OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法，广泛应用于图像分析、机器学习、人脸识别、物体检测等领域。在树莓派4B这样的小型计算设备上编译OpenCV源码，是为了充分利用其硬件资源，优化性能并获得对最新特性的访问权限。
在树莓派上编译OpenCV的过程涉及多个步骤，首先需要安装必要的依赖库。这通常包括CMake构建系统，Python开发环境，以及一系列与图像处理相关的库，如JPEG和PNG解码器，FFmpeg等。确保树莓派已经更新到最新版本，并安装了`build-essential`，`libjpeg-dev`，`libpng-dev`，`libtiff-dev`，`libavcodec-dev`，`libavformat-dev`，`libswscale-dev`，`libv4l-dev`，`libxvidcore-dev`，`libx264-dev`，`pkg-config`，`libgtk-3-dev`，`libatlas-base-dev`，`gfortran`，`numpy`，`python3-dev`和`python3-numpy`。
接着，从官方GitHub仓库克隆OpenCV和OpenCV_contrib源码，这两个仓库分别包含了OpenCV的主要代码和额外的模块。使用Git命令如下：
```bash
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
```
接下来，创建一个构建目录，进入该目录，并配置CMake。在配置过程中，你需要指定Python版本，编译器，以及要启用的模块。例如：
```bash
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python3) \
-D BUILD_opencv_python3=ON \
-D WITH_V4L=ON ..
```
完成配置后，使用`make`命令进行编译，这可能需要较长时间，因为树莓派的处理器性能相对较低：
```bash
make -j4
sudo make install
```
编译完成后，为了能在Python环境中使用OpenCV，还需要更新Python的路径：
```bash
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.x 1
```
这里`x`代表你实际安装的Python3版本号。
测试OpenCV是否成功安装，可以通过编写简单的Python脚本并运行来验证：
```python
import cv2
print(cv2.__version__)
```
如果输出了OpenCV的版本号，那么就说明安装成功了。
通过编译源码，你可以定制OpenCV的配置，使其更好地适应树莓派4B的硬件，例如选择特定的编译优化选项，或者禁用某些不常用但编译耗时的模块。这种编译方式虽然比直接使用预编译的库要复杂，但对于追求性能和定制性的项目来说，是值得投入的。
