Ubuntu系统下，在指定的虚拟环境下Lintel安装向导
前言
随着深度学习研究的深入发展，对数据的需求越来越依赖。而计算机视觉的研究涉及图片、视频，频繁的从磁盘中读取图片数据相当耗时。基于视频的深度学习通常需要将视频裁剪成帧，继而送进网络训练。为了克服这种以往的模式，可以利用lintel接口来进行处理。该接口是用于解码视频的python模块，返回视频中所有帧的字节数组，其使用ffmpeg的c语言接口，从而实现让程序直接快速的读取视频。安装该接口，需要先安装FFmpeg。
1.下载FFmpeg
建议安装最新版本的，可以从http://ffmpeg.org/download.html#release下载源码；此处安装的版本是4.2.4
2. 编译、配置
编译
首先安装一个必须用到的库yasm ，再进行编译。执行 sudo apt-get install yasm
进入解压得到的文件夹
cd /home/xxx/xxx/ffmpeg-4.2.2 (xxx是我自己的文件名，安装时根据自己的路径就OK)，再执行下列语句。其中prefix=/usr/local/ffmpeg是安装指定的路径，方便后面在bashrc中加入环境变量。
./configure --enable-shared --enable-gpl --enable-version3 --enable-pic --enable-runtime-cpudetect --cc="gcc -fPIC" --prefix=/usr/local/ffmpeg
执行
make -j$(xx) (xx表示cpu的通道数，博主用的是32，一般根据自己电脑来，可以8,16都行，或者直接make，那么就是单通道编译，会很慢）
sudo make install
在安装成功之后，prefix所指定的文件夹下面会出现安装好的四个文件夹: bin / include / lib / share。因为lib库还未添加至环境中，导致即使在bin文件下的可执行文件，也无法找到lib库。下面进行配置：
配置执行sudo gedit /etc/ld.so.conf 加入路径 /usr/local/ffmepeg /lib，即添加
include /etc/ld.so.conf.d/*.conf
/usr/local/ffmepeg/lib
/usr/local/lib
（按 i 可以输入，三行代码复制进去以后 esc 退出，再 WQ 保存退出）
然后执行： sudo /sbin/ldconfig 使配置生效
环境变量的加入
在bashrc中加入环境变量 执行 sudo gedit ~/.bashrc 打开home下的.bashrc文件，在文件末尾添加
#ffmpeg
export ffmpegpath=/usr/local/ffmpeg
export PATH=${ffmpegpath}/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=${ffmpegpath}/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CPATH=${ffmpegpath}/include${CPATH:+:${CPATH}}
export LIBRARY_PATH=${ffmpegpath}/lib${LIBRARY_PATH:+:${LIBRARY_PATH}}
最后， source ~/.bashrc **
至此，可以在任意位置使用ffmpeg命令，测试：执行 ffmpeg –version 正常显示版本即可
3.安装Lintel
从官方下载lintel的源码，https://github.com/dukebw/lintel
因为是安装在虚拟环境下，虚拟环境名为 pytorch，所以将 lintel文件夹复制到虚拟环境下，即：
/home/dell/.conda/envs/pytorch/lib/python3.6/site-packages
进入虚拟环境 source activate pytorch
进入到lintel文件夹
cd /home/dell/.conda/envs/pytorch/lib/python3.6/site-packages/lintel
执行 pip3 install -e ./
安装成功
特别感谢其他贡献者
参考1. https://blog.csdn.net/weixin_41558411/article/details/94323838