.04.5 LTS，假设已经安装好

1、安装g++

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt update
sudo apt install g++-7 -y

2、查看版本

gcc-7 --version

或者

g++-7 --version

因为g++也是对gcc进行了封装并支持编译c++，所以这两个都同时安装上了

3、或者使用docker

docker run --rm -it -v "D:/AIHUB_workSpace/USC-courses/EE569":/usr/src/app gcc:latest /bin/bash

不过版本会有点不一样，但对小程序来说无伤大雅

如果还需要使用安装在Windows下的其他库，如E盘的opencv，理论上是不行的，因为OpenCV在不同的平台有不同版本，Ubuntu下的g++不能使用安装Windows版的OpenCV，因此需要自己编译，我目前没有找到既有G++合适版本且有Opencv的docker image

编译OpenCV

• 在docker container里安装依赖

apt-get -y update
apt-get -y upgrade
apt-get -y install build-essential
apt-get -y install build-essential cmake
apt-get -y install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libatlas-base-dev gfortran libgtk2.0-dev libjpeg-dev libpng-dev

• 在https://opencv.org/releases/下载sources，移动到container里，根据我的情况，可以先放在D:/AIHUB_workSpace/USC-courses/EE569，然后在docker里将其mv到/usr/src下
• 解压，进入该文件夹
• 创建mkdir build，移动cd build
• 开始编译，中间这个命令（make -j8）我花了大概半小时，挺耗费时间，因此一开始启动container的时候最好不要用–rm，不然stop container后会自动删除这个container，下次还得重新编译

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j8
make install

这步完成后，无需任何配置，现在应该能够在/usr/local/include/opencv4/下找到源码，并且/usr/local/lib下找到lib文件

再加一句完成opencv的安装

echo /usr/local/lib >> /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
ldconfig # 更新系统的共享链接库

这样编译时则可用-I添加Opencv的include path，-L添加lib路径，-l添加lib文件，即可完成，当然-l具体需要加什么lib文件，根据自己需求去加即可，我这里只用了cv::mat和cv::createCLAHE，则只需要opencv_core和opencv_imgproc，opencv_imgcodecs用来读写image，opencv_photo用于调用fastNlMeansDenoising算法

g++ -o main readraw.cpp utils.cpp -I /usr/local/include/opencv4/ -L /usr/local/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_imgcodecs -lopencv_photo

这是我用的installOpenCV.sh文件，直接./installOpenCV.sh即可完成以上步骤

cd /usr/src

apt-get -y update
apt-get -y upgrade
apt-get -y install build-essential
apt-get -y install build-essential cmake
apt-get -y install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libatlas-base-dev gfortran libgtk2.0-dev libjpeg-dev libpng-dev

# download opencv_contrib for xfeatures2d module
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git

# download zip
curl https://codeload.github.com/opencv/opencv/zip/refs/tags/4.7.0 -o opencv-4.7.0.zip
unzip opencv-4.7.0.zip

rm opencv-4.7.0.zip
cd opencv-4.7.0

mkdir build
cd build

cmake -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j8
make install

注：上面的script还加了opencv_contrib，为了使用xfeatures2d contrib module，比如SURF算法就需要该module

4、C/C++编译流程（四步）

• 预处理（preprocessor）：将hello.h头文件和hello.c主文件根据需要放在同一个文件hello.i
• 编译（compiler）：将hello.i编译成汇编语言存放至hello.s
• 汇编（assembler）：将hello.s汇编成机器语言至hello.obj/hello.o
• 链接（linker）：将hello.obj/hello.o和其他库文件链接到一起，得到可执行文件hello.exe/hello.out

5、编译，简单示例

hello.cpp

#include <iostream> // <> 表示到标准包含目录下找此库
#include "hello.h" // "" 表示到标准包含目录以及-I指定目录下找
// 因此 hello.h不能用<>，不然找不到
// 而iostream既能用<>，也能用""

using namespace std;
 
int main()
{
 
    int a = 13, b = 22;
    cout << "Sum is: "
         << sumOfTwoNumbers(a, b)
         << endl;
}

同目录下的hello.h文件

int sumOfTwoNumbers(int a, int b)
{
	return (a + b);
}

编译

g++ hello.cpp

会直接得到一个a.out文件，用./a.out便可运行。

如果使用

g++ -S hello.cpp

则会得到hello.s，即汇编语言文件

若用

g++ -c hello.cpp

则会得到hello.o这个目标文件，但此文件不可执行

若用

g++ -o main.exe hello.cpp

则会得到main.exe可执行文件，和之前得到的a.out是一样的，都可以直接用./main.exe或者./a.out执行。一般情况下，“.out”是基于 Unix 的系统（例如 Linux 和 macOS）上可执行文件的常用文件扩展名，而“.exe”是 Windows 上可执行文件常用的文件扩展名。但我用的是前面的docker来使用g++，此虚拟环境的操作系统是Debian GNU/Linux 11，也可以执行.exe，这是因为“.exe”文件扩展名仅指文件格式，并不表示该文件适用的底层操作系统或体系结构。

并且你可以将可执行文件输出为任意后缀，并不影响文件的执行，因为可执行文件的判定并不是根据后缀决定的。例如

g++ -o main.xasxasdx hello.cpp

仍然可以得到如下结果

root@2b8e15b8a6e9:/usr/src/app# ./main.xasxasdx
Sum is: 35

6、总结

前面的所有中间文件，均可被保存下载

g++ -save-temps -o main hello.cpp

这样会得到

main  main-hello.ii  main-hello.o  main-hello.s

其中main是二进制可执行文件（无需后缀），main-hello.ii main-hello.o main-hello.s分别是预处理文件，二进制目标文件，汇编文件

流程是hello.cpp -> main-hello.ii -> main-hello.s -> main-hello.o -> main

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当然也可以分别运行得到各中间文件

# 仅得到预处理文件main.i
g++ -E -o main.i hello.cpp
# 仅得到汇编文件main.s
g++ -S -o main.s hello.cpp
# 仅得到目标文件main.o
g++ -c -o main.o hello.cpp
# 仅得到可执行文件main.o
g++ -o main.o hello.cpp
# 得到所有中间文件及可执行文件main.o
g++ -save-temps -o main.o hello.cpp

7、多文件情况

hello.cpp

#include "hello.h"
#include <iostream>
int main()
{
    std::cout << "Hello main\n";
    helloWorld();
    return 0;
}

hello.h

void helloWorld();

将helloWorld函数实现在另一个cpp中: helloWorld.cpp

#include <iostream>
void helloWorld()
{
    std::cout << "Hello World\n";
}

将两个cpp一起编译

g++ -o main.o hello.cpp helloWorld.cpp

运行./main.o则得到如下

root@2b8e15b8a6e9:/usr/src/app# ./main.o
Hello main
Hello World